检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2009年第15期35卷 170-172页

作者：李凯陈新勇河北大学数学与计算机学院保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室保定071002

通过扩展核一致性方法,提出基于核策略的半监督学习算法GCM,研究5种不同度量方法中参数与算法性能的关系,对使用不同度量的GCM算法的性能进行比较。实验结果表明,使用指数度量的GCM算法的性能最优,而使用欧几里得度量的GCM算法的性能最... 详细信息

通过扩展核一致性方法,提出基于核策略的半监督学习算法GCM,研究5种不同度量方法中参数与算法性能的关系,对使用不同度量的GCM算法的性能进行比较。实验结果表明,使用指数度量的GCM算法的性能最优,而使用欧几里得度量的GCM算法的性能最差。不同度量中的参数取值对算法的性能具有一定的影响。

关键词：半监督学习核度量分类

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基于k-means聚类的神经网络分类器集成方法研究

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计算机工程与应用 2009年第22期45卷 120-122,149页

作者：李凯常圣领河北大学数学与计算机学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

针对差异性是集成学习的必要条件,研究了基于k-means聚类技术提高神经网络分类器集成差异性的方法。通过训练集并使用神经网络分类器学习算法训练许多分类器模型,在验证集中利用每个分类器的分类结果作为聚类的数据对象;然后应用k-mean... 详细信息

针对差异性是集成学习的必要条件,研究了基于k-means聚类技术提高神经网络分类器集成差异性的方法。通过训练集并使用神经网络分类器学习算法训练许多分类器模型,在验证集中利用每个分类器的分类结果作为聚类的数据对象;然后应用k-means聚类方法对这些数据聚类,在聚类结果的每个簇中选择一个分类器代表模型,以此构成集成学习的成员;最后应用投票方法实验研究了这种提高集成学习差异性方法的性能,并与常用的集成学习方法bagging、adaboost进行了比较。

关键词：差异性集成学习分类器聚类

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基于粗糙集技术的决策树归纳

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计算机工程与应用 2009年第18期45卷 45-47页

作者：翟俊海王熙照张沧生河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 河北大学计算中心河北保定071002

ID3算法是一种典型的决策树归纳算法,它以信息增益作为选择扩展属性根结点的标准,并递归地生成决策树。但ID3算法倾向于选取属性取值较多的属性作为根结点,而且它假设训练集中各类别样例的比例应与实际问题领域里各类别样例的比例相同... 详细信息

ID3算法是一种典型的决策树归纳算法,它以信息增益作为选择扩展属性根结点的标准,并递归地生成决策树。但ID3算法倾向于选取属性取值较多的属性作为根结点,而且它假设训练集中各类别样例的比例应与实际问题领域里各类别样例的比例相同。提出一种新的基于粗糙集技术的决策树归纳算法,它是一种完全数据驱动的归纳算法,可以克服ID3算法的上述不足。

关键词：决策树 ID3算法粗糙集上近似下近似

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对象格产生概念格

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计算机工程与应用 2009年第8期45卷 39-40,79页

作者：毛华杨蕾窦林立河北大学数学与计算机学院河北保定071002 河北省数学研究中心石家庄050016 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

通过在对象集内引入两个偏序关系≤′和■′及一种新的交运算∩′来建立改进的对象格,然后通过此对象格产生概念格。此概念格与由通常对象集合的交运算∩产生的概念格相比,其产生的概念节点不仅包括由通常对象集合的交运算∩产生的概念... 详细信息

通过在对象集内引入两个偏序关系≤′和■′及一种新的交运算∩′来建立改进的对象格,然后通过此对象格产生概念格。此概念格与由通常对象集合的交运算∩产生的概念格相比,其产生的概念节点不仅包括由通常对象集合的交运算∩产生的概念格的子节点的对象,还包括产生的新对象。

关键词：对象格偏序关系概念格

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采用二叉树结构生成概念格的算法

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计算机工程与应用 2009年第33期45卷 35-37页

作者：毛华张智星河北大学数学与计算机学院河北保定071002 河北省数学研究中心石家庄050016 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

概念格是数据分析的一种有力工具。而二叉树在数据结构中具有简单的存储结构。给出了一类具有特殊结构的概念格,针对这种类型的概念格,采用二叉树的结构对概念格的节点进行重新的组织,研究了基于添加对象的渐进式生成概念格的算法。利... 详细信息

概念格是数据分析的一种有力工具。而二叉树在数据结构中具有简单的存储结构。给出了一类具有特殊结构的概念格,针对这种类型的概念格,采用二叉树的结构对概念格的节点进行重新的组织,研究了基于添加对象的渐进式生成概念格的算法。利用这种二叉树的结构,在某些情况下可以减少判断不变概念或更新概念的范围,同时,结合实例说明了这种算法的有效性。

关键词：概念格二叉树渐进式算法对象

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位平面分解的人脸识别集成方法研究

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烟台大学学报（自然科学与工程版） 2009年第4期22卷 286-290页

作者：李凯王灵晓崔丽娟河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能实验室河北保定071002 河北大学图书馆河北保定071002

研究了基于集成技术的人脸识别,主要包括集成个体分类器的生成与分类结果的融合.为了提高分类器个体间的差异性,通过位平面分解及移动窗口技术生成基分类器,然后对所分解模式的各层进行融合,以确定最后的决策,这些融合方法包括乘法规则... 详细信息

研究了基于集成技术的人脸识别,主要包括集成个体分类器的生成与分类结果的融合.为了提高分类器个体间的差异性,通过位平面分解及移动窗口技术生成基分类器,然后对所分解模式的各层进行融合,以确定最后的决策,这些融合方法包括乘法规则、和规则、多数投票规则、最大值规则、最小值规则与中值规则.另外,针对ORL数据库,实验研究了不同融合方法的人脸识别的性能,并对不同的人脸识别方法的性能进行了比较.结果表明,在基于位平面分解的人脸识别集成方法中,应用和规则的融合方法,其性能也优于其他的人脸识别方法.

关键词：人脸识别位平面分解集成方法移动窗口分类器

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图像特征提取研究

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河北大学学报（自然科学版） 2009年第1期29卷 106-112页

作者：翟俊海赵文秀王熙照河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 河北省信息工程学校计算机教研室河北保定071000

图像特征提取是图像识别的关键步骤,图像特征提取的效果如何直接决定着图像识别的效果.如何从原始图像中提取具有较强表示能力的图像特征是智能图像处理的一个研究热点.本文旨在介绍各种图像特征提取方法的基本思想、特点和研究发展现状... 详细信息

图像特征提取是图像识别的关键步骤,图像特征提取的效果如何直接决定着图像识别的效果.如何从原始图像中提取具有较强表示能力的图像特征是智能图像处理的一个研究热点.本文旨在介绍各种图像特征提取方法的基本思想、特点和研究发展现状,以引起国内学者的进一步关注.

关键词：图像图像识别特征提取小波变换软计算

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基于聚类技术的集成学习方法研究

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河北大学学报（自然科学版） 2009年第2期29卷 209-213页

作者：李凯常圣领高悦河北大学数学与计算机学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 工业和信息化部电信研究院北京100037

研究了基于聚类技术提高分类器差异性的方法.通过Bootstrap技术与分类器学习算法训练分类器模型,利用分类器在验证集上的分类结果作为聚类的数据对象;然后应用聚类算法对这些数据聚类,并在每个簇中选择分类器代表模型,以此构成集成学习... 详细信息

研究了基于聚类技术提高分类器差异性的方法.通过Bootstrap技术与分类器学习算法训练分类器模型,利用分类器在验证集上的分类结果作为聚类的数据对象;然后应用聚类算法对这些数据聚类,并在每个簇中选择分类器代表模型,以此构成集成学习的成员;最后应用融合方法实验研究了基于聚类技术提高差异性的集成学习性能,并与集成学习方法bagging,adaboost进行了实验比较.

关键词：集成学习差异性聚类分类器

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基于位平面分解的人脸识别集成方法研究

基于位平面分解的人脸识别集成方法研究

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第三届中国数据挖掘学术会议(CCDM2009)

作者：李凯王灵晓河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能实验室保定071002

人脸识别已经成为模式识别和图像处理的最新研究问题之一，尽管人们提出了许多人脸识别算法并且取得了很大的成绩，但是由于人脸表情、位置、方向和灯光的变化，从而使得人脸识别率并没有较大的提高，为此，人们开始使用多分类器技术研... 详细信息

人脸识别已经成为模式识别和图像处理的最新研究问题之一，尽管人们提出了许多人脸识别算法并且取得了很大的成绩，但是由于人脸表情、位置、方向和灯光的变化，从而使得人脸识别率并没有较大的提高，为此，人们开始使用多分类器技术研究人脸识别方法。本文研究了基于集成技术的人脸识别，为了提高分类器成员间的差异性，通过位平面分解及移动窗口技术生成基分类器，然后对所分解模式的各层进行融合，以确定最后的决策，这些融合方法包括：乘法、加和、多数投票、最大、最小与中值原则。另外，针对ORL数据库，实验研究了多分类器融合的人脸识别算法的性能，并对不同的人脸识别方法的性能进行了比较。

关键词：人脸识别位平面分解集成方法移动窗口分类器

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两种基于样本属性重要度的加权支持向量机方法

两种基于样本属性重要度的加权支持向量机方法

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中国人工智能学会第十三届学术年会

作者：马会敏王熙照翟俊海河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能实验室保定071002

支持向量机(SVM)是一种新型的基于统计学习理论的机器学习方法,已经成功的应用于模式识别和函数估计等问题中.已有的加权支持向量机方法大都是从样本重要程度的角度来考虑问题,本文提出了两种基于样本属性重要度的加权SVM方法,包括基于... 详细信息

支持向量机(SVM)是一种新型的基于统计学习理论的机器学习方法,已经成功的应用于模式识别和函数估计等问题中.已有的加权支持向量机方法大都是从样本重要程度的角度来考虑问题,本文提出了两种基于样本属性重要度的加权SVM方法,包括基于增益比率和基于Gini指标的属性重要度加权SVM方法.这两种方法分别通过计算各个属性的增益比率和Gini指标来评估样本属性的重要度.并把这两种方法与已有的基于信息增益的属性重要度加权SVM方法作了比较,数值实验的结果表明,这两种方法在所选数据集上提高了分类器的分类能力.

关键词： Support vector machine Attribute importance Gain ratio Information gain Gini index

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