王中锋
- 作品数：21 被引量：48H指数：4
- 供职机构：北京市劳动保护科学研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金河南省教育厅科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学更多>>
- Boosting算法中基分类器权重的动态赋值方法
- Boosting是一种有效的分类器组合方法，其通过加权投票来组合多个基分类器的方式来进行分类。在对基分类器进行权重赋值时，一般Boosting算法根据基分类器在当前训练集合上的错误率或某种变形来对基分类器分配权重。显然这...
- 付彬王志海王中锋
- 关键词：元学习组合分类器BOOSTING方法
- 抗干扰词攻击的免疫垃圾邮件过滤模型
- 2013年
- 针对当前基于人工免疫技术的垃圾邮件过滤算法中很少考虑干扰词攻击的情况,提出了一种抗干扰词攻击的免疫垃圾邮件过滤模型训练算法ANWAIS。该算法在基因库生成阶段,采用互信息差值作为评估函数,可以过滤掉垃圾邮件中的好词和正常邮件中的垃圾词,从而使基因库更能反映垃圾邮件的特征;同时,在抗体更新阶段,通过维护丢弃词表,可保证基因库的纯洁性。仿真实验表明,该算法能够比未考虑干扰词攻击的垃圾邮件过滤算法获得更好的抗体质量和更优的分类性能。
- 王小伟郭红涛王中锋
- 关键词：人工免疫垃圾邮件过滤基因库
- 基于树型贝叶斯网络的场景分类引擎训练算法被引量：4
- 2012年
- 贝叶斯网络在场景分类统计模型设计中得到广泛的应用。但现有的大部分贝叶斯网络场景分类引擎没有能够充分利用贝叶斯网络丰富的知识表现能力和有效的自动学习能力。首先提出了一种灵活的树型贝叶斯网络分类引擎,用于场景分类模型的设计。然后,以条件对数似然评价为标准研究这种模型的自动学习方法,通过对分类器等价类的研究,证明了树型贝叶斯网络分类引擎自动训练过程可以忽略网络中边的方向,并提出了一个不需要对边重定向的学习算法。由于通常的场景图像编码维度较高,省略了边的重定向过程能够有效地减少模型的训练时间。实验结果验证了所提算法的平均训练时间在基准场景图像库上比传统算法的减少23.32%。
- 王中锋王志海解文杰
- 关键词：模式识别计算机视觉贝叶斯网络网络结构学习
- 用于安全预警系统的支架式基座
- 本实用新型涉及安全预警系统，尤其涉及一种用于安全预警系统的支架式基座。该基座包括箱体和支架，其中：所述箱体内用于安装所述安全预警系统的控制设备；所述箱体的上板的一侧边缘位置设有插接孔，所述支架通过插接孔安装在箱体上，所述...
- 李伟王中锋姚晓晖倪慧荟李明涛沈达孙赟胡成李季梅李凤王尧宁利君郑金鹏何溪
- 文献传递
- 树型贝叶斯网络分类器鉴别式训练研究
- 分类器是自动识别、预测与诊断系统等智能技术应用研究的基础,是数据挖掘和机器学习领域的一个主要研究对象.在众多分类模型中,贝叶斯网络分类器得到了多年的持续研究,综合性能不断提高.近年来,为了进一步提高其分类精度,一些研究人...
- 王中锋
- 关键词：数据挖掘贝叶斯网络分类器
- 文献传递
- TAN分类器结构等价类空间及其在分类器学习算法中的应用被引量：4
- 2012年
- 为了认识树形贝叶斯网络(TAN)分类器结构中边的方向与分类精度的关系,以条件对数似然函数为优化目标,研究了TAN分类器结构空间和TAN分类器结构等价类空间,证明了随着训练数据集合的增大,TAN分类器结构中边的方向不对分类器的分类精度产生影响,并提出了一个不考虑边重定向的TAN分类器学习算法,用实验验证了其有效性.
- 王中锋王志海
- 关键词：分类器贝叶斯网络等价类
- 用于台式机的一体式机箱
- 本实用新型是为了解决现有的台式机显示器易碰伤及台式机搬运难度高等技术问题。一种用于台式机的一体式机箱，该机箱包括用于安装主机的箱体，以及用于安装显示器的箱盖；所述箱盖铰接在箱体上。本实用新型提供的用于台式机的一体式机箱，...
- 王中锋姚晓晖倪慧荟李伟李明涛胡成沈达李季梅孙赟李凤王尧郑金鹏宁利君何溪
- 文献传递
- 用于安全预警系统的支架式基座
- 本实用新型涉及安全预警系统，尤其涉及一种用于安全预警系统的支架式基座。该基座包括箱体和支架，其中：所述箱体内用于装配所述安全预警系统的控制设备；所述支架固装在在所述箱体上，所述支架的顶端用于安装所述安全预警系统的数据采集...
- 王中锋姚晓晖倪慧荟李伟李明涛胡成沈达李季梅孙赟李凤王尧郑金鹏宁利君何溪
- 文献传递
- 安全预警系统
- 本实用新型涉及预警系统，尤其涉及一种能够快速布防的安全预警系统。该系统包括人群预警前端、火灾探测前端、人脸识别前端和后台监控终端，其中：所述人群预警前端、火灾探测前端和人脸识别前端分别集成在相应的支架式基座上；所述后台监...
- 姚晓晖王中锋倪慧荟李伟李明涛沈达孙赟胡成李季梅李凤王尧宁利君郑金鹏何溪
- 文献传递
- 基于条件对数似然函数导数的贝叶斯网络分类器优化算法被引量：19
- 2012年
- 通常基于鉴别式学习策略训练的贝叶斯网络分类器有较高的精度,但在具有冗余边的网络结构之上鉴别式参数学习算法的性能受到一定的限制.为了在实际应用中进一步提高贝叶斯网络分类器的分类精度,该文定量描述了网络结构与真实数据变量分布之间的关系,提出了一种不存在冗余边的森林型贝叶斯网络分类器及其相应的FAN学习算法(Forest-Augmented Nave Bayes Algorithm),FAN算法能够利用对数条件似然函数的偏导数来优化网络结构学习.实验结果表明常用的限制性贝叶斯网络分类器通常存在一些冗余边,其往往会降低鉴别式参数学习算法的性能;森林型贝叶斯网络分类器减少了结构中的冗余边,更加适合于采用鉴别式学习策略训练参数;应用条件对数似然函数偏导数的FAN算法在大多数实验数据集合上提高了分类精度.
- 王中锋王志海
- 关键词：数据挖掘分类器贝叶斯网络
