河南省基础与前沿技术研究计划项目(112300410201)
- 作品数：6 被引量：21H指数：2
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- 用于多流形分类的核等距映射算法被引量：1
- 2016年
- 核等距映射(Kernel ISOMAP)算法具有较好的泛化性能,但不能直接用于多流形的分类。在多流形下,准确判定新数据点所在的流形是其获得良好泛化性能的基础,因此,提出了能够用于多流形分类的核等距映射算法。该算法根据同一流形上邻近局部切空间的相似性能够准确判定新数据点所在的流形,并对目前核等距映射算法中新数据点低维表示的计算过程进行了简化,从而具有良好的泛化性能。实验结果证实,该算法具有较高的分类准确率。
- 邵超万春红李洁颖
- 关键词：最小生成树局部切空间
- 流形学习算法中邻域大小参数的递增式选取被引量：2
- 2014年
- 流形学习算法能否成功应用依赖于邻域大小参数的选取是否合适,但该参数在实际中通常难以高效选取。为此,提出一种邻域大小参数的递增式选取方法。按照流形的局部欧氏性,邻域图上的所有邻域都呈线性或近似线性,邻域大小参数若合适,此时所有邻域的线性度量可聚成一类;而邻域大小参数若不合适,邻域图上就会有部分邻域不再线性,其线性度量也不能聚成一类。对邻域图上的每一个邻域执行加权主成分分析,用重建误差对其线性程度进行度量,并计算相应的贝叶斯信息准则,以探测其聚类个数,从而实现对邻域大小参数的递增式选取。实验结果表明,该方法无需任何额外参数,具有较高的运行效率。
- 邵超万春红赵静玉
- 关键词：流形学习邻域大小贝叶斯信息准则
- 基于主成分分析的拒绝服务和网络探测攻击检测被引量：1
- 2012年
- 针对拒绝服务和网络探测攻击难以检测的问题,提出了一种新的基于主成分分析的拒绝服务和网络探测攻击检测方法。首先在攻击流量和正常流量数据集上应用主成分分析,得到所有流量数据集的各种不同统计量;然后依据这些统计量构造攻击检测模型。实验表明:该模型检测拒绝服务和网络探测攻击的检测率达到99%;同时能够让受攻击对象在有限的时间内做出反应,减少攻击对服务器的危害程度。
- 李洁颖邵超
- 关键词：主成分分析拒绝服务
- 基于自组织映射的流形学习与可视化被引量：2
- 2013年
- 针对自组织映射(SOM)在学习和可视化高维数据内在的低维流形结构时容易产生"拓扑缺陷"的这一问题,提出了一种新的流形学习算法——动态自组织映射(DSOM)。该算法按照数据的邻域结构逐步扩展训练数据集合,对网络进行渐进训练,以避免局部极值,克服"拓扑缺陷"问题;同时,网络规模也随之动态扩展,以降低算法的时间复杂度。实验表明,该算法能更加真实地学习和可视化高维数据内在的低维流形结构;此外,与传统的流形学习算法相比,该算法对邻域大小和噪声也更加鲁棒。所提算法的网络规模和训练数据集合都将按照数据内在的邻域结构进行同步扩展,从而能更加简洁并真实地学习和可视化高维数据内在的低维流形结构。
- 邵超万春红
- 关键词：流形学习自组织映射拓扑缺陷邻域结构
- 基于等距映射的监督多流形学习算法被引量：4
- 2014年
- 目前的监督多流形学习算法大多数都根据数据的类别标记对彼此间的距离进行调整,能较好实现多流形的分类,但难以成功展现各流形的内在几何结构,泛化能力也较差,因此文中提出一种基于等距映射的监督多流形学习算法.该算法采用适合于多流形的最短路径算法,得到在多流形下依然能正确逼近相应测地距离的最短路径距离,并采用Sammon映射以更好地保持短距离,最终可成功展现各流形的内在几何结构.此外,该算法根据邻近局部切空间的相似性可准确判定新数据点所在的流形,从而具有较强的泛化能力.该算法的有效性可通过实验结果得以证实.
- 邵超万春红
- 关键词：泛化能力局部切空间ISOMETRIC
- E-R图的精细设计被引量：11
- 2015年
- E-R图设计是数据库设计的关键,目前诸多流行的数据库原理教材,对E-R图设计部分的讨论均显得不够精细。针对这一现状,文章通过分析不同应用环境下实体之间的联系,提出E-R图的精细设计方案,说明E-R图的正确设计方法。
- 邵超万春红
- 关键词：数据库设计E-R图
