马萌
- 作品数：9 被引量：7H指数：1
- 供职机构：北京工商大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金北京市教委科技计划面上项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 桥梁结构健康监测静态参数的半监督协同评估方法
- 一种桥梁结构健康监测静态参数的半监督协同评估方法。实时采集的桥梁结构健康静态数据经过预处理形成桥梁结构特征样本集。其中的已标记样本集经自助采样得到三个已标记样本子集，利用三个样本子集训练出三个基于不同监督学习算法的初始基...
- 于重重谭励陈秀新王竞燕商利利马萌
- 文献传递
- 图像标签传播标注算法的研究被引量：1
- 2016年
- 为了提高图像检索的准确率,采用标签传播算法对图像进行自动标注。针对上述算法在样本数量不平衡的情况下标注效果不佳的问题,提出了改进策略。首先利用加权的K均值算法对图像按语义概念进行聚类,然后在相同的语义概念类中使用标签传播算法进行标注。同时还研究了语义标签之间的相关性度量方法,考虑了图像和标签集之间相关性及标签集内部相关性的影响,从候选标签集合中选择标签。实验结果表明,在样本数较多的情况下,改进后的算法的分类准确率优于传统的标签传播算法和SVM算法,并使用相关度度量方法取得较好结果,提高了图像检索的准确率。
- 孙沁瑶谢涛于重重马萌
- 关键词：图像自动标注
- 组合标记的多视图半监督协同分类算法被引量：4
- 2013年
- 为了提高多视图半监督协同算法的性能,并针对算法应用范围受限的问题,提出了一种组合标记规则的协同训练方法。该算法将一致性与非一致性标记规则相结合,若分类器具有相同标记则将对应样本加入到相应的样本集中;若标记不同且两分类器对应的标记置信度差值超过了一定的阈值,则采用高置信度分类器的标记结果,并将样本添加到相应的样本集中。通过判断两分类器对相应样本的标记是否一致以及差异性阈值对未标记样本进行组合标记,并利用分类器差异性判断原则更新分类模型,充分利用未标记样本中的有用信息将分类器性能提高5%以上。所提出的算法在桥梁结构健康监测数据集及标准UCI数据集上的实验结果验证了算法在多视图分类问题上的有效性和可行性。
- 于重重刘宇谭励商利利马萌
- 关键词：多视图桥梁结构健康监测
- 非平衡样本分类的集成迁移学习方法
- 一种非平衡样本分类的集成迁移学习方法：在初始化时，将正负样本赋予不同的权重，保证占总样本比例小但信息量大的负样本初始权重大。每轮训练过程中按比例抽取部分样本作为训练子集进行训练，训练结束后，从若干个简单分类器中选择误差最...
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- 文献传递
- 基于组合赋权的居住健康多指标综合评价系统
- 2012年
- 在深入分析主、客观赋权法的基础上提出了一种组合赋权方法.该方法通过经验因子对主观权重和客观权重进行权重融合.为了验证该方法的有效性,本文基于组合赋权法建立了一个多指标综合评价系统来对居民的居住健康进行评价.评价结果表明,本文提出的组合赋权法的误差百分比明显低于客观赋权法.软件系统的实现进一步证明了该方法的可行性和准确性.
- 谭励刘宇于重重马萌
- 关键词：组合赋权居住健康
- 基于行为分析的篮球领域规律挖掘的应用研究被引量：1
- 2014年
- 关联规则挖掘过程重视算法研究,忽视商业需求,使挖掘结果很难满足商业目标,提出基于行为分析的篮球领域规律挖掘模型。模型使用行为分析概念建立待挖掘数据库,并且在整个挖掘过程中以领域知识为基准,使用技术兴趣度和商业兴趣度相结合的方法来发现满足规则评价标准的深度规则。以中国男子篮球职业联赛(China Basketball Association,CBA)2012赛季比赛数据为例,进行实验和分析。实验结果表明了基于行为分析的篮球领域规律挖掘模型的有效性和实用性。
- 马萌于重重陈钧郭雪
- 关键词：关联规则
- 桥梁结构健康监测静态参数的半监督协同评估方法
- 一种桥梁结构健康监测静态参数的半监督协同评估方法。实时采集的桥梁结构健康静态数据经过预处理形成桥梁结构特征样本集。其中的已标记样本集经自助采样得到三个已标记样本子集，利用三个样本子集训练出三个基于不同监督学习算法的初始基...
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- 文献传递
- 加权关联规则算法在图像标注领域中的应用
- 2016年
- 将关联规则挖掘算法推广到图像标注领域,提出了适用于图像语义标注任务的加权关联规则挖掘算法。通过为每个标签及标签集合赋予一定权重,可以保留出现次数少却具有重要意义的标签,以更好地挖掘语义标签之间潜在的有价值的规则。对语义概念之间的层次关系进行了研究,利用高层语义概念对图像标签的结果集合进行扩展,以避免人工标注过程中的不完整标注和遗漏标注问题。实验验证表明,该算法在发现关联规则的数量和扩展标签的质量上性能都优于经典的Apriori算法,证明了该算法的有效性。
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- 关键词：图像标注加权支持度
- 基于需求度随机算法在购车摇号中的研究被引量：1
- 2013年
- 为解决目前购车摇号系统中所使用的随机算法所存在的购车指标浪费严重,被抽中概率随着等待时间而降低,以及缺乏人性化等一系列问题,提出了一种基于需求度的改进随机算法(demand degree-RA)。将粗糙集理论与模糊综合评价方法相结合,利用对申请人员车辆需求程度的量化计算,完成申请人员的需求分类,并通过同类人员的随机抽取组合成购车摇号的最终结果。实例仿真计算结果表明,该算法能够有效地保证摇号结果在同等需求度下的公平、合理,对比于现有算法在结果构成方面有很强的优越性。
- 吴子珺于重重马萌商利利
- 关键词：粗糙集
