江苏省高校自然科学研究项目(05KJB5201)
- 作品数：3 被引量：7H指数：2
- 相关作者：王正群郭亚琴王向东乐晓容乐晓蓉更多>>
- 相关机构：扬州大学更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于自适应距离度量的分类器设计方法被引量：2
- 2007年
- 通过对欧氏距离度量的分析,提出了自适应距离度量。首先利用训练样本建立自适应距离度量模型,该模型保证了训练样本到相同模式类的距离最近,到不同模式类的距离最远,根据该模型建立目标函数,求解目标函数,得到最优权重。基于最小距离分类器和K近邻分类器,采用UCI标准数据库中部分数据,对提出的自适应距离度量和欧氏距离度量进行了实验比较,实验结果表明自适应距离度量更有效。
- 郭亚琴王正群乐晓蓉王向东
- 关键词：最小距离分类器K近邻分类器
- 基于自适应距离度量的最小距离分类器集成被引量：4
- 2006年
- 提出了一种基于自适应距离度量的最小距离分类器集成方法,给出了个体分类器的生成方法。首先用Bootstrap技术对训练样本集进行可重复采样,生成若干个子样本集,应用生成的子样本集建立自适应距离度量模型,根据建立的模型对子样本集进行训练,生成个体分类器。在集成中,将结果用相对多数投票法集成最终的结论。采用UCI标准数据集实验,将该方法与已有方法进行了性能比较,结果表明基于自适应距离度量的最小距离分类器集成是最有效的。
- 郭亚琴王正群乐晓容王向东
- 关键词：最小距离分类器分类器集成
- 自适应模糊神经网络构建方法被引量：1
- 2007年
- 模糊极大极小神经网络的结构与超盒形状系数有关,该神经网络的性能取决于超盒形状系数的选择.在构建该神经网络时,最优超盒形状系数的确定比较困难,故提出了一种自适应的模糊极大极小神经网络构建方法,取消了超盒形状系数对扩张过程的限制,以是否包含其他类样本为超盒扩张条件.实验结果表明,使用这种模糊神经网络方法生成的神经网络结构更简单,对模式分类的效果更好.
- 马波王正群沈杰邹军
- 关键词：神经网络模糊神经网络模式识别
