刘风
- 作品数：4 被引量：16H指数：2
- 供职机构：扬州大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于类别信息的分类器集成方法Cagging
- 2008年
- 提出一种基于类别信息的分类器集成方法Cagging。基于类别信息重复选择样本生成基本分类器的训练集,增强了基本分类器之间的差异性;利用基本分类器对不同模式类的分类能力为每个基本分类器设置一组权重,使用权重对各分类器输出结果进行加权决策,较好地利用了各个基本分类器之间的差异性。在人脸图像库ORL上的实验验证了Cagging的有效性。此外,Cagging方法的基本分类器生成方式适合于通过增量学习生成集成分类器,扩展Cagging设计了基于增量学习的分类器集成方法Cagging-I,实验验证了它的有效性。
- 刘风王正群陈广花
- 关键词：分类器类别信息分类器集成
- 基于集成主成分分析的人脸识别被引量：8
- 2008年
- 设计了一种基于主成分分析的分类器集成方法。应用随机子空间法获得多个初始分类器,由它们的分类性能给出分类器的保留分值,从而确定它们的保留优先级别,最后由保留优先级别选择一组分类器组成集成。理论分析和在人脸数据库ORL上的实验结果表明,这种基于集成PCA的分类方法能够更好地对模式进行分类。
- 王正群邹军刘风
- 关键词：维数约简主成分分析分类器集成人脸识别
- 一种多变量决策树的构造与研究被引量：7
- 2010年
- 单变量决策树算法造成树的规模庞大、规则复杂、不易理解,而多变量决策树是一种有效用于分类的数据挖掘方法,构造的关键是根据属性之间的相关性选择合适的属性组合构成一个新的属性作为节点。结合粗糙集原理中的知识依赖性度量和信息系统中条件属性集的离散度概念,提出了一种多变量决策树的构造算法(RD)。在UCI上部分数据集的实验结果表明,提出的多变量决策树算法的分类效果与传统的ID3算法以及基于核方法的多变量决策树的分类效果相比,有一定的提高。
- 陈广花王正群刘风俞振州
- 关键词：决策树粗糙集属性依赖度离散度
- 基于笔画平面和模糊隶属度的手写体汉字识别被引量：1
- 2008年
- 基于笔画平面抽取和动态网格划分,提出一种笔画平面与模糊隶属度相结合的手写体汉字特征提取方法,该方法克服了汉字特征抽取过程中因笔画粗细不均、笔画长短变形等引起的特征抽取不稳定问题.其基本思想是:用动态网格将汉字图像分别划分为横、竖、撇、捺4个笔画平面,并赋予每个网格中的点模糊隶属度,针对每个网格求加权累积直方图,最终获得汉字特征.基于南京理工大学NUST603HW手写汉字库的实验结果表明,该汉字特征抽取方法是有效的.
- 王正群侯艳平刘风马波
- 关键词：特征抽取
