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基于贝叶斯扩张树的文本分类算法: 2004年; 将文本的特征作为贝叶斯网络的节点,根据样本数据计算节点之间的互信息,并且将它们作为网络中边的权。利用 Kruskal 算法构造了一种简单的贝叶斯网络—贝叶斯扩张树,使它具有最大对数似然值。利用贝叶斯条件概率公式,将贝叶斯扩张树作为分类器对文档集中的文档进行分类。; 史会峰谷根代卢艳霞; 关键词：文本分类贝叶斯网络 KRUSKAL算法互信息

基于多项式分布模型的Web文本分类被引量：1: 2003年; 利用信息增益函数对文档进行特征提取,根据特征在文档中出现的次数,将文档表示成为向量的形式。假设文档的特征之间是相互独立的,其特征和主题类别的联合概率分布为服从多项式分布。利用训练集中已标注的文档、学习特征和主题类别的联合概率分布参数,根据学习的结果,对测试集中未分类的文档进行分类。实验结果表明,分类具有较高的准确性。; 史会峰卢艳霞; 关键词：互联网 WEB 文本分类数据挖掘

时标上m点边值问题的广义拟线性方法: 2009年; 利用广义拟线性方法研究了时标上非线性动力方程m点边值问题,给出了一种有效求解方法.; 卢艳霞史会峰; 关键词：时标 M点边值问题上下解

3 -Lie代数的上同调群(英文): 2002年; 定义了 3-Lie代数A上的一个边缘算子δ和A的n阶上同调群Hn(A ,V) ,证明了δ2 =0 .定义了 3-李代数A的Casimir算子C ,利用C的性质 ,证明了非退化的 3-Lie代数的二阶上同调群等于零 .; 卢艳霞史会峰; 关键词：上同调群非退化边缘算子

三维李三系及其导子代数: 2005年; 根据李三系的Levi分解定理和Yamaguti关于二维李三系的分类结果,证明了复数域上的三维李三系可以写成一个半单李三子系和它中心的直和。在此基础上,对复数域上的三维李三系进行了分类,详细给出了每类李三系的乘法表。利用三维李三系的分类结果,计算了每种类型的李三系的导子代数的结构。; 卢艳霞史会峰; 关键词：李三系导子代数乘法表

基于贝叶斯神经网络短期负荷预测模型被引量：10: 2012年; 本文提出了基于贝叶斯神经网络(BNN)短期负荷预测模型。根据气象影响因素和电力负荷的样本数据,针对权向量参数的先验分布分别为正态分布和柯西分布两种情况,应用混合蒙特卡洛(HMC)算法学习了BNN的权向量参数。由HMC算法和Laplace算法学习的贝叶斯神经网络以及BP算法学习的传统神经网络分别对4月(春)、8月(夏)、10月(秋)和1月(冬)每月25天的每个整点时刻的负荷进行了预测。这些神经网络的输入层有11个节点,它们分别与每个整点时刻和的气象因素、上一个整点时刻的气象因素和时间变量相对应,输出层只有一个节点,它与负荷变量对应。试验结果表明HMC算法学习的BNN的预测结果的百分比平均绝对误差(MAPE)和平方根平均误差(RSME)取值远远小于由Laplace算法学习的BNN和BP算法学习的人工神经网络的MAPE和RMSE。而且,HMC算法学习的BNN在测试集和训练集上的预测误差MAPE和RMSE的相差很小。实验结果充分说明HMC算法学习的BNN具有较高的预测精度和较强的泛化能力。; 史会峰牛东晓卢艳霞; 关键词：贝叶斯神经网络短期负荷预测

时标上非线性三点边值问题的拟线性方法: 2009年; 利用拟线性方法,研究了时标上非线性动力方程两项和的三点边值问题,得到了两个一致收敛于所讨论问题的唯一解的单调序列,而且是二阶收敛的。; 卢艳霞史会峰邢棉; 关键词：时标拟线性方法三点边值问题上下解

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卢艳霞