检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2008年第4期34卷 400-407页

作者：王卫东杨静宇江苏科技大学电子信息学院计算机系镇江212003 南京理工大学计算机系南京 210094

小样本问题会造成各类协方差矩阵的奇异性和不稳定性.本文采用对训练样本进行扰动的方法来生成虚拟训练样本,利用这些虚拟训练样奉克服了各类协方差矩阵的奇异性问题,从而可以直接使用二次判别分析(Quadratic discriminant analysis,QDA... 详细信息

小样本问题会造成各类协方差矩阵的奇异性和不稳定性.本文采用对训练样本进行扰动的方法来生成虚拟训练样本,利用这些虚拟训练样奉克服了各类协方差矩阵的奇异性问题,从而可以直接使用二次判别分析(Quadratic discriminant analysis,QDA)方法.本文方法克服了正则化判别分析(Regularized discriminant analysis,RDA)需要进行参数优化的问题.实验结果表明,QDA的模式识别率优于参数最优化时RDA算法的识别率.

关键词：小样本问题二次判别分析虚拟训练样本扰动方法分类器人脸识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

离群模糊核聚类算法

引用

软件学报 2004年第7期15卷 1021-1029页

作者：沈红斌王士同吴小俊江南大学信息学院江苏无锡214036 华东船舶工业学院计算机系

一般说来,离群点是远离其他数据点的数据,但很可能包含着极其重要的信息.提出了一种新的离群模糊核聚类算法来发现样本集中的离群点.通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,在经典的FCM... 详细信息

一般说来,离群点是远离其他数据点的数据,但很可能包含着极其重要的信息.提出了一种新的离群模糊核聚类算法来发现样本集中的离群点.通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,在经典的FCM模糊聚类算法的基础上得到了一个特征空间内的全新的聚类目标函数,通过对目标函数的优化,最终得到了各个数据的权值,根据权值的大小标识出样本集中的离群点.仿真实验的结果表明了该离群模糊核聚类算法的可行性和有效性.

关键词：离群模糊核函数特征空间聚类算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分类规则树的频繁模式文本分类

引用

软件学报 2006年第5期17卷 1017-1025页

作者：陈晓云陈袆王雷李荣陆胡运发复旦大学计算机与信息技术系福州大学数学与计算机科学学院福建福州350002

基于频繁模式的关联分类是近年来出现的一种分类方法,该方法利用各类别频繁出现的模式构造分类规则,并对新文本进行分类.但现有关联分类方法应用于文本分类时存在两方面不足:一方面,用以构造分类规则的频繁模式仅考虑特征词在文本中出... 详细信息

基于频繁模式的关联分类是近年来出现的一种分类方法,该方法利用各类别频繁出现的模式构造分类规则,并对新文本进行分类.但现有关联分类方法应用于文本分类时存在两方面不足:一方面,用以构造分类规则的频繁模式仅考虑特征词在文本中出现与否,从而忽视了出现频度;另一方面,当产生的规则数量较多时,为提高分类效率需要进行规则修剪,修剪后的分类准确性明显降低.为此,提出了基于分类规则树的带词频的频繁模式文本分类方法.研究结果表明,词频的引入可以提高关联分类的准确率;而采用分类规则树可使分类时间明显加快又确保不降低分类质量.这两方面的措施弥补了现有关联分类应用于文本分类的不足.与3种典型文本分类方法比较后发现,在低维特征空间中,关联分类的性能优于Bayes,kNN(knearestneighbor)和SVM(supportvectormachines),因此是一种很有应用前景的文本分类方法.

关键词：频繁模式文本分类词频关联规则分类规则

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向三维点云的域自适应学习

引用

遥感学报 2024年第4期28卷 825-842页

作者：范文辉林茜罗欢郭文忠汪汉云戴晨光福州大学计算机与大数据学院福州350108 信息工程大学地理空间信息学院郑州450001

三维点云数据在自动驾驶、机器人和高精地图等领域得到了广泛应用。目前,基于深度学习的三维点云数据处理主要基于有监督学习,其算法性能依赖于大规模高质量的标注数据集。此外,仅在单一设备与场景中训练的三维点云数据处理模型难以应... 详细信息

三维点云数据在自动驾驶、机器人和高精地图等领域得到了广泛应用。目前,基于深度学习的三维点云数据处理主要基于有监督学习,其算法性能依赖于大规模高质量的标注数据集。此外,仅在单一设备与场景中训练的三维点云数据处理模型难以应用于不同设备与环境,泛化性能有限。因此,如何减少三维点云标注数据集的需求以及提高三维点云处理模型的适应性是当前三维点云数据处理面临的重要难题。作为迁移学习的一个重要分支,域自适应学习旨在不同域间特征分布存在差异的情况下提高模型的适应性,可为解决上述难题提供重要思路。为便于对点云域自适应学习领域进行更深入有效的探索,本文主要从对抗学习、跨模态学习、伪标签学习、数据对齐及其他方法5个方面对近年来的三维点云域自适应学习方法进行了系统梳理与分类归纳,并分析总结每类点云域自适应学习方法所具备的优势及面临的问题。最后,对三维点云域自适应学习研究领域的未来发展进行了展望。

关键词：遥感三维点云域自适应学习对抗学习跨模态学习伪标签学习数据对齐

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于内容的音乐节拍跟踪

引用

电子学报 2009年第B04期37卷 156-160页

作者：陈哲许洁萍中国人民大学信息学院计算机系北京100872

节奏是音乐的三大要素之一,对其准确的分析和提取具有重要的研究意义.节奏特征主要分为音乐节拍和速度.本文首先提出了一种利用自相关相位-熵序列分析音乐节拍结构及音乐速度的方法.利用该方法对50首流行歌曲及50首纯乐器音乐速度的分... 详细信息

节奏是音乐的三大要素之一,对其准确的分析和提取具有重要的研究意义.节奏特征主要分为音乐节拍和速度.本文首先提出了一种利用自相关相位-熵序列分析音乐节拍结构及音乐速度的方法.利用该方法对50首流行歌曲及50首纯乐器音乐速度的分析结果可达到97%;在速度分析结果基础上,文中还给出了节拍点求解过程的近似贝叶斯模型,使得节拍点序列在整体上与音乐信号的长时速度保持一致;文中在最后给出了利用动态规划思想进行音乐节拍跟踪的新方法,完成了音乐节拍跟踪实验,并通过与其它实验的结果比较,验证了算法的有效性.

关键词：节奏特征节拍跟踪速度提取自相关-熵序列动态规划

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于限制的PAM算法

引用

计算机工程与应用 2006年第6期42卷 190-192页

作者：何振峰福州大学数学与计算机学院计算机系福州350002

利用数据对象间的关联限制可以改善聚类算法的效果,但对于关联限制与K中心点算法的结合策略则少有研究。由此研究了关联限制与PAM算法的结合方法,提出了算法CPAM。首先基于限制找到一个合适的初始分隔;在接下来反复地调整中心点的过程中... 详细信息

利用数据对象间的关联限制可以改善聚类算法的效果,但对于关联限制与K中心点算法的结合策略则少有研究。由此研究了关联限制与PAM算法的结合方法,提出了算法CPAM。首先基于限制找到一个合适的初始分隔;在接下来反复地调整中心点的过程中,也考虑到了所给限制。实验结果显示:CPAM可以有效地利用关联限制来提高一些实际数据集的准确率。

关键词：聚类分析 PAM算法半监督学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于SBM区间模型的决策单元相似度

引用

控制与决策 2017年第11期32卷 2090-2098页

作者：黄衍王应明杨隆浩福州大学经济与管理学院福州350108 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

在数据包络分析方法的研究中,当决策单元的输入输出值为区间数时,区间效率的测算取决于生产参照集的选择.对此,针对非径向非角度的松弛测度模型(SBM),通过比较计算认为,以最佳生产状态为统一参照来测算决策单元的区间效率最有利于排序.... 详细信息

在数据包络分析方法的研究中,当决策单元的输入输出值为区间数时,区间效率的测算取决于生产参照集的选择.对此,针对非径向非角度的松弛测度模型(SBM),通过比较计算认为,以最佳生产状态为统一参照来测算决策单元的区间效率最有利于排序.同时,利用区间数相似度理论建立模糊相似矩阵,进而提出基于参照单元区间效率的相似度排序方法,对决策单元聚类和排序.最后通过算例表明了所提出方法的可行性和有效性.

关键词：数据包络分析区间数相似度聚类分析区间数排序

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种SVM非线性回归算法

引用

计算机工程 2005年第20期31卷 19-21页

作者：业宁梁作鹏董逸生王厚立东南大学计算机科学与工程系南京210096 南京林业大学信息学院计算机系南京210037

提出了一种新的基于分类的SVM非线性回归算法(CSVR),首先将Y扩展为Y+ε和Y-ε两个数据集,再将n维输入空间X中的数据连同Y+ε和Y-ε组成n+1维空间χ中的两类数据,并用Z∈{+1,-1}来标识两类数据,再利用标准的SVM二分类算法求解。利用该算... 详细信息

提出了一种新的基于分类的SVM非线性回归算法(CSVR),首先将Y扩展为Y+ε和Y-ε两个数据集,再将n维输入空间X中的数据连同Y+ε和Y-ε组成n+1维空间χ中的两类数据,并用Z∈{+1,-1}来标识两类数据,再利用标准的SVM二分类算法求解。利用该算法对一系列的基准函数进行测试,取得了令人满意的结果。该算法对噪声数据不敏感,具有较好的鲁棒性,并且可以根据实际需要设定ε的大小,防止出现过拟合现象。该算法由于不需要先验地建立一个参数未知的回归模型,因此可以用在其他传统统计回归算法失效的场合。

关键词：非线性回归算法支持向量机

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于遗传算法的TTP问题求解算法

引用

东南大学学报（自然科学版） 2003年第1期33卷 41-44页

作者：业宁梁作鹏董逸生东南大学计算机科学与工程系南京210096 南京林业大学信息学院计算机系南京210037

提出并实现了一种高校自动排课算法 ,利用遗传算法建立数据模型 ,定义一个四维的染色体编码方式和包含学生人数、教室座位、特殊课程、教师、班级、一门课的时间间隔等因数的适应度函数 .通过切片算子 ,生成指定要求的基因型个体 ,用交... 详细信息

提出并实现了一种高校自动排课算法 ,利用遗传算法建立数据模型 ,定义一个四维的染色体编码方式和包含学生人数、教室座位、特殊课程、教师、班级、一门课的时间间隔等因数的适应度函数 .通过切片算子 ,生成指定要求的基因型个体 ,用交叉算子和变异算子对基因型个体进行运算 ,再利用选择算子选择适应度函数值较高的染色体编码方案 ,最后对优化的染色体按指定方向切片 ,生成教师课表、学生课表和教室课表 .对某高校的真实数据进行实验 ,结果显示无一例教室、教师、班级冲突 ,在PⅢ866PC机上运行 ,耗时为 2 3 2 3 .5 73s.该算法可以推广到车辆调度、会议安排。

关键词： TTP问题求解算法时间表遗传算法高校自动排课算法数据模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

N个最频繁项集挖掘算法

引用

模式识别与人工智能 2007年第4期20卷 512-518页

作者：陈晓云胡运发福州大学数学与计算机科学学院福州350002 复旦大学计算机与信息技术系上海200433

频繁项集挖掘算法的计算复杂性和生成的频繁项集数量随着事务集项数的增加呈指数增长,最小支持度阈值成为控制这种增长的关键.然而,实际应用中仅使用支持度阈值难以有效控制频繁项集的规模.为此定义 N 个最频繁项集挖掘问题,并提出基于... 详细信息

频繁项集挖掘算法的计算复杂性和生成的频繁项集数量随着事务集项数的增加呈指数增长,最小支持度阈值成为控制这种增长的关键.然而,实际应用中仅使用支持度阈值难以有效控制频繁项集的规模.为此定义 N 个最频繁项集挖掘问题,并提出基于支持度阈值动态调整策略的宽度优先搜索算法 NApriori 和深度优先搜索算法IntvMatrix 挖掘 N 个最频繁项集.实验表明,本文的2种方法的效率比朴素方法高2倍以上,特别当 N 值较低时,本文方法的效率优势更为明显.

关键词：数据挖掘 N个最频繁项集支持度阈值倒排矩阵

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：