姜伟
- 作品数：26 被引量：66H指数：5
- 供职机构：辽宁师范大学数学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目辽宁省教育厅资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理环境科学与工程更多>>
- 基于聚类分析的微信公众号运营方式的比较研究被引量：3
- 2019年
- 本文通过"新榜网"收集了微信公众号的排行数据,然后利用SPSS MODELER对数据中的六个指标进行了聚类分析,对得出的五类聚类以及三种运营类型方式进行了比对分析,最后针对分析结果给出了微信公众号在运营方式上改进的对策和建议。
- 徐梦泽姜伟
- 关键词：SPSSMODELER聚类分析
- 核二维最大间距准则
- 2012年
- 研究了核理论和二维矩阵表示的非线性特征提取方法。在对向量和矩阵表示最大间距准则进行分析基础上,提出了一种核二维最大间距准则的非线性判别方法。该算法是对二维最大间距准则的核化推广,不但有效利用了图像的空间结构信息,而且分别在两个特征空间提取判别特征。在ORL和Extended Yale-B人脸数据库上的实验表明了该算法的有效性。
- 姜伟程洋洋杨炳儒
- 关键词：核函数特征提取矩阵表示
- 教学评价与知识发现系统的设计被引量：1
- 2007年
- 提出了一个基于联机分析技术(OLAP)的教学评价与知识发现,给出了由学生,知识点和类别等构成的六个维度的数据立方体以及利用OLAP技术和关联规则对该数据立方体进行数据挖掘的解决方案。利用上述方法对学生的考试系统进行挖掘,得出有用的结论,从而指导学校的教学工作。
- 姜伟
- 关键词：数据挖掘OLAP关联规则
- 格拉斯曼流形上的半监督判别分析被引量：3
- 2013年
- 将图像集合表示为格拉斯曼流形上的点能够获得更好的识别性能。传统格拉斯曼流形上的判别分析方法仅考虑了带标签样本的统计信息,忽略了无标签样本。鉴于此,基于流形正则化思想,提出了一个新的格拉斯曼流形上的半监督判别分析方法(SDAGM),将其应用于图像集合的识别问题。通过构建近邻图刻画格拉斯曼流形上的所有样本局部几何结构,并使其作为正则化项添加到格拉斯曼流形上的判别分析目标函数中,本文方法不但考虑标签信息,而且利用了一致性假设。标准数据集上的实验结果表明了SDAGM的有效性。
- 姜伟陆瑶杨炳儒
- 关键词：格拉斯曼流形
- 双加权Schatten-p范数最小化彩色图像去噪被引量：1
- 2020年
- 相对于灰度图像去噪,彩色图像去噪更难,这是当今研究热点之一.针对彩色图像去噪问题,提出了一种双加权Schatten-p范数最小化的彩色图像去噪算法.该方法首先对R,G,B 3个通道分别进行分块,并将分块矩阵连接起来以利用通道冗余,然后根据各个通道内不同的噪声统计量引入加权矩阵,用来平衡数据保真度.利用加权Schatten-p范数作为低秩惩罚项,构建一个带有等式约束的优化问题,利用交替乘子方向法进行求解,每个迭代更新步骤都存在闭式解,确保最终结果的收敛性.实验结果表明,与最新去噪算法对比,所提出的算法在相同条件下具有更优的性能.
- 姜伟杨天旭张长胜
- 关键词：彩色图像去噪
- 基于数据库的属性约简模型的快速求核算法被引量：5
- 2007年
- 对于基于数据库系统的属性约简模型,给出相应的简化差别矩阵和相应核的定义,并证明该核与基于数据库系统的属性约简模型的核是等价的。在此基础上设计了一个新的求核算法,其时间复杂度和空间复杂度分别为max｛O(｜C｜｜U/C｜2),O(｜C｜｜U｜)｝和O(｜U｜)。
- 姜伟徐章艳杨炳儒
- 关键词：粗糙集属性约简简化差别矩阵复杂度
- 基于流形正则化的非光滑非负矩阵分解
- 2014年
- 经典的非光滑非负矩阵分解方法只能发现数据中的全局统计信息,对于非线性分布数据无能为力,而流形学习方法在探索高维非线性数据集真实几何结构方面具有明显优势。鉴于此,基于流形正则化思想,提出了一种新颖的基于流形正则化的非光滑非负矩阵分解方法。该方法不仅考虑了数据的几何结构,而且对编码系数矩阵和基矩阵同时进行稀疏约束,并将它们整合于单个目标函数中。构造了一个有效的乘积更新算法,并在理论上证明了算法的收敛性。标准数据集上的实验表明了MRnsNMF的有效性。
- 姜伟陈耀杨炳儒
- 关键词：非负矩阵分解非光滑流形正则化
- 基于快速凸无穷范数极小化的大量子空间的子空间分割
- 2020年
- 子空间分割是计算机视觉和机器学习中的一个基本问题。由于实际问题中的数据往往类数较多,使得大量子空间的子空间分割问题显得尤为重要。近年来基于谱聚类的方法在子空间分割领域得到了越来越多的关注,但是在相关工作的实验中,子空间的个数却往往不超过10个。无穷范数极小化是近年来提出的一个专门针对大量子空间的子空间分割问题的方法,其通过降低表示系数矩阵的差异性能有效地处理该问题,但是仍有一定的局限,例如计算速度仍不够快,缺乏针对独立子空间问题的理论保证。为此,提出快速凸无穷范数极小化,该个方法不仅能够降低表示系数矩阵的差异性,而且能够对独立子空间情况提供理论保障且计算速度更快,大量的实验证明了该方法的有效性。
- 唐科威穆梦娇李缙红张杰姜伟彭兴璇
- 基于自组织映射网络的智能组卷系统被引量：5
- 2005年
- 自动组卷是计算机辅助教学的重要研究内容,其中智能算法是技术关键问题,论文分析了现存组卷系统的基础上,提出了采用自组织特征映射网络智能组卷算法.具体化表明,该算法能有效地解决试题库研究中的智能组卷问题,具有较好综合性能.
- 姜伟
- 关键词：智能组卷神经网络聚类
- 基于加权Schatten-p范数和l_(2,1)范数的鲁棒主成分分析被引量：1
- 2018年
- 在核范数鲁棒主成分分析的基础上,利用加权Schatten-p范数和l2,1范数重新构造鲁棒的主成分分析问题,使得原始稀疏正则化、秩最小化问题得到了较好的非凸逼近.建立一个新的基于加权Schatten-p范数和l2,1范数的鲁棒主成分分析(WLSRPCA)模型,并使用增广拉格朗日乘子法进行求解.在图像去噪的实验中,WLSRPCA模型去噪效果比鲁棒主成分分析模型更好.
- 姜伟吕倩李健
