浙江省自然科学基金(Y1100349)
- 作品数：3 被引量：7H指数：2
- 相关作者：尹学松胡恩良林焕祥陈小冬徐佳更多>>
- 相关机构：浙江广播电视大学南京航空航天大学浙江科技学院更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金浙江省教育厅科研计划浙江省高等学校优秀青年教师资助计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程机械工程更多>>
- 半监督局部维数约减被引量：5
- 2011年
- 在挖掘和分析高维数据任务中,有时只能获得有限的成对约束信息(must-link约束和cannot-link约束),由于缺乏数据类标号信息,监督维数约减方法常常不能得到满意的结果。在这种情况下,使用大量的无标号样本可以提高算法的性能。文中借助于成对约束信息和大量无标号样本,提出半监督局部维数约减方法(SLDR)。SLDR集成数据的局部信息和成对约束寻找一个最优投影,当数据被投影到低维空间时,不仅cannot-link约束中样本点对之间距离更远、must-link约束中样本点对之间距离更近,数据的内在几何信息还被保持。而且SLDR能推广为非线性方法,使之能够适应非线性数据的维数约减。在各种数据集上的实验结果充分验证了所提出算法的有效性。
- 尹学松胡恩良
- 关键词：局部信息维数约减
- 人工免疫优化的汽车散热器功能设计
- 2014年
- 应用公理设计原理设计车用散热器时,耦合功能的存在是一个普遍问题.国内外学者提出使用人工免疫方法求解耦合功能集.针对这些算法在度量抗体优异性时存在的不足,提出了新的度量指标:耦合功能集聚度,并给出相应公式,同时在抗体生成算法中引入基因优选的方法.经在银轮股份进行车用机油散热器设计仿真实验,表明新的算法具有较高的效率.
- 徐佳张卫尹学松陆国栋
- 关键词：人工免疫抗体生成公理设计
- 稀疏判别分析被引量：2
- 2012年
- 针对流形嵌入降维方法中在高维空间构建近邻图无益于后续工作,以及不容易给近邻大小和热核参数赋合适值的问题,提出一种稀疏判别分析算法(SEDA)。首先使用稀疏表示构建稀疏图保持数据的全局信息和几何结构,以克服流形嵌入方法的不足;其次,将稀疏保持作为正则化项使用Fisher判别准则,能够得到最优的投影。在一组高维数据集上的实验结果表明,SEDA是非常有效的半监督降维方法。
- 陈小冬林焕祥
