您的位置： 专家智库 > >

陈新勇

作品数：3 被引量：3H指数：1
供职机构：河北大学数学与计算机学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金河北省教育厅科研基金河北省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇半监督学习
  • 1篇人脸
  • 1篇人脸识别
  • 1篇模式识别

机构

  • 3篇河北大学
  • 1篇河北省机器学...

作者

  • 3篇陈新勇
  • 2篇李凯
  • 1篇杨楠
  • 1篇马红艳

传媒

  • 1篇河北大学学报...
  • 1篇计算机工程

年份

  • 1篇2011
  • 1篇2010
  • 1篇2009
共 3 条 记 录，以下是 1-3
全选 清除 导出
排序方式：
半监督学习算法的收敛性及其在人脸识别中的应用
2011年
研究了半监督学习的一致性学习算法及其变形.通过引入圆盘定理,证明了一致性学习算法收敛的条件;针对变形学习算法,给出了使用变形矩阵的合理性解释;最后将一致性学习算法及其变形应用于人脸识别问题,对该算法中的参数以及变形矩阵进行了实验研究,并与支持向量机方法进行了性能比较.
李凯马红艳杨楠陈新勇
关键词：半监督学习人脸识别
基于核策略的半监督学习方法研究
半监督学习已经成为模式识别和机器学习的重要组成部分，被国际机器学习界所广泛关注。近年来随着机器学习在数据挖掘和分析中的广泛应用，半监督学习的一些理论已经成功应用于实际问题的处理。本文对半监督学习进行了研究，主要内容如下：...
陈新勇
关键词：半监督学习模式识别
文献传递
基于核策略的半监督学习方法被引量：3
2009年
通过扩展核一致性方法,提出基于核策略的半监督学习算法GCM,研究5种不同度量方法中参数与算法性能的关系,对使用不同度量的GCM算法的性能进行比较。实验结果表明,使用指数度量的GCM算法的性能最优,而使用欧几里得度量的GCM算法的性能最差。不同度量中的参数取值对算法的性能具有一定的影响。
李凯陈新勇
关键词：半监督学习
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0