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国家自然科学基金(60971088): 作品数：20 被引量：49H指数：4; 相关作者：曾晓勤韩立新王敏钟水明郑星更多>>; 相关机构：河海大学南京信息工程大学东南大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人培养对象资助项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>

基于稠密光流轨迹和稀疏编码算法的行为识别方法被引量：17: 2016年; 针对现有行为特征提取方法识别率低的问题,提出了一种融合稠密光流轨迹和稀疏编码框架的无监督行为特征提取方法(DOF-SC)。首先,在稠密光流(DOF)轨迹提取的基础上,对以轨迹为中心的原始图像块进行采样作为轨迹的原始特征;其次,对轨迹原始特征基于稀疏编码框架训练稀疏字典,得到轨迹的稀疏特征表示,利用词袋(BF)模型对稀疏特征聚类得到轨迹的码书,再根据码书对每个动作中出现的所有轨迹所属的码书类别进行投票,统计该动作中每个码书出现的次数,得到行为特征;最后,对行为特征利用基于直方图交叉核函数的支持向量机(SVM)进行训练得到行为识别模型,再利用该模型对行为进行分类预测,得到最终行为识别的结果。在对轨迹采样10%的情况下,DOF-SC算法得到的行为识别准确率在KTH数据库上高出采用运动边界直方图(MBH)作为特征的行为识别准确率的0.9%,在You Tube数据库上高出MBH作为特征的行为识别准确率的1.2%。实验数据表明了所提方法对行为识别的有效性。; 赵晓健曾晓勤; 关键词：支持向量机

基于Madaline网络敏感性的主动学习算法研究: 2014年; 提出一种基于Madaline网络敏感性的主动学习算法。首先用部分样本训练Madaline网络,然后以Madaline网络输出对其输入在给定样本点附近变化的敏感性为尺度,主动从未参与训练的样本中挑选敏感性相对大的样本继续进行训练,循环反复这个过程直到满足训练要求为止。实验验证了该主动学习算法处理离散分类问题的有效性和可行性。; 曾晓勤赵倩倩何嘉晟

基于伪分类超平面的线性可分几何判定方法及应用: 2014年; 针对模式分类中线性可分的问题,文中将模式看作是欧氏空间中的点,研究欧氏空间中点与面的关系等解析几何性质,在一般的分类超平面概念上定义伪分类超平面.根据线性可分等价性,在需降维时进行空间映射.研究根据数据寻找伪分类超平面,给出几何意义明显的线性可分判断方法,在该方法的基础上给出一种分类复杂度的度量方法.实验结果表明,该方法较好地体现数据的分类复杂度.; 张银川韩立新曾晓勤; 关键词：空间映射

一种舆情分析中的文本分类方法被引量：1: 2013年; 文中设计并实现了一种舆情分析中的文本分类方法。使用改进的隐马尔可夫分词方法对文本分词,结合Boosting算法生成动态停用词词库的贝叶斯文本分类方法对测试数据集分类。实验数据表明,该分类方法能取得较好的文本分类结果。; 白书奎韩立新殷俊环郑晓刚张银川曾晓勤; 关键词：隐马尔可夫模型中文分词贝叶斯 BOOSTING算法

单隐层感知机神经网络对权扰动的敏感性计算被引量：2: 2013年; 为使MLP神经网络对权扰动的敏感性计算算法更符合实际需求,提出一个不依赖隐层向量相互独立假设的敏感性计算算法。该算法通过自底向上依次计算单个神经元和单个层的敏感性来获得整个网络的敏感性,并采用数值计算方法给出敏感性的数学表达式。以UCI数据集为基础,验证该算法的计算精度,结果表明该算法得到的敏感性理论值能较好地逼近敏感性的模拟值。; 曾晓勤何嘉晟; 关键词：敏感性神经网络

企业文化中的人文关怀: 2013年; 从三类具有典型代表性的行业着手,探究企业文化中人文关怀缺失的现象。追根历史和现实因素,分析问题产生的原因,结合成功案例,提出在企业文化中注入人文关怀的对策。; 朱荧; 关键词：企业文化人文关怀

一种基于多核微机的闭频繁项集挖掘算法被引量：2: 2013年; 随着数据量的增长,如何快速有效发现频繁项集已成为挖掘关联规则的核心问题,而并行计算和闭频繁项集分别是一种处理大量数据直接有效的方法和频繁项集的无失真信息最小集合。分析一些经典闭频繁项集算法和并行关联规则算法及其不足,提出一种基于多核微机的并行闭频繁项集挖掘算法,提高了闭频繁项集挖掘的效率。; 吴建章韩立新曾晓勤; 关键词：概念格数据划分多核并行

基于改进MRII的Madaline网络学习算法: 2016年; 根据Madaline网络工作原理,针对其网络特点和现有算法中存在的缺点,包括存在权值修改公式参数较多不容易协调,经验取值缺乏理论依据不够灵活,按照置信度原则进行翻转神经元会陷入"局部震荡"。提出改进的MRII学习算法,通过建立神经元敏感性替代置信度作为度量隐层神经元翻转的尺度,并采用感知机学习规则,减少权值调整次数,实验结果验证了该算法的优越性。; 郑星李宗祥; 关键词：神经网络学习算法敏感性

一种高效二进前馈神经网络学习算法被引量：4: 2016年; 为解决二进前馈神经网络(BFNN)缺乏高效实用学习算法的问题,提出一种新的融合自适应调节结构和权值的BFNN学习算法.该算法借鉴并改进了极限学习机(ELM)方法,可以高效地训练单隐层的BFNN来解决分类问题.为了满足网络的训练精度,算法可以自动增加隐层神经元个数和调节网络隐层及输出层神经元权值;同时为了提高网络的泛化精度,算法通过建立二进神经元敏感性作为度量隐层神经元重要性的尺度,自动地裁剪重要性小的神经元,并对裁剪损失的信息进行补偿.实验结果验证了该算法在处理离散分类问题时的可行性和有效性.; 曾晓勤周建新郑星钟水明; 关键词：学习算法敏感性

一种基于自适应信任计算的推荐系统算法被引量：1: 2013年; 基于K近邻(KNN)的协同过滤算法是推荐系统最为核心的技术之一,也是目前应用最广泛的技术;基于信任的推荐系统能够有效地解决传统协同过滤技术在应用中遇到的冷启动、易受攻击等问题。结合上述两种推荐系统算法提出一种自适应信任算法。该算法具有自适应选择信任计算算法和自适应选择信任近邻数目的特点。; 黄文亮韩立新曾晓勤王敏; 关键词：推荐系统信任自适应

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