彭超
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：中国矿业大学信息与电气工程学院更多>>
- 发文基金：徐州市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种半监督稀疏保持近邻判别嵌入算法
- 2013年
- 保持近邻嵌入(NPE)算法对局部线性嵌入(LLE)算法进行了改进,克服了新来样本问题,但在处理分类问题上表现不足。基于此提出一种半监督稀疏保持近邻判别嵌入算法,该方法首先采用小波变换对数据进行预处理,然后执行等距离映射(Isomap)算法选择合适的低维嵌入维数,最后结合稀疏表示理论、NPE和线性判别分析(LDA)的思想,重构邻域图,并在建立目标函数时使得已标签信息中同类样本点之间相互靠近,异类样本点之间相互远离,未标签信息邻域信息得以保持。这样,既得到了高维映射函数,又提高了分类正确率。通过在人脸数据库上实验,并与其他半监督算法作比较,该算法在识别率上表现较好。
- 李世银王飞彭超
- 关键词：线性判别分析
- 分簇拓扑下Backpressure算法的延迟性改进研究被引量：2
- 2013年
- Backpressure算法是一种自适用的路由调度算法,它从理论上解决throughput-optimal问题,但是在实际网络部署中,存在节点维护数据队列的数量繁多和数据路由繁长问题,致使数据传输延迟较长。针对这一问题,把Backpressure算法应用到分簇拓扑上,使用Shadow算法实现Backpressure算法下的路由调度,采用LIFO策略调度队列,同时又对路径选择做了优化。仿真结果表明,数据传输的延迟性大大降低。
- 彭超刘玉英王飞王鹤
- 一种基于图的线性判别分析方法
- 2012年
- 线性判别分析(LDA)作为全局性降维的方法,在处理局部性边缘点的问题上存在不足,可能会导致边缘点的误分。针对该问题,提出一种新的降维方法,该方法基于图学习的思想,重新构造图,使得同类之间向中心靠拢的同时,不同类的K个近邻点远离该类中心。这样,高维数据在嵌入低维的过程中保持了样本的局部边缘点的特性,从而保证了边缘点的正确分类。通过在UCI数据集和人脸数据库中实验,结果表明本方法的有效性。
- 王飞刘玉英彭超
- 关键词：降维线性判别分析
