检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2014年第1期31卷 63-65,69页

作者：翟俊海李畅李塔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

提出了一种基于概率神经网络和K-L散度的样例选择算法。该算法利用概率神经网络估计训练样例的概率分布,利用K-L散度作为启发式来进行样例选择,用该方法选出的样例大多分布在分类边界附近。与五个著名的样例选择算法CNN、ENN、RNN、MCS... 详细信息

提出了一种基于概率神经网络和K-L散度的样例选择算法。该算法利用概率神经网络估计训练样例的概率分布,利用K-L散度作为启发式来进行样例选择,用该方法选出的样例大多分布在分类边界附近。与五个著名的样例选择算法CNN、ENN、RNN、MCS和ICF进行了实验比较,实验结果显示,算法的选择比更低,训练出分类器具有更好的泛化能力,提出的方法是有效的。

关键词：概率神经网络样例选择 K-L散度最近邻分类

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最小相关性最大依赖度属性约简

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计算机科学 2014年第12期41卷 148-150,154页

作者：翟俊海万丽艳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保定071002

在经典粗糙集中,基于重要度的决策表属性约简算法只考虑了决策属性与条件属性之间的依赖度,没有考虑约简中条件属性之间的相关性,由此求出的约简中可能依然包含冗余属性。针对这一问题,提出了一种改进算法,它利用最小相关性和最大依赖... 详细信息

在经典粗糙集中,基于重要度的决策表属性约简算法只考虑了决策属性与条件属性之间的依赖度,没有考虑约简中条件属性之间的相关性,由此求出的约简中可能依然包含冗余属性。针对这一问题,提出了一种改进算法,它利用最小相关性和最大依赖度准则求决策表属性约简。与基于重要度的决策表属性约简算法相比,本算法求出的约简包含的属性个数少、冗余小。实验结果显示,本算法优于基于重要度的决策表属性约简算法。

关键词：粗糙集决策表属性约简最小相关性最大依赖度

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概率神经网络样例选择算法

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小型微型计算机系统 2015年第4期36卷 787-791页

作者：翟俊海苗青李塔王熙照河北省机器学习与计算智能重点实验室河北大学数学与计算机学院河北保定071002

提出一种概率神经网络样例选择算法,它包括两个阶段,第一个阶段利用概率神经网络计算样例的不确定性,第二个阶段利用计算出的不确定性选择样例.与压缩近邻规则、编辑近邻规则、约简近邻规则和迭代过滤算法四种代表性的样例选择算法进行... 详细信息

提出一种概率神经网络样例选择算法,它包括两个阶段,第一个阶段利用概率神经网络计算样例的不确定性,第二个阶段利用计算出的不确定性选择样例.与压缩近邻规则、编辑近邻规则、约简近邻规则和迭代过滤算法四种代表性的样例选择算法进行了实验比较,实验结果显示在能力保持框架下,该算法的性能优于这四种方法.本文提出的算法具有下列特点:(1)学习速度快;(2)没有分类器的限制;(3)具有好的泛化能力.

关键词：概率神经网络样例选择信息熵能力保持

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基于小波多尺度奇异值分解的人脸识别

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计算机科学 2011年第6期38卷 283-285,F0003页

作者：翟俊海王华超翟梦尧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保定071002

作为一种矩阵分解方法,奇异值分解可用于提取图像的代数特征。图像的奇异值特征具有很多好的性质,如稳定性、几何不变性、对噪声的不敏感性。但是只用一个尺度的图像奇异值特征难以获得高识别率。基于小波变换和奇异值分解,提出了基于... 详细信息

作为一种矩阵分解方法,奇异值分解可用于提取图像的代数特征。图像的奇异值特征具有很多好的性质,如稳定性、几何不变性、对噪声的不敏感性。但是只用一个尺度的图像奇异值特征难以获得高识别率。基于小波变换和奇异值分解,提出了基于小波多尺度奇异值分解的图像特征提取方法,它将多个尺度的小波子图奇异值特征组合起来用于人脸识别,在ORL,YALE和JAFFE 3个人脸数据库上的识别率分别达到82.11%,100%和95.68%。

关键词：小波变换人脸识别奇异值分解多尺度分析特征提取

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基于粗糙集技术的压缩近邻规则

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计算机科学 2012年第2期39卷 236-239页

作者：翟俊海李胜杰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保定071002

近邻(Nearest Neighbor,NN)算法是一种简单实用的监督分类算法。但NN算法在分类未知类标的样例时,需要存储整个训练集,还要计算该样例到训练集中每一个样例之间的距离,所以NN算法的计算复杂度非常高。为了克服这一缺点,***提出了压缩近... 详细信息

近邻(Nearest Neighbor,NN)算法是一种简单实用的监督分类算法。但NN算法在分类未知类标的样例时,需要存储整个训练集,还要计算该样例到训练集中每一个样例之间的距离,所以NN算法的计算复杂度非常高。为了克服这一缺点,***提出了压缩近邻(Condensed Nearest Neighbor,CNN)规则算法,即从整个训练集中找原样例集的一致子集(一致子集是能正确分类训练集中其他样例的子集)。其计算复杂度依然比较高,特别是对于大型数据库,寻找其一致子集是非常耗费时间的。针对这一问题,提出了基于粗糙集技术的压缩近邻规则算法。该算法分为3步,首先利用粗糙集方法求属性约简(特征选择),以将冗余的属性去掉。然后选取靠近边界域的样例,以将冗余的样例去掉。最后从选出的样例中计算一致子集。该算法能同时沿垂直方向和水平方法进行数据约简。实验结果显示,所提出的方法是行之有效的。

关键词：近邻规则一致集样例选择粗糙集边界域

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相容粗糙模糊集模型

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山东大学学报（理学版） 2014年第8期49卷 73-79页

作者：翟俊海张垚王熙照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

在粗糙模糊集模型中,被逼近的目标概念是一个模糊集,使用的知识是等价关系,即描述对象的属性是离散值的。但在很多实际应用中,描述对象的属性是实数值的。针对这一问题,将粗糙模糊集模型中的等价关系推广为相容关系,提出了相容粗糙模糊... 详细信息

在粗糙模糊集模型中,被逼近的目标概念是一个模糊集,使用的知识是等价关系,即描述对象的属性是离散值的。但在很多实际应用中,描述对象的属性是实数值的。针对这一问题,将粗糙模糊集模型中的等价关系推广为相容关系,提出了相容粗糙模糊集模型。当相容关系退化为等价关系时,相容粗糙模糊集模型即为粗糙模糊集模型。相容粗糙模糊集模型扩展了粗糙模糊集的应用范围。

关键词：粗糙集模糊集粗糙模糊集相容粗糙集相容粗糙模糊集

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基于模糊积分的不完全小波包子空间集成人脸识别

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模式识别与人工智能 2014年第9期27卷 794-801页

作者：翟俊海王熙照张素芳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保定071002 河北省信息工程学校数学教研室保定071000

提出一种基于模糊积分的不完全小波包子空间集成人脸识别方法,并与五种相关方法进行实验比较.首先对人脸图像做不完全小波包分解,对双向低频子空间图像直接进行特征提取,对含有一个方向低频成分的高频子空间图像先求平均,再进行提取特征... 详细信息

提出一种基于模糊积分的不完全小波包子空间集成人脸识别方法,并与五种相关方法进行实验比较.首先对人脸图像做不完全小波包分解,对双向低频子空间图像直接进行特征提取,对含有一个方向低频成分的高频子空间图像先求平均,再进行提取特征;然后用得到的不同子空间图像训练模糊分类器;最后用模糊积分融合训练的模糊分类器.该方法能够充分利用不同频率小波子空间图像中包含的有用信息,从而提高人脸识别的精度.在ORL、YALE、JAFFE和FERET这4个人脸数据库上进行实验,实验结果表明该方法在识别精度方面均优于五种相关方法.

关键词：人脸识别小波包变换子空间集成二维主成分分析二维线性判别分析

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一种考虑地图分布信息的分层路径搜索算法

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小型微型计算机系统 2013年第11期34卷 2607-2611页

作者：李艳周振华赵文举河北大学数学与计算机学院机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

目前存在大量的路径搜索算法,但大多数如传统的A*,Dijkstra等算法没有考虑地图中障碍物的分布信息,造成不必要的存储和时间耗费.实际上,搜索空间的分布在很大程度上影响着算法的性能,因此提出一种结合障碍物分布信息和抽象图思想的分层... 详细信息

目前存在大量的路径搜索算法,但大多数如传统的A*,Dijkstra等算法没有考虑地图中障碍物的分布信息,造成不必要的存储和时间耗费.实际上,搜索空间的分布在很大程度上影响着算法的性能,因此提出一种结合障碍物分布信息和抽象图思想的分层路径搜索算法CDHPA*.该算法首先依据障碍物的分布将地图划分为不均等的子区域,划分区域的数目由可调阈值确定;然后将子区域边界上的非障碍点作为抽象节点来构成完整的抽象图.根据障碍分布,抽象节点之间的最短路径采用曼哈顿距离或自底向上融合算法来计算;最后在抽象图上找到抽象路径并进行细化,得到实际路径.CDHPA*在同一幅地图上进行多次寻路时仅需一次预处理,在线寻路相比同类方法 M-A*、HPA*更快,并且得出的路径为最优路径.

关键词：路径搜索地图分布抽象图自底向上细化路径最优路径

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层次聚类的簇集成方法研究

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计算机工程与应用 2010年第27期46卷 120-123页

作者：李凯王兰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

聚类集成比单个聚类方法具有更高的鲁棒性和精确性,它主要由两部分组成,即个体成员的产生和结果的融合。针对聚类集成,首先用k-means聚类算法得到个体成员,然后使用层次聚类中的单连接法、全连接法与平均连接法进行融合。为了评价聚类... 详细信息

聚类集成比单个聚类方法具有更高的鲁棒性和精确性,它主要由两部分组成,即个体成员的产生和结果的融合。针对聚类集成,首先用k-means聚类算法得到个体成员,然后使用层次聚类中的单连接法、全连接法与平均连接法进行融合。为了评价聚类集成方法的性能,实验中使用了ARI(Adjusted Rand Index)。实验结果表明,平均连接法的聚类集成性能优于单连接法和全连接法。研究并讨论了融合方法的聚类正确率和集成规模的关系。

关键词：聚类集成融合函数聚类 ARI

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增量密度加权近似支持向量机

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计算机科学 2012年第11期39卷 194-196,207页

作者：鲁淑霞崔芳芳忽丽莎河北省机器学习重点实验室河北大学数学与计算机学院保定071002

近似支持向量机(PSVM)是一个正则化最小二乘问题,有解析解,但是它失去了支持向量机(SVM)的稀疏性,使得所有的训练样例都成为支持向量。为了有效地控制近似支持向量机的稀疏性,提出了增量密度加权近似支持向量机(IDWPSVM),它在训练集中... 详细信息

近似支持向量机(PSVM)是一个正则化最小二乘问题,有解析解,但是它失去了支持向量机(SVM)的稀疏性,使得所有的训练样例都成为支持向量。为了有效地控制近似支持向量机的稀疏性,提出了增量密度加权近似支持向量机(IDWPSVM),它在训练集中选取最基本的支持向量。实验表明,IDWPSVM方法与SVM,PSVM和DWPS-VM方法相比,其精度相似,收敛速度快,可有效地控制近似支持向量机的稀疏性。

关键词：近似支持向量机密度加权增量稀疏性

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