张飞云
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：江苏大学更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金江苏省高校优势学科建设工程资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于半无限规划的弹性多核学习算法被引量：3
- 2015年
- 在综合考虑L1和L2多核判别分析的优点基础上,引入弹性正则化.以预定内核函数的线性组合为基础,结合混合范数正则化函数平衡核权重的稀疏性和非稀疏性,提出了一种基于半无限规划的弹性多核判别分析学习算法(EM-KDA),该算法应用半无限规划算法求解弹性多核判别分析,并通过混合正则化来实现核的自学习.在不同数据集上的实验验证了算法的有效性,实验结果表明:该方法能够平衡L1和L2多核判别分析的稀疏性和非稀疏性,可以尽可能地利用基核的信息;与其他多核判别分析方法相比,具有更好的性能.
- 梁军李世浩张飞云陈龙
- 关键词：半无限规划稀疏性
- 一种新型多核判别分析方法
- 2015年
- 为了给模式分类和维度约简提供有效的手段,在综合L1-MKDA和L2-MKDA两种多核KDA优点的基础上,提出一种以预定内核函数的线性组合,并结合混合范数正则化函数实现核权重的稀疏性和非稀疏性平衡的新型弹性多核判别分析方法(semi-infinite-programming-based flexible multi-kernel discriminant analysis,SFMKDA).该方法用半无限规划方法求解弹性多核判别分析算法,并通过混合正则化实现核的自学习.在不同数据集上的实验结果表明:S-FMKDA比目前常见的KDA、KDAP、KDAG、L1-MKDA、L2-MKDA、UMKDA核判别分析方法的精度提高5%.
- 梁军张飞云陈龙李世浩顾胜强张婉婉
- 关键词：多核范数正则化半无限稀疏性
