安徽省高等学校优秀青年人才基金(2009SQRZ020ZD)
- 作品数：6 被引量：27H指数：3
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- 相关机构：安徽大学更多>>
- 发文基金：安徽省高等学校优秀青年人才基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 应用Normal矩阵谱平分法的多社团发现被引量：5
- 2010年
- 现实世界中许多实际网络都有一个共同的性质,即社团结构。揭示网络中的社团结构,对于了解网络结构与分析网络性质都是很重要的。分析了常见的社团发现算法的特点,以及谱二分法在实际应用中必须不断迭代才能完成多社团发现的不足,提出了基于Normal矩阵和k-means聚类算法的多社团发现方法。该算法能选择合适的特征向量维数,为k-means划分社团提供有效数据,相比其他算法有着较高的准确率。
- 张燕平王杨赵姝
- 关键词：社团结构谱平分法K-MEANS聚类算法
- 构造性覆盖方法的增量学习算法被引量：3
- 2009年
- 构造性机器学习方法——覆盖算法学习速度快、复杂度低、可解释性强,能有效地解决有导师学习问题,并取得了很好的效果,但构造神经元的权值即取新覆盖中心时通常人为地给定一个准则,并未遵循样本的分布特征求得最优解.由此采用佳点集理论求取覆盖中心,以改进覆盖算法.针对大规模或动态数据集的分类问题,将构造性覆盖方法与增量学习的思想相结合,提出了构造性覆盖方法的增量学习算法.该算法利用改进的覆盖算法作为基础学习器,通过连续地对新增样本进行测试而反复不断地提炼已有模型,体现了对样本的"渐近式"学习.对标准数据集的实验结果表明,这种增量学习算法是有效的.
- 张燕平杜玲赵姝
- 关键词：佳点集
- 模糊核覆盖分类器及其应用被引量：1
- 2010年
- 核覆盖算法是一种性能优秀的分类算法,但在拒识点处理方面存在不足。对核覆盖算法的构造过程进行了分析,修改了算法中覆盖半径的选取原则,对拒识样本引入隶属度函数,将算法推广为模糊核覆盖算法。讨论了孤立覆盖对分类器的影响,对覆盖数进行精简,降低计算量。通过实验验证改进算法的性能,并与其他模糊分类方法进行对比。将模糊核覆盖算法应用于垃圾邮件过滤,实验结果表明过滤器的性能得到了有效提高。
- 段震程家兴张铃
- 关键词：核函数垃圾邮件过滤
- 基于覆盖的多标记学习方法研究被引量：1
- 2010年
- 多标记学习是实际应用中的一类常见问题,覆盖算法在单标记学习中表现出了优秀的性能,但无法处理多标记情况。将覆盖算法推广到多标记学习中,针对多标记学习的特点和评价指标,对算法的学习和构造过程进行了改造,给出待分类样本对各类别的隶属度。将算法应用于基因数据集和自然场景数据集的学习中,实验结果表明算法能够取得较好的分类效果,且相比于大多数同类算法有更高的性能。
- 段震程家兴张铃
- 关键词：核函数多标记
- 机器学习中知识动态获取在函数逼近中的探究被引量：2
- 2010年
- 本文将机器学习中的知识动态获取体现在神经网络的方法中,从而研究神经网络的函数逼近方法,首先分析了神经网络在函数逼近中应用的相关理论,然后将BP神经网络应用于函数的逼近中并通过实验得到理想的效果。最后本文首次提出将GRNN(广义回归神经网络)运用于实际的函数逼近之中,得到了误差极小(接近于零)的完美逼近结果,并且通过实验验证了该神经网络训练速度快和非线性映射能力很强的优点。
- 何成刚张燕平张站张娟
- 关键词：函数逼近BP神经网络
- 应用改进混合高斯模型的运动目标检测被引量：15
- 2010年
- 在运动目标检测过程中,背景建模对目标提取至关重要,而混合高斯模型是目前背景建模中较流行的方法之一。针对混合高斯模型中存在的不足做了两点改进:(1)混合高斯模型是对各点孤立建模,对于拥有较高的分辨率的图像运算量较大,引入分块建模思想,可以明显提高目标检测的速率而且考虑到像素点之间的空域信息;(2)混合高斯模型对运动目标停留在场景中某一位置停留过长时,会出现将前景转化成背景,以致于产生目标在场景中消失的现象,根据目标在场景中运动与静止的情况,决定是整帧更新还是只更新背景区域。通过实验可以得出,该算法在不影响识别的情况下可以显著地提高运动目标的检测速率,而且可以减少部分噪声,另外也能有效地克服目标转化为背景的情况,从而保持了运动目标出现的连续性。
- 张燕平白云球赵勇赵姝
- 关键词：混合高斯模型运动目标检测
