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刘小兰: 作品数：19 被引量：58H指数：2; 供职机构：华南理工大学理学院更多>>; 发文基金：广东省自然科学基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学军事更多>>

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基于锚点图的低秩缺失多视图子空间聚类被引量：1: 2022年; 经典的多视图聚类任务针对的是完整数据,然而实际任务中受限于信息的获取渠道,某些视图往往含有缺失数据,由此引出了缺失多视图聚类问题。针对此问题,现有的聚类模型大多基于非负矩阵分解或距离构造聚类图,存在着联合优化使解的性能得不到保障以及无法对全局结构进行充分刻画的不足。为了提升聚类图的性能,基于低秩子空间聚类和锚点图,文中提出了一种低秩缺失多视图子空间聚类算法ALIMSC。该算法先通过基于锚点图的缺失多视图聚类(APMC)算法得到数据的基准相似矩阵,将其嵌入低秩子空间聚类模型,通过升维对齐和加权融合的方法得到相似矩阵,再通过让相似矩阵与基准相似矩阵尽可能的一致来求得最终的聚类图。ALIMSC算法通过对每个视图的相似矩阵施加秩最小化约束来刻画高维数据的低维子空间分布,在原有锚点图的基础上进一步强调了数据的子空间算法结构,即聚类图中所体现的块对角性。在多个公开数据集上的实验结果表明,本文算法的聚类性能优于所对比的缺失多视图聚类算法。; 刘小兰石宗宇叶泽慧梁勇; 关键词：聚类算法子空间聚类

R公司品牌管理研究: 目前我国地理信息产业市场正在朝“产业规范化、企业品牌化”的方向发展。品牌是企业的灵魂，谁拥有强势品牌谁就拥有市场先机。本文根据国内地理信息企业R公司品牌管理现状，从品牌定位、建设、传播和创新几方面，结合企业发展具体情况，...; 刘小兰; 关键词：地理信息品牌管理核心竞争力; 文献传递

融合多种思路的追缉问题的数学实验案例设计: 2019年; 围绕一道与微分方程有关的追缉问题,从4个方面探讨其求解思路,即运用两种不同思路建立数学模型;然后求模型的解析解,并分析参数对解的影响;再求模型的数值解,并分析参数对解的影响;最后是追缉问题的仿真实现。理论和数值实验结果都表明:当缉私舰和走私船的速度比大于1时,缉私舰能追上走私船,并且速度比越接近1,所需要的追缉时间越长;当缉私舰和走私船的速度比小于等于1时,缉私舰不能追上走私船。; 刘小兰邓雪; 关键词：数学实验微分方程计算机模拟

有时间窗的车辆路径问题（VRPTW）的近似算法研究: 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)是近二十年来运筹学、应用数学、网络分析、图诊、计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,也是组合优化中的NP完全难题.VRP不但为离散优化领域中其他的各类...; 刘小兰; 关键词：车辆路径 VRPTW LNS 组合优化; 文献传递

蜂窝状通信系统的最优信道分配被引量：1: 2002年; 讨论了蜂窝状通信系统在干扰可接受范围内的最优信道分配问题 .文中给出了此信道分配问题的数学模型 ,通过运用线性和mod(S)的思想 ,建立了一套简便易行的信道分配方案。; 刘小兰汪国强郝志峰

基于StarGAN和子空间学习的缺失多视图聚类被引量：4: 2020年; 传统多视图聚类方法假设每一个视图的数据都是完整的。然而,现实生活中有些数据在某些视图上缺失,由此产生了缺失多视图聚类问题。现有的缺失多视图聚类方法大多是基于核矩阵和非负矩阵分解提出的。这些方法大多只是学习一个共有的聚类结构,没有充分利用已有的数据信息推断缺失的数据。基于星型生成对抗网络(StarGAN)和子空间学习,本文中提出了一种缺失多视图聚类算法SSPMVC。SSPMVC充分利用已有的数据信息,用基于StarGAN的生成模型生成视图缺失的数据,捕获了视图数据的完整性和一致性全局结构,然后将补全的多视图数据在子空间进行聚类。SSPMVC将生成模型和聚类模型联合训练,交替优化生成模型和聚类模型。实验结果表明,论文提出的算法优于与之比较的经典的多视图聚类方法。; 刘小兰叶泽慧; 关键词：子空间聚类

广州邮政趟线最优化模型: 2012年; 目前邮政对趟路结构、条数和具体的行走路线的确定,一般都是凭管理者们的经验来安排的。为实现对趟线线路、趟线车辆配置的科学化安排,结合现有趟线的路线长度、运行时长、负载压力等情况,建立了数学模型。引入最近路搜索算法得到较优的初始种群,利用遗传算法求出模型的解。最后,将模型和算法应用于广州邮政的"集中"模式和"分散"模式,并对结果进行动态比较。实验结果验证了广州市邮政中心从"集中"模式过渡到"分散"模式改革的可行性。; 庄杰鑫钟辉强雍龙生刘小兰邓云龙; 关键词：车辆路径问题蚁群算法遗传算法

考研数学中的幂级数求和一题多解被引量：2: 2014年; 幂级数求和是考研数学中的一个重要内容,也是学生学习中普遍感觉比较困难的知识点。文章以近几年数学考研试题中的幂级数求和问题为例,采用一题多解的形式,介绍了求幂级数和函数的三种常用方法。; 刘小兰易淼邓雪; 关键词：考研幂级数和函数

基于图和熵正则化的半监督分类算法: 半监督学习(Semi-supervised Leaning,SSL)试图利用大量的无标记样本学习数据的内在几何结构,在此基础上利用少量的有标记样本完成降维、分类和回归等任务。由于SSL在减少人工标注代价、提高机器学习性能...; 刘小兰; 关键词：半监督学习; 文献传递