杨志霞
- 作品数：30 被引量：48H指数：4
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- Laplacian正则项半监督不平行超平面分类机
- 2016年
- 本文通过引入拉普拉斯(Laplacian)正则项,针对半监督分类问题我们建立了基于拉普拉斯正则项的半监督不平行超平面分类机。和经典的双支持向量机相比,该算法不仅继承了不平行超平面决策的优点,并且将其推广到了半监督分类问题中。最后在人工数据上进行数值实验,与拉普拉斯双支持向量机和拉普拉斯支持向量机做比较,数值结果表明我们提出算法的可行性和有效性,特别是对于交叉型数据集,基于拉普拉斯正则项的半监督不平行超平面分类机具有明显较高的分类精确度。
- 闫金花杨志霞
- 关键词：支持向量机
- 稀疏限制的增量式鲁棒非负矩阵分解及其应用被引量：2
- 2019年
- 针对鲁棒非负矩阵分解(RNMF)的运算规模随训练样本数量逐渐增多而不断增大的问题,提出一种稀疏限制的增量式鲁棒非负矩阵分解算法。首先,对初始数据进行鲁棒非负矩阵分解;然后,将其分解结果参与到后续迭代运算;最后,在对系数矩阵增加稀疏限制的情况下与增量式学习相结合,使目标函数值在迭代求解时下降地更快。该算法在节省运算时间的同时提高了分解后数据的稀疏度。在数值实验中,将所提算法与鲁棒非负矩阵分解算法、稀疏限制的鲁棒非负矩阵分解(RNMFSC)算法进行了比较。在ORL和YALE人脸数据库上的实验结果表明,所提算法在运算时间和分解后数据的稀疏度等方面均优于其他两个算法,并且还具有较好的聚类效果,尤其在YALE人脸数据库上当聚类类别数为3时该算法的聚类准确率达到了91.67%。
- 杨亮东杨志霞
- 关键词：增量式学习非负矩阵分解聚类人脸识别
- 解线性最小二乘问题的一个新并行算法被引量：6
- 2004年
- 讨论了求解无约束线性最小二乘问题的一种并行单纯形法以及对它的改进算法并行共轭梯度—单纯形法 .算法本身具有很强的并行机制 ,能够充分地发挥并行机快速省时的特点 .本文也对算法做了理论分析 ,对算法的收敛性给予了证明 (在二维情形下 ) .最后做了数值实验 (由于软硬件条件的限制 ,并行算法未能在并行计算机上实现 ,鉴于这种情况 ,我们所做的数值实验均是在串行机上完成的 )
- 杨志霞张知难
- 关键词：最小二乘问题共轭梯度并行机并行计算机串行
- 四阶张量分解在视频压缩领域的应用被引量：2
- 2022年
- 根据张量概念及其基本运算,构建出新的四阶张量乘法、张量模乘、一些特殊的四阶张量.并基于块循环三阶张量的离散傅里叶变换提出新的四阶张量奇异值分解,理论证明该分解具有很好的稀疏性和保范性.通过对人工数据和视频数据进行压缩试验,验证了在保留视频结构完整性的同时,四阶张量分解算法的有效性和可行性.
- 徐娇娇杨志霞姚瑞
- 关键词：视频压缩
- 线性支持向量顺序回归机的原始问题的解集分析被引量：2
- 2007年
- 本文主要对线性支持向量顺序回归机进行理论研究.对其相应原始问题解的存在性唯一性问题进行细致的分析,指明其解集的确切结构,并给出由对偶问题的解求出原始问题的解集的具体步骤.从而为建立理论上完备的线性支持向量顺序回归机提供了依据.
- 杨志霞邓乃扬
- 关键词：运筹学
- 基于张量核范数的支持张量机被引量：2
- 2017年
- 通过引入张量的核范数,结合张量的展开矩阵等性质,提出了一种基于张量核范数的支持张量机(STM-NNT)并且构建了相应的算法来更有效地解决张量的分类问题.该方法通过引入一个核范数正则项来控制权重矩阵的秩,避免了过学习现象,达到了稀疏学习的目的.
- 舒托杨志霞
- 基于Krylov-Schur重启技术的Arnoldi模型降阶方法被引量：2
- 2016年
- Krylov子空间模型降阶方法是模型降阶中的典型方法之一,Arnoldi模型降阶方法是这类方法中的一类基本方法。运用重正交化的Arnoldi算法得到r步Arnoldi分解;执行Krylov-Schur重启过程,导出基于Krylov-Schur重启技术的Arnoldi模型降阶方法。运用此方法对大规模线性时不变系统进行降阶,得到具有较高近似精度的稳定的降阶系统,从而改善了Krylov子空间降阶方法不能保持降阶系统稳定性的不足。数值算例验证了此方法是行之有效的。
- 徐康丽杨志霞蒋耀林
- 关键词：模型降阶KRYLOV子空间方法
- 非平行ε-带支持向量回归机被引量：1
- 2013年
- 提出了一个非平行ε-带支持向量回归机,它通过一对凸二次规划问题确定一个ε-不敏感的上界超平面和一个ε-不敏感的下界超平面,从而得到最终的回归函数。每个凸二次规划问题的规模是传统的支持向量回归机的一半。与双支持向量机相比,虽然它们都是寻找两个不一定平行的超平面来构造最终的回归函数,但是非平行ε-带支持向量回归机的几何意义更接近传统的支持向量回归机。数据实验结果也表明,非平行ε-带支持向量回归机不仅具有良好的泛化性能,而且速度快。
- 高新豫杨志霞卢振兴
- 非对称ν-无核二次曲面支持向量回归机被引量：2
- 2021年
- 针对回归问题提出了非对称ν-无核二次曲面支持向量回归机。通过引入Pinball损失函数,使得位于ε带上方和下方的样本点具有不同的惩罚,从而得到更优的回归函数。进一步从理论上分析了参数p和ν控制ε带上方和下方错误样本点数目的上界。当p=0.5时,该方法就退化成了对称ν-无核二次曲面支持向量回归机,此时也证明了参数ν可控制支持向量的个数。事实上,该算法不需要使用核函数,从而避免了核参数的选择且不损失决策函数的可解释性。数值实验部分展示了该算法具有更好的拟合性能且耗时较少,也分析了参数p不会增加计算成本。
- 马梦萍杨志霞
- 《最优化方法》教学方法探讨被引量：3
- 2012年
- 文章讨论了最优化方法课堂教学,以一般的最优化问题的必要条件为例,强调从几何直观的角度导出抽象的概念,通过启发式提问使学生快乐学习,兴趣学习。实践教学表明,这种教学方法不仅激发学生积极求索的激情,也促使学生对抽象的数学概念作更深入的理解。
- 杨志霞
- 关键词：几何图像
