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中国矿业大学科技基金(OD080313)

作品数：6 被引量：13H指数：2
相关作者：雷小锋谢昆青庄伟丁世飞戴斌更多>>
相关机构：中国矿业大学北京大学中国人民解放军更多>>
发文基金：中国矿业大学科技基金国家高技术研究发展计划江苏省基础研究计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 3篇聚类
  • 2篇聚类算法
  • 1篇识别方法
  • 1篇手写
  • 1篇手写数字
  • 1篇手写数字识别
  • 1篇统计分析
  • 1篇统计特征
  • 1篇评估函数
  • 1篇朴素贝叶斯
  • 1篇人机
  • 1篇人机博弈
  • 1篇最短路径
  • 1篇最佳阈值
  • 1篇阈值
  • 1篇稳定性
  • 1篇离散傅里叶变...
  • 1篇连通图
  • 1篇近邻查询
  • 1篇聚类分析方法

机构

  • 6篇中国矿业大学
  • 4篇北京大学
  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 5篇雷小锋
  • 4篇谢昆青
  • 3篇庄伟
  • 2篇程宇
  • 2篇丁世飞
  • 2篇宋丰泰
  • 2篇戴斌
  • 1篇巨瑜芳
  • 1篇夏征义
  • 1篇张克
  • 1篇李奎儒
  • 1篇何涛
  • 1篇杨阳

传媒

  • 3篇计算机科学
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇福建电脑
  • 1篇山东大学学报...

年份

  • 1篇2012
  • 2篇2011
  • 2篇2010
  • 1篇2009
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
人机博弈中评估函数的研究被引量：2
2011年
本文将研究人机博弈中的评估函数并指出如何在博弈中进行应用,评估函数的作用在于使机器能更智能的识别棋局。有几种常见的评估函数:静态评估函数;基于LMS算法的线性评估函数以及基于BP人工神经网络的评估函数。
程宇
关键词：人机博弈评估函数LMS算法
面向结构稳定性的分裂-合并聚类算法被引量：4
2010年
聚类是在假设数据具有某种群聚结构的前提下根据观察到的无标记样本发现数据的最优划分。现有的聚类算法通常简单地导出假设结构和给定先验下最优或较优的聚类结果,体现为算法对样本分布拟合度的迭代最优化,即算法有效性。实际上,聚类的有效性取决于结构有效性、算法有效性和先验有效性3个方面的因素。基于这种考虑,提出了一种变体混合模型的聚类结构假设,以及判定聚类结构的稳定性的度量和方法,在算法有效的前提下通过单簇的分裂与合并来改进聚类结构的稳定性,并得到最终聚类结果,设计并实现了SMClus聚类算法,通过对模拟数据和真实数据的聚类实验,例证了方法的有效性。
雷小锋何涛李奎儒谢昆青丁世飞
关键词：聚类算法分裂-合并
基于傅里叶变换和连通图的聚类分析方法被引量：2
2012年
聚类是假设数据在具有某种群聚结构的前提下根据观察到的无标记的样本发现数据的最优划分。针对已有的聚类算法存在的缺点,假设数据样本的结果簇是密集的,且簇与簇之间区别明显,基于该假设提出一种基于傅里叶变换和连通图的聚类分析方法 FGClus。首先针对每个样本点计算k阶距离矩阵并序列化作为离散傅里叶变换的输入信号;然后抽取频域内幅值最小的复数项并构造输入序列进行傅里叶逆变换,得到在时域空间中的最佳阈值;最后利用该阈值结合连通图指导最终的聚类过程。实验表明,FGClus算法克服了K-means算法聚类前需确定聚类个数、聚类结果对初始代表点的选取敏感、只能聚类球状数据等缺点,取得了良好的聚类效果。
巨瑜芳雷小锋戴斌庄伟宋丰泰
关键词：离散傅里叶变换连通图最佳阈值
基于旋转投影统计特征的手写数字识别方法被引量：2
2011年
通过抽取数字的轮廓和骨架来提取几何特征,可以有效地反映手写数字的细节,但手写数字的不规范性导致其识别率并不高。运用统计分析理论可以克服这一缺点。首先提出了基于投影间隔比率和间隔变化的特征提取方法,通过数字投影计算间隔的像素数比率和变化趋势,并将其归一化作为特征向量。进一步通过旋转投影基准线,增加特征向量之间的正交性以减少信息冗余,基于这一思路提出旋转投影的识别方法。理论分析和实验证明了旋转投影可以在相同特征数量的情况下达到更高的识别率,并给出了推荐参数。此外,通过旋转投影,直接解决了倾斜数字的识别问题。
庄伟雷小锋宋丰泰戴斌谢昆青
关键词：统计分析朴素贝叶斯手写数字识别
OPHCLUS:基于序关系保持的层次聚类算法被引量：1
2010年
引入序关系保持的思想,即层次聚类的簇间距离度量应该能够最大限度地维护样本点间的原始距离排序关系。定义了样本点对序关系的概念和序关系损失度量,证明了序关系损失度量可用做聚类的目标准则函数和聚类结果质量的评价标准。利用序关系损失的概念扩展出两种簇间距离度量,实现了基于序关系保持的层次聚类算法(order-preserving based hierarchical clustering algorithm,OPHCLUS)。实验仿真证明了OPHCLUS对聚类质量提升的有效性。
雷小锋庄伟程宇丁世飞谢昆青
关键词：层次聚类算法
一种基于元启发式策略的迭代自学习K-Means算法被引量：3
2009年
类内误差平方和最小化的聚类准则求解是NP难问题,K-Means采用的迭代重定位方法本质上是一种局部搜索的爬山算法,因此聚类结果对初始代表点的选择非常敏感,只能保证局部最优。为此,引入元启发式策略,通过建立评估函数对K-Means初始代表点和目标函数之间的依赖关系进行近似,然后利用近似评估函数指导新的初始代表点的选择,构成一种迭代自学习框架下的K-Means算法。实验表明算法可以很好地克服K-Means对初始代表点的依赖性,获得较高质量的聚类结果。
雷小锋杨阳张克谢昆青夏征义
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