国家自然科学基金(60773206)
- 作品数：14 被引量：119H指数：5
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- 核化空间深度包围核的模糊决策异常检测算法
- 2011年
- 根据核化空间深度异常检测算法中适用性的局限性和最小包围核算法中存在参数影响检测效率的缺点,在引入模糊决策思想下,提出一种将上述2种算法相结合的模糊决策异常检测算法。融合后的算法将2种算法的优势相结合,并用模糊决策方法提高算法的稳定性和适用性。通过在人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明,该算法具有较好的异常检测效果。
- 张思懿王士同
- 关键词：核函数异常检测模糊决策
- 基于矩阵模式的最小类内散度支持向量机被引量：7
- 2009年
- 基于最小类内散度支持向量机(MCSVMs)提出一种新的矩阵模式的最小类内散度支持向量机(MCSVMsmatrix).同时为了更好地解决非线性分类问题,将Mercer核函数引入到MCSVMsmatrix方法中,并提出基于矩阵模式的非线性支持向量机:Ker-MCSVMsmatrix.上述两种方法不但继承了MCSVMs的优点,而且由于将矩阵模式的类内散度矩阵引入到支持向量机中,从而在理论上可以较好地解决了MCSVMs方法在处理小样本高维数据集时类内散度矩阵奇异性问题,同时降低了求解类内散度矩阵及其逆矩阵和权重矢量的时间、空间复杂度.因此,在一定程度上提高了分类精度.实验结果也表明MCSVMsmatrix、Ker-MCSVMsmatrix具有上述优势.
- 皋军王士同
- 关键词：支持向量机人脸识别
- 基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类被引量：2
- 2012年
- 针对样本间的不均衡性,提出一种基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类算法。在传统模糊聚类算法中加入半监督学习机制,通过Mercer核将原数据空间映射到特征空间,为特征空间中的每个向量分配一个动态权值,由此得到新的目标函数,并结合一种简单的核参数选择方法实现数据分类。理论分析和实验结果表明,与模糊核聚类算法及成对约束的竞争群算法相比,该算法具有更好的聚类效果。
- 王亮王士同
- 关键词：半监督聚类动态加权模糊聚类算法核参数
- 改进模糊划分的FCM聚类算法的一般化研究被引量：59
- 2009年
- 聚类分析是无监督模式识别中的一种重要方法,已广泛应用于数据挖掘、图像处理、计算机视觉、生物信息和文本分析中.在聚类算法中,模糊指数m对聚类结果有十分重要的影响.针对IFP-FCM算法模糊指数m被限定为2的问题,提出了一般化的改进模糊划分的FCM聚类算法GIFP-FCM.通过引入新的隶属度约束,解决了IFP-FCM算法模糊指数m的一般化问题;同时GIFP-FCM算法从Voronoi距离和竞争学习的角度对其鲁棒性和快速收敛性进行了合理解释;其次,通过引入模糊程度系数α,使得FCM算法和IFP-FCM算法分别表示为GIFP-FCM算法在α等于0和α趋于1时的特例.实验结果表明,GIFP-FCM算法较之于IFP-FCM和FCM算法具有更好的鲁棒性和参数适应性;在纹理图像分割中,GIFP-FCM也明显优于IFP-FCM和FCM算法.
- 朱林王士同邓赵红
- 关键词：聚类算法纹理图像分割
- 一种结合层次结构和KNN的Web文本分类方法被引量：2
- 2009年
- 在Web文本分类中当类别数量庞大或者类别复杂情况下,层次分类是一种有效的分类方法,但其不足之一是在大类正确划分的前提下,由于子类之间存在较多共性,导致分类精度下降.而层次结构本质决定了同一大类下的子类存在特征交叉现象,针对这一局限性,结合KNN的优越性能,提出了一种结合层次结构和KNN的Web文本分类方法.该方法通过建立层次结构模型(树形结构),分类时先从层次结构模型获得相似度最大的k0个类别,然后在k0个类别训练文档中抽取部分代表样本采用KNN算法,最后由一种改进的相似度计算方法决定最终的所属类别.实验表明,结合层次结构和KNN的方法在Web文本分类中能够获得较好的分类效果.
- 吴春颖王士同杨林波
- 关键词：KNNWEB文本分类
- 核化空间深度间距的特征提取方法被引量：1
- 2012年
- 针对传统的特征提取方法对于不同分布特征的数据集获得的特征提取效果不佳的问题,提出了结合深度函数的特征提取新方法。通过对传统欧式距离特征提取方法的研究,算法利用核化空间深度函数的思想根据数据集中各个数据特征之间的关系来衡量距离,能更有效地把握数据间距的特征,提取出相似的特征来判断出同类和异类。最后,采用对6个标准UCI数据集进行了3种不同维度和3种不同运行次数的仿真实验,对提出的算法进行了充分验证,实验结果表现该方法有良好的适应性。因此,核化空间深度间距的特征提取方法可以获得较好的特征提取效果,为Relief算法的研究提出了新的思路。
- 张思懿王士同
- 关键词：核函数RELIEF算法特征提取欧式距离高斯核函数
- 应用改进的弹簧质点模型进行图像滤波的算法被引量：3
- 2009年
- 为了克服单一使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息丢失的缺陷,提出一种基于弹簧质点模型检测的迭代中值滤波算法.首先将被检测点作为中心点,其周围8个方向的像素点对该中心点的拉力组成一个平面内的弹簧质点模型,根据弹簧质点模型的稳定条件,即平面汇交力系的平衡原理来检测像素点是否为噪声点;然后通过迭代方法,只用信号点来修改噪声点的像素值.实验结果表明,与传统的滤波算法相比,文中算法可以更有效地去除图像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节.
- 满利红王士同
- 关键词：图像处理弹簧质点模型中值滤波噪声检测脉冲噪声
- 基于矢量尺度的图像滤波被引量：3
- 2010年
- 对于医学图像滤波来说,很重要的一点就是滤波后的图像应该尽可能地保留图像中的边缘和细节特征。但通常在滤波过程中,在消除噪声的同时会模糊图像中一些重要的结构信息。在最近几年中,基于尺度的滤波方法已经有效地应用在灰度图像的滤波中。现把基于尺度的方法推广到矢量(彩色)图像的滤波中。在传统滤波方法(矢量中值滤波、基本矢量方向滤波和方向距离滤波)基础上,相应地提出了3种基于球尺度的矢量滤波器。新的滤波方法能根据图像中像素的尺度信息,在图像边缘和细节附近,即区域边界执行较小的平滑,而在区域内部进行较大的平滑,从而能够自适应地控制滤波过程。实验结果表明,所提出的滤波方法与传统滤波方法相比,在消除噪声的同时更能够保留图像中的边缘和细节特征。
- 李岳阳王士同
- 关键词：矢量图像
- 具有特征排序功能的鲁棒性模糊聚类方法被引量：17
- 2009年
- 提出了一种加权模糊聚类算法,其优势在于能在实现有效聚类的同时,对样本噪音进行识别和按样本特征对聚类的贡献程度进行排序.因此,本文所提出的方法具有鲁棒性,并可对所得的特征排序进行特征选择,实验结果表明了该方法具有上述优势.
- 皋军王士同
- 关键词：模糊聚类收敛性鲁棒性
- 引入指数p的局部保持映射算法被引量：1
- 2011年
- 在进行降维时数据集合的多样性要求降维算法求解问题具有灵活性。为此,利用加入指数p来调节局部保持映射算法的约束条件,通过实验观察该指数的引入对降维以及识别率的影响,并总结指数p的范围和设计经验。实验结果表明,指数p可以影响降维效果,使维数降得更低,通过调节提高人脸识别率,在加入高斯白噪声后通过调节指数p也可改善识别的效果。
- 安亚静王士同
- 关键词：局部保持映射流形学习邻接图噪声
