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基于单元配方约束的无监督学习系统: 2013年; 本文核心内容是提出了一种基于单元配方约束条件(所有权系数非负而其和为1)的无监督学习系统,以及基于约束最小二乘解的确定性算法。系统本身类似于结构方程模型(SEM),属于不定方程组,传统的算法包括偏最小二乘(PLS)与协方差拟合(LISREL)算法都是不确定的迭代算法,存在计算可能不收敛、结果可能不唯一的问题。本文则根据因子分析思想构造逆向影响方程,利用模长约束(潜变量的长度假设为1)作为中间技巧求得过渡解,最后添加合理的配方约束进行潜变量回归,成功构造了系统的确定性线性算法,从而替代了传统的迭代算法。两个数据例子,包括收入和价格扩散指数的汇总问题和军队士气模型,演示了系统在经济和心理领域的分析和分类功能,也是对无监督学习系统应用范围的极好扩充。; 周瑾林卉童恒庆

分层纹理特征和梯度特征融合的图像分类被引量：6: 2015年; 为了提高分类检索和识别的准确率,提出了分层纹理特征和梯度特征融合的方法,即分层中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的特征融合方法。首先,对原始图像进行多次CS-LBP特征的提取,得到3层不同的特征图像;然后对特征图像进行大小相等、不重叠分块,分别提取每块CS-LBP特征和HOG特征,形成每一层的特征;再将特征图像的特征进行融合。分别在标准图像库和人脸库上进行仿真,研究结果表明:提出的分层融合方法的分类查准率和识别率比传统方法分别提高了15%和10%。; 李欢欢万源童恒庆吴克风; 关键词：中心对称局部二值模式梯度方向直方图特征提取

大学生压力与网络成瘾有中介的循环效应分析: 2020年; 探究大学生压力与网络成瘾之间的循环效应,寻求其中的中介变量,为预防和治疗大学生压力和网络成瘾提供帮助。运用笔者提出的有中介潜变量的循环效应模型,对大学生压力与网络成瘾之间的循环效应进行实证分析,理清在中介变量的作用下,二者循环效应的作用机制和效应大小。结果显示:大学生压力对网络成瘾的直接效应非常显著(t=2.18,P<0.01),间接效应(焦虑)一般显著(t=1.75,P<0.05);网络成瘾对压力的直接效应(t=2.18,P<0.05)和间接效应(焦虑)都非常显著(t=4.92,P<0.01);压力与网络成瘾的循环效应显著(t=3.87,P<0.01;t=2.86,P<0.05)。结论:大学生压力与网络成瘾之间存在循环效应,需要从其自身或中介变量焦虑入手削弱或戒断这种不良循环。; 胡俊航童恒庆; 关键词：网络成瘾中介变量大学生

自组织路径约束神经网络结构与算法被引量：1: 2013年; 将结构方程模型(SEM)改造成自组织神经网络,基于路径约束提出改进的偏最小二乘算法,它使用一个带单位向量约束的迭代初值,从而形成新型的自组织路径约束神经网络(SPCNN),进一步描述了SPCNN的拓扑结构和功能,给出了SPCNN的学习算法,包括常规算法和带有初始权值的算法。; 刘天桢童恒庆熊丽; 关键词：自组织神经网络结构方程模型偏最小二乘

有多重中介的调节模型的检验及实证分析被引量：2: 2016年; 在效应分析模型中,有时存在多个中介变量,因此推广了一种新模型---有多重中介的调节模型,该模型分为有多个并列中介的调节模型和有多步中介的调节模型。给出了该模型的形式,深入讨论了检验有多重中介的调节效应的方法,包括因果逐步回归法和Bootstrap方法。实证分析了大学生压力对负性情绪的影响,建立了压力通过两个中介变量:认知倾向、应对策略和一个调节变量:人际关系影响负性情绪的有两重中介的调节模型。; 彭月吴海英童恒庆王传美; 关键词：BOOTSTRAP

融合局部性和非负性的Laplacian稀疏编码的图像分类被引量：3: 2017年; 稀疏编码在编码过程中忽略特征之间的局部关系,使编码不稳定,并且优化问题中的减法运算可能会导致特征之间相互抵消.针对上述2个问题,文中提出融合局部性和非负性的Laplacian稀疏编码的图像分类方法.引入局部特征附近的基约束编码,利用非负矩阵分解将非负性加到Laplacian稀疏编码中,利用空间金字塔划分和最大值融合表示最终的图像,并采用多类线性SVM分类图像.本文方法保留特征之间的局部信息,避免特征之间相互抵消,保留更多的特征,从而改善编码的不稳定性.在4个公共数据集上的实验表明,相比其它现有算法,本文方法分类准确率更高.; 万源史莹吴克风陈晓丽; 关键词：非负性

Convergence analysis of a nonlinear Lagrange algorithm for general nonlinear constrained optimization problems: 2014年; The convergence analysis of a nonlinear Lagrange algorithm for solving nonlinear constrained optimization problems with both inequality and equality constraints is explored in detail. The estimates for the derivatives of the multiplier mapping and the solution mapping of the proposed algorithm are discussed via the technique of the singular value decomposition of matrix. Based on the estimates, the local convergence results and the rate of convergence of the algorithm are presented when the penalty parameter is less than a threshold under a set of suitable conditions on problem functions. Furthermore, the condition number of the Hessian of the nonlinear Lagrange function with respect to the decision variables is analyzed, which is closely related to efficiency of the algorithm. Finally, the preliminary numerical results for several typical test problems are reported.; HE Su-xiangWU Li-xun; 关键词：非线性约束优化问题 LAGRANGE HESSIAN矩阵拉格朗日函数等式约束

我国钢铁期货市场波动研究: 2015年; 为了研究我国钢铁期货市场的波动情况,本文运用SV类模型对其波动特征进行了分析比较。结果表明:我国钢铁期货波动具有较高的持续性和波动集聚性,存在明显的尖峰厚尾现象,可以采用厚尾SV模型对我国钢铁期货进行分析,ASV模型能够很好地拟合钢铁期货波动过程中存在的持续性和非对称性特征;利用随机波动模型求出的波动序列可以较好地计算VaR值;钢铁期货下跌信息所引发的波动,比价格上涨信息引发的波动更大;为平抑钢铁价格波动的影响,建议加强钢铁市场监测预警,加强政府对钢铁价格的宏观调控,完善钢铁市场体系建设,积极推行钢铁产业良好发展。; 朱雪王建华童恒庆; 关键词：SV 波动性 VAR

LLE与核Fisher判别分析结合的人脸识别研究被引量：1: 2013年; 针对人脸识别问题提出了将LLE与核Fisher相结合的识别方法 LLEKF,先应用LLE方法将样本和待测试的人脸图像集降低到一定维数,再利用核Fisher判别法通过选择合适的核函数,确定最优参数,对降维后的样本图像进行训练,并对降维后的人脸图像进行分类。实验证明,利用LLE低维嵌入后的数据能够更好地保持原人脸数据的非线性特征,并降低特征提取的时间,再经过核Fisher进行分类,明显提高了分类的效率。; 万源周达丽童恒庆; 关键词：人脸识别局部线性嵌入核FISHER判别分析流形学习

分层CS-LBP和HOG特征融合的人脸识别研究被引量：3: 2014年; 针对单独的纹理特征只能提取图像的纹理信息而不能得到图像轮廓边缘信息的问题,在人脸识别的特征提取研究中提出了分层CS-LBP和分层HOG特征的融合方法.对图像分别进行多次CS-LBP和HOG特征的提取,得到分层CS-LBP特征提取图像和分层HOG特征提取图像,对分层的特征提取图像再次提取分层CS-LBP和分层HOG特征,并将两种分层特征进行融合,得到更有效的人脸的纹理及边缘轮廓特征.在ORL和GT人脸库上的实验结果验证了所提出的分层特征融合方法的有效性.; 万源李欢欢童恒庆吴克风; 关键词：中心对称局部二值模式梯度方向直方图特征提取

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国家自然科学基金(81271513)

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