邢西峰
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：济南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于流形学习的生物数据特征提取方法
- 随着信息新技术的快速发展,人们直接从试验中得到的数据正以指数级规模增长,并且掺杂着许多不确定信息和冗余信息,因此直接对数据进行处理已变得越来越艰难。研究生物数据特征的意义重大,不但有助于加快对生物数据的处理,提高对生物数...
- 邢西峰
- 关键词：等度规映射局部线性嵌入非负矩阵分解流形学习生物数据特征提取
- 基于保守自适应K-最近邻算法的维数约简
- 2010年
- 针对传统的k-最近邻算法存在不能根据样本密度进行自适应选择近邻点数目的缺陷,提出一种改进型的保守自适应k-最近邻算法。该算法首先对每个样本点选择m个近邻点,m取一个比较小的正整数,以保证不存在某个样本点无近邻点;其次把每个样本点的第m+1个最小的欧式距离作为最小值,最小值的α倍作为寻找近邻点的阈值;最后应用经典MDS算法计算。swiss-roll数据集上的降维实验结果表明,降维后的数据能很好地保持原有数据的邻域特性,能有效快捷地寻找近邻点。
- 邢西峰陈月辉杨斌
- 关键词：维数约简流形学习
- 基于改进粒子群算法的柔性神经树优化被引量：1
- 2010年
- 神经树采用树结构编码,具有非常好的预测能力和函数逼近能力。模型中的相关参数通常用粒子群优化算法来优化,可是传统的粒子群算法具有容易陷入局部最优值,并且进化后期的收敛速度慢、精度低等缺点,因此会影响神经树的性能。将一种新的改进的粒子群优化算法应用到神经树模型中,并与传统的粒子群算法在柔性神经树的应用比较,表明该改进粒子群算法具有更好的收敛精度,从而改善了神经树的性能。
- 黄秀陈月辉邢西峰
- 关键词：粒子群算法适应值
