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张猛: 作品数：20 被引量：50H指数：5; 供职机构：华中师范大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学天文地球更多>>

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尺度可调的混合核RBF网络被引量：4: 2011年; 针对传统核模型中采用单一核函数的局限性,利用两个核函数的线性组合得到混合核.在RBF网络的训练中,采取正交最小二乘的方法进行逐步回归建模.在学习每个神经元参数时,首先,用全局k均值聚类法得到数据样本的聚类中心,然后对每一个聚类中心,利用群搜索优化器搜索出最佳的尺度和混合核调节参数,误差最小的参数组合即为径向基函数参数.实验说明,新的RBF网络具有稀疏性好,泛化能力高等优点.; 付丽华李宏伟张猛; 关键词：RBF网络正交最小二乘

基于树型正交前向选择方法的可调核函数模型: 基于留一准则的正交前向选择算法(Orthogonal Forward Selection based onkave-One-Out Criteria,OFS-LOO)是最近提出的一种数据建模方法,它能够产生鲁棒性好的参数...; 张猛付丽华何婷婷魏志成

基于大数据分析技术探究互联网时代下打造老年网络社交创作平台的可行性及意义: 2024年; 在信息化、数字化与老龄化重叠交汇的时代,老年人成为深受互联网影响的人群之一。互联网时代不仅促进了老年人新型社会交往关系的链接,也为老年人展示自我、结交新朋友创造了条件和机会。从老年人个体来看,在原有家庭、朋友网络之外建立起的第四社交圈对于缓解老年人的孤独、防止老年人的社会隔离和边缘化具有重要作用。文章利用大数据分析技术,旨在从海量数据中挖掘出有价值的信息,并为老年网络社交创作平台的建设提供有力的支持。; 崔娅琦张猛王佳越王苏卿王本香; 关键词：老年群体

一种基于循环小波累积量的谐波恢复方法被引量：3: 2006年; 循环统计量是乘性和加性噪声中谐波恢复问题的主要分析工具之一。本文在其基础上提出了一种新的理论与方法——基于循环小波累积量的谐波恢复方法。首先,提出了循环小波累积量的定义。然后,建立了基于一阶、二阶、三阶循环小波累积量的谐波分量的频率和相位的估计方法。在此基础上,采用了一种可调参数的小波,通过调节其参数来改善传统方法中频率分辨率低的缺陷。最后给出了模拟实验结果。; 付丽华张猛李宏伟; 关键词：谐波恢复频率分辨率

基于留一准则的多尺度径向基函数网络: 2012年; 针对传统径向基函数(RBF)网络难以确定迭代停止条件的缺点,提出采用最小化留一误差来训练多尺度RBF网络的算法。分别使用全局k均值聚类算法和经验选择方法,构造RBF节点的中心和尺度参数备选项集合,利用正交前向选择方法逐步最小化留一误差,从而确定网络的每一项中心和尺度参数。实验结果显示,该算法能够自动终止新网络节点选择,不需要额外的迭代终止条件,与传统的RBF网络相比,能够产生稀疏性更高且泛化能力更好的径向基网络。; 张猛付丽华刘智慧何婷婷魏志成; 关键词：径向基函数网络多尺度

基于树型正交前向选择方法的可调核函数模型: 2011年; 基于留一准则的正交前向选择算法(Orthogonal Forward Selection based on Leave-One-Out Criteria,OFS-LOO)是最近提出的一种数据建模方法,它能够产生鲁棒性好的参数可调的核函数回归模型。OFS-LOO采用贪婪算法策略,利用全局优化算法逐项调节每个回归项的参数,逐步地增加模型的项数,减少留一准则函数值。但是OFS-LOO仅保留当前最优解作为新回归项的参数,而忽略当前的选择对以后步骤的影响,破坏了模型的稀疏性。本文在OFS-LOO的框架下提出了一种新颖的树型算法。在选择核函数模型的每一项时,采用重复加权增进搜索(Repeated Weighted Boosting Search,RWBS)算法,同时保留RWBS得到的多个局部极值作为核函数参数的候选项。新方法试图找到传统OFS-LOO和全局最优解之间的折衷。实验表明,与传统方法相比,新方法得到的核函数模型稀疏性更好,泛化能力更强。; 张猛付丽华何婷婷魏志成

基于小波变换的复杂噪声背景中谐波恢复方法被引量：10: 2005年; 对于被乘性和加性噪声污染的谐波信号,现有的循环统计量方法是基于Fourier变换实现的,但其频率分辨率不高。本文从确定性的信号模型出发,利用小波在时频分析中精细和灵活的特点,提出了谐波信号小波变换的规范化量图的方法,并建立了该规范化量图与信号参数之间联系。以此为基础,我们提出了基于小波变换的复杂噪声背景中的谐波恢复方法,并通过仿真实验对所提方法的性能进行了验证。; 付丽华李宏伟张猛; 关键词：谐波恢复小波变换频率估计

一种高分辨率的复杂噪声中谐波恢复方法: 乘性和加性噪声背景下的谐波信号的恢复问题是统计信号处理和时间序列分析的理论和应用领域十分重要的典型问题之一.对于被乘性和加性噪声污染的谐波信号,目前尚无较好的提高频率分辨率谐波恢复的方法.本文从理论上分析带乘性和加性噪声...; 付丽华张猛李宏伟; 关键词：谐波恢复小波变换频率估计信号处理; 文献传递

基于更贪心策略的快速正交核匹配追踪算法被引量：8: 2013年; 为了得到信号的稀疏表达结果,正交核匹配追踪采用贪婪算法,在逐步回归建模过程中,每步只寻求当前最优原子,这使得计算效率大大降低.针对此局限性,提出了一种新的更加贪心的策略:在每次回归时,选择超过阈值的一个或者多个原子.为了更好的提高算法精度和稀疏度,再利用原子相似度对所挑选的原子做进一步筛选.实验结果和计算复杂度的分析说明:较传统的方法,新的基于更贪心策略的方法不仅能够提高计算效率,而且所得到的模型具有稀疏性好,泛化能力高等优点.; 付丽华李宏伟张猛; 关键词：正交核匹配追踪

一种新的最小二乘支持向量机算法被引量：13: 2007年; 基于核方法的学习算法在机器学习领域占有很重要的地位(如支持向量机Support Vector Machines,简称SVM)。但该方法在处理回归问题时的计算复杂度为数据量的立方级。最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,简称LS-SVM)在计算复杂性方面对传统的支持向量机作了很大改进,但是它的计算量也达到样本点数目的平方级。在处理海量数据回归问题时,求解LS-SVM占用大量的CPU和内存资源。提出了一种带非齐次多项式核的最小二乘支持向量机算法,由于特征向量中含有常数分量,所以去掉了模型中的偏差因子,简化了LS-SVM的回归模型。新方法特别适合于海量数据回归问题。实验显示新方法的求解速度比传统LS-SVM快很多,同时新方法的准确性却丝毫不亚于LS-SVM。; 张猛付丽华张维; 关键词：支持向量机