邹健
- 作品数：11 被引量：13H指数：2
- 供职机构：安徽工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>
- 基于MLE与流形学习的数据可视化方法
- 2011年
- 在一个给定的样本空间划分下,每个数据集是一个潜在的多项分布的抽样假设。通过对模型参数的最大似然估计,数据集的潜在分布近似于一个离散化的经验分布。根据推广的多项分布族的Fisher度量,潜在分布的信息差异可近似为经验分布间的差异,为基于MLE嵌入得到的信息流形上非监督学习创造了条件。当约简空间的维数为2或3时,原数据集之间的自然可分性可通过降维数据展现出来。实验结果表明,该方法能应用到大样本数据集或彩色图像等高维结构化数据的可视化。
- 邹健刘传才
- 关键词：最大似然估计流形学习数据可视化
- 一种快速的零空间算法被引量：3
- 2012年
- 为了进一步提高零空间算法的运行效率,提出了一种新的快速的零空间算法(FINBSA).FINBSA不需要进行特征值分解或奇异值分解,而只需一次正交三角(QR)分解就可以求得最佳投影矩阵,使得FINBSA的算法复杂度比现有的零空间算法要低.在PIE人脸库上的实验结果表明,FINBSA的识别率与现有的零空间算法相同,但是远比现有的零空间算法要高效,尤其是在训练样本数较多时,FINBSA的运行时间比现有零空间算法节省了100%以上.
- 卢桂馥王勇邹健
- 关键词：特征提取线性鉴别分析人脸识别
- 随机颜色直方图的Fisher信息融合及应用
- 2011年
- 采用在颜色空间的随机划分基础上提取随机直方图从而实现一种以动态方式提取图像颜色分布信息的方法。基于多项费歇尔几何,采用平均延拓的费歇尔信息距离量化随机颜色直方图集合之间综合的信息差异。除了为基于k-近邻的图像分类提供最直接判别元素外,融合的平均信息差异也使得在一个乘积多项流形闭包上学习随机颜色直方图集的集合成为可能。基于颜色特征的图像分类,聚类及可视化等任务此时可在减少集上完成。在ALOI数据集的部分图像集上获得的实验结果证实了方法的有效性。
- 邹健刘传才张玥卢桂馥
- 关键词：信息融合流形学习
- 统计流形框架下视觉特征的嵌入与目标识别
- 颜色、纹理和形状是最基本的视觉特征，人们常用其来描述图像的属性，并广泛应用于目标识别任务。多尺度高斯导数滤波器和Gabor滤波器是构造图像局部形状和多谱纹理描述子的常用工具。在分析和应用时，通常将输入图像与一组高斯导数滤...
- 邹健
- 关键词：信息度量流形学习目标识别
- 文献传递
- 基于消费行为的大学生消费观培养探讨--以安徽工程大学为例被引量：1
- 2021年
- 在当今经济全球化的信息时代,层出不穷的消费方式对大学生的消费观带来了巨大的冲击。在此新环境下,关于大学生消费观教育的研究已经引起学者们的高度重视。本文通过问卷调研的方式以安徽工程大学在校大学生为研究对象,采用因子分析的方法对大学生消费行为进行分析,找出主要的影响大学生消费观形成的因素,从社会、学校、家庭以及大学生自身四个方面提出大学生正确树立消费观的对策。
- 马宝仪周莹陶无言王迪迪邹健
- 关键词：大学生消费行为消费观
- 颜色共生矩阵的Fisher信息度量及识别应用
- 2015年
- 基于多项流形的黎曼几何,提出一个在矩阵流形框架下度量颜色共生矩阵信息差异并将其应用于目标识别的新方法。对于给定的颜色量化水平和每个像素局部邻域,该方法将一幅彩色图像的任意两个颜色通道中共生的颜色建模为一个潜在的多项分布的概率实现。通过基于紧化的共生频率嵌入,可将每幅图像等同为一个积矩阵流形上的一点,其中每个因子流形被赋予了从对应的多项流形上诱导的Fisher信息距离度量。对于一个识别任务,测试样本与训练样本间的匹配通过先在每个因子流形上使用最近邻分类器进行标签预测然后在积流形上进行多数投票完成。在GT彩色人脸库和COIL-100目标库上获得的出色的识别效果验证了该方法的有效性。
- 张玥刘传才邹健卢桂馥
- 基于复数核的鲁棒最大间距准则算法被引量：1
- 2015年
- 现有的最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)算法对噪声比较敏感,为了克服这一问题,本文提出了一种基于复数核的鲁棒最大间距准则算法(Robust Maximum Margin Criterion,RMMC)。首先通过鲁棒的复数核将样本映射到复数再生核Hilbert空间(Complex Reproducing Kernel Hilbert Spaces,CRKHS),然后在CRKHS空间内实施MMC算法。另外,本文也提出了一种求解RMMC的高效算法。实验表明,本文算法对于噪声图像有较好的鲁棒性,其识别率较高。
- 卢桂馥邹健王勇
- 关键词：维数约减最大间距准则小样本问题
- 学生视角下线上线下混合教学改革探索——以安徽工程大学为例被引量：1
- 2022年
- 在“学生中心、成果导向、持续改进”教育理念下,线上线下混合式教学是后疫情时代高校课堂教学改革的一个重要研究方向。从安徽工程大学2020—2021学年在校本科生线上线下混合式教学情况问卷调查结果入手,利用随机森林和回归分析挖掘学生视角下教学效果的重要评价指标,提出了“知识预热—线下重难点讲授—线上知识巩固和拓宽”的教学路径和“线上预习反馈—线下案例提问—线上探究交流”的师生互动模式,有助于教育教学质量的进一步提高。
- 邹健张玥汪晓云吴慧健
- 关键词：学生满意度
- 基于在校行为轨迹的大学生学业预警机制研究——以安徽工程大学为例被引量：3
- 2021年
- 随着高等教育规模日益扩大,学业预警机制的建立健全越来越受重视。选取安徽工程大学2016-2019级的大一学生的行为数据,利用系统聚类、主成分分析和回归分析,建立了学业预警机制,证实了学业成绩与学习习惯和消费观之间存在着紧密的联系,并提出了一些具有针对性的事前预警建议,以期能有助于教育教学质量的进一步提高。
- 张玥邹健柏天燕
- 关键词：学业预警系统聚类
- R1范数约束的流形正则化最优均值主成分分析算法被引量：1
- 2016年
- 基于R1范数的主成分分析(R1-PCA)是一种鲁棒的主成分分析算法.但是R1-PCA并没有考虑样本间的流形结构;另外,由于R1-PCA是基于L2范数来对样本进行中心化的,使得其样本均值对于R1-PCA而言不是最优的.对此,提出一种R1范数约束的流形正则化最优均值主成分分析(R1-MRPCAOM)算法.通过把流形正则化项加入到R1-PCA的目标函数中,使得R1-M RPCAOM能保持样本的流形结构;通过把均值作为待求解的变量,从而给出相对于R1-M RPCAOM的最优均值.利用半二次优化技术,设计一种求解R1-MRPCAOM的高效算法并证明了其收敛性.在数据库上的实验表明,R1-MRPCAOM比传统的PCA和R1-PCA有着更好的性能.
- 卢桂馥邹健王勇
- 关键词：主成分分析流形正则化鲁棒
