李青
- 作品数：18 被引量：126H指数：7
- 供职机构：西安电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信经济管理社会学更多>>
- 基于NoSQL的大数据处理的研究
- 随着社会计算的兴起,电子商务的发展以及Web2.0技术在网络应用的广泛应用,传统的关系数据库已经不能满足设计者的需求,此时NoSQL就应运而生。NoSQL就是“Not Only SQL”,即对关系型DBMS的补充。通过简...
- 李青
- 关键词：大数据系统设计
- 文献传递
- 高新技术企业治理结构研究——基于西安市的经验研究
- 随着经济全球化的发展,国家之间的竞争程度不断提高,经济的发展不再单一的靠丰富的物质资源,科技创新在国家及区域经济的发展起着越来越重要的作用。高新技术企业作为科技发展的先驱,在国民经济中的地位日益凸显,如何在现有条件下更好...
- 李青
- 关键词：公司治理绩效评估激励机制
- 文献传递
- 热电池热性能及热失控研究
- 热电池又叫熔盐电池,或是热激活储备电池,是一种具有极高可靠性、一次性使用的电池产品。热电池由于优异的长期高可靠能量存储的特性,被广泛应用在各类军用和民用的“大国重器”中。近年来,随着对各类装备功能、性能和可靠性要求的不断...
- 李青
- 关键词：热电池放电多目标优化热失控热源模型
- 面向协同制图的分布式同步和分布式事务控制技术研究
- 随着社会的快速发展，人类的大规模建设活动越来越频繁，地理环境也因此发生了巨大变化，与此同时，各行各业对地理信息服务的需求快速增长，对地图的时效性要求也越来越高。为了满足各种场景下对地图的需求，常常需要制图人员对地图进行临...
- 李青
- 关键词：分布式计算同步控制事务控制
- 文献传递
- 基于低分辨率雷达的海面舰船目标分类识别技术被引量：7
- 2012年
- 文中基于雷达窄带信息提出了一种对海面舰船进行大小及吨位进行目标分类识别的算法。算法通过傅里叶-梅林变换及Fisher判别分析提取分类特征,采用支撑矢量机进行分类识别,最后利用实测的机载雷达数据验证了此方法的有效性。该分类识别算法能够在不影响雷达正常警戒工作任务的前提下,对视场内所有探测到的海面目标进行分类辨识,在工程上具备较高的实用意义。
- 李青李斌胡文俊赵春华刘蕾蕾
- 关键词：FISHER判别分析支撑矢量机模式识别
- 核机器学习的基础理论与方法研究
- 焦李成张莉薄列峰周伟达刘芳杨淑媛缑水平张向荣李青潘进
- 在国家自然科学基金重点项目的资助下，本项目针对核方法的容量控制、推广能力与核函数的限制及推广、非线性映射、逼近能力等两方面的主要问题，对核机器学习的理论和算法进行研究，主要研究包括：一、超越大边界容量控制技术方面：主要提...
- 关键词：
- 关键词：支持向量机核方法
- 协同系统在模式识别和联想记忆中的应用
- 该文阐述了协同学的基本原理及其在模式识别和联想记忆中的应用,提出并推导出了一种正确而有效的迭代学习算法,在此基础上建立了一个具有模式识别和联想记忆功能的三层网络结构的协同系统.实验表明,这一协同系统具有较好的强壮性和容错...
- 李青
- 关键词：协同学模式识别联想记忆序参量迭代学习算法
- 优化核方法
- 从上世纪60年代初人们开始对基于数据的机器学习进行研究至今，机器学习领域已经取得了长足的发展。Vapnik等人提出的基于统计学习理论的支撑矢量机，同时结合了统计学习理论和核技术，有效地控制了假设函数集的容量，成为一种通用...
- 李青
- 关键词：统计学习理论支撑矢量机核匹配追踪
- 基于模糊核匹配追寻的特征模式识别被引量：9
- 2009年
- 核匹配追寻算法是近年来新兴的模式识别方法,在处理非线性及高维模式识别问题中表现出了突出的优点.传统的核匹配追寻在处理模式识别的问题中平等地对待所有样本,最终的判决函数是针对所有样本的一个平等综合考虑,要求总识别误差尽可能小,并不能对某一类指定样本进行针对性识别,然而实际应用中经常会碰到这样的情况:要求对某一类样本的识别精度很高,尤其是对于非平衡样本中或者对于具有时间属性的样本序列,由于标准核匹配追寻学习机自身的局限性,使其不能有效地处理这些问题.文中针对这些问题,提出了模糊核匹配追寻学习机,预先根据分类的要求对每个样本做出了不同的重要性定义,学习机根据重要性不同,对样本进行程度不同的学习,最终得到基于问题的判决——对重要样本保持很高的分类精度;最后通过实际的仿真实验证明了模糊匹配追寻的有效性及可行性.
- 李青焦李成周伟达
- 关键词：时间序列
- 利用集成支撑矢量机提高分类性能被引量：8
- 2007年
- 为了提高支撑矢量机的泛化性能,利用l倍交叉筛选和控制样本特征属性策略建立了集成支撑矢量机,该集成策略加强了子分类器之间的互异性,进一步提高了集成学习机的分类性能,提高了学习机的泛化性能,同时具有较好的鲁棒性.
- 李青焦李成
- 关键词：支撑矢量机模式识别
