李春娜
- 作品数：5 被引量：16H指数：2
- 供职机构：浙江工业大学之江学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金浙江省教育厅科研计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 惟一强*-clean环
- 2016年
- *-环R被称为惟一强*-clean环,如果R中每个元素都可以惟一表示成可交换的单位和投射的和.本文中给出一个*-环是惟一强*-clean环的等价条件并给出几个惟一强*-clean环的例子.
- 王秀兰李春娜
- 一种广义2D线性判别分析降维算法
- 本发明公开了一种广义2D线性判别分析降维算法。本算法针对在图像识别过程中使用基于向量的方法会遇到样本结构被破坏及奇异性的问题，直接以图像矩阵作为输入，并引入正则项以避免奇异性同时提高算法稳定性；同时，通过考虑任意范数下的...
- 李春娜邵元海陈伟杰陈少春王震
- 文献传递
- 从支持向量机到非平行支持向量机被引量：6
- 2018年
- 非平行支持向量机是支持向量机的延伸,受到了广泛的关注.非平行支持向量机构造允许非平行的支撑超平面,可以描述不同类别之间的数据分布差异,从而适用于更广泛的问题.然而,对非平行支持向量机模型与支持向量机模型之间的关系研究较少,且尚未有等价于标准支持向量机模型的非平行支持向量机模型.从支持向量机出发,构造出新的非平行支持向量机模型,该模型不仅可以退化为标准支持向量机,保留了支持向量机的稀疏性和核函数可扩展性.同时,可以描述不同类别之间的数据分布差异,适用于更广泛的非平行结构数据等.最后,通过实验初步验证了所提模型的有效性.
- 邵元海杨凯丽刘明增王震李春娜陈伟杰
- 关键词：数据挖掘支持向量机损失函数
- 基于流形正则化的半监督投影双子支持向量机被引量：2
- 2016年
- 投影双子支持向量机(PTSVM)是一种有监督学习方法,其性能极大依赖于有监督信息量的大小.受流形正则化框架启发,文中提出半监督投影双子支持向量机(SPTSVM).该方法可同时利用有监督(有标签样本)信息和无监督(无标签样本)信息构造一个更合理的半监督学习器.SPTSVM不仅继承PTSVM有监督分类性能,而且使用流形正则项捕获蕴含在无标签数据中的潜在几何信息.通过选择合理的参数,SPTSVM退化为有监督PTSVM或正则化PTSVM.在人工数据集和实际数据集上的对比实验验证文中方法的有效性.
- 陈伟杰邵元海李春娜邓乃扬
- 关键词：半监督学习支持向量机流形正则化
- 鲁棒的稀疏Lp-模主成分分析被引量：8
- 2017年
- 主成分分析(Principle component analysis,PCA)是一种被广泛应用的降维方法.然而经典PCA的构造基于L2-模导致了其对离群点和噪声点敏感,同时经典PCA也不具备稀疏性的特点.针对此问题,本文提出基于Lp-模的稀疏主成分分析降维方法 (Lp SPCA).Lp SPCA通过极大化带有稀疏正则项的Lp-模样本方差,使得其在降维的同时保证了稀疏性和鲁棒性.Lp SPCA可用简单的迭代算法求解,并且当p≥1时该算法的收敛性可在理论上保证.此外通过选择不同的p值,Lp SPCA可应用于更广泛的数据类型.人工数据及人脸数据上的实验结果表明,本文所提出的Lp SPCA不仅具有较好的降维效果,并且具有较强的抗噪能力.
- 李春娜陈伟杰邵元海
- 关键词：主成分分析稀疏性鲁棒性降维
