古楠楠
- 作品数：10 被引量：14H指数：2
- 供职机构：首都经济贸易大学统计学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 针对环状流形数据的非线性降维被引量：2
- 2008年
- 近年来出现了多种新型的非线性降维方法,且在一些应用中体现出良好的效果.然而,当面对球体、柱体等环状流形产生的非线性流形数据时,这些方法往往会失效.针对这一问题,提出了针对环状流形数据的环结构检测算法与非线性降维方法.理论上,基于目前极受关注的Isomap降维方法的运行原理,给出了一个判断环状流形的充要条件;算法上利用所得的判断定理,制订了基于数据的环状流形检测算法:最后基于所找到的环结构,利用极坐标展开的思想设计了针对环状流形数据的非线性降维策略.针对一系列典型环状流形数据集的仿真实验结果表明,与其他流形学习降维方法相比,该方法对环状流形数据进行降维具有显著优势.
- 孟德宇古楠楠徐宗本梁怡
- 关键词：流形学习非线性降维
- 基于保持结构稀疏化的半监督字典学习方法
- 本发明公开了一种基于保持结构稀疏化的半监督字典学习方法，主要包含以下步骤：首先通过保持样本稀疏编码之间的自表示关系，建立一种新的半监督字典学习模型；其次采用块坐标下降法对提出的半监督字典学习模型中的各类变量进行迭代优化，...
- 王迪张笑钦古楠楠樊明宇叶修梓
- 文献传递
- 沪港通对上市公司盈余预测质量的影响研究被引量：1
- 2022年
- 本文利用固定效应模型和PSM-DID模型深入研究沪港通政策的实施对我国证券分析师预测上市企业财务盈余情况的质量影响,上市公司财务盈余预测质量以证券分析师盈余预测偏差和分析师盈余预测分歧度两个指标为衡量标准,并进一步深入探究了我国证券分析师对上市企业财务预测能力发生变化的影响反应机理.实证分析结果表明沪港通政策的实旋增加了证券分析师盈余预测偏差,提高了证券分析师财务盈余预测分歧度,从而直接降低了证券分析师对上市公司的盈余预测质量;沪港通的实施和开通可能会给沪港通标的公司股票价格带来较大的波动性,而更注重研究报告对市场预测進确度的明星分析师会降低对此类上市公司的关注度,明星分析师对某一公司跟踪数量的减少降低了该公司的分析师盈余预测质量,而沪港通政策的实施对高经验值分析师跟踪数量没有显著影响.
- 樊鹏英张可佳古楠楠陈敏
- 关键词：双重差分模型
- 基于自步学习与稀疏自表达的半监督分类方法被引量：3
- 2020年
- 基于图的半监督分类方法近年来在模式识别和机器学习领域取得了广泛的关注.然而许多传统方法在构建邻域图时采用固定的邻域尺寸,且在模型训练过程中同等对待所有样本,忽略了样本间的差异性,从而影响了方法的效果.对此,文章提出一种基于自步学习和稀疏自表达的半监督分类方法,提取并保持数据的有判别信息的稀疏自表达结构,并基于自步学习机制提出一种新的自步学习项,将数据重要程度的软权重与硬权重相结合,来对样本进行学习.所提方法能够自适应建立数据间的关系,自动给出样本的重要程度并由易到难进行学习,且具有多类的显性非线性分类函数.几个标准数据集上的实验结果表明,所提算法具有较好的半监督分类效果.
- 古楠楠孙湘南刘伟李路云
- 关键词：半监督分类半监督学习
- 针对标签噪声数据的自步半监督降维
- 2023年
- 数据类别标记是一项费时费力的工作,且标记质量会直接影响模型预测性能。基于自步学习机制构建自步半监督降维框架,将由简单到复杂的样本逐步纳入模型训练过程。在此框架下,设计自步半监督降维算法,依据交替优化策略,在更新降维映射函数与计算样本重要度之间交替迭代。一方面,最小化低维标签数据的加权类内分散程度,且考虑再生核希尔伯特空间中的函数复杂度正则化项与数据稀疏结构图上的光滑度正则化项,得到降维映射。另一方面,依据自步学习机制,计算标签数据的低维表示与其所在类的锚点之间的距离,给定下次迭代时样本的重要度。所提框架及算法对标签噪声具有较好的鲁棒性,能自适应给出标签样本的重要度及显性非线性的降维映射,所得的低维表示具有较强的可分性与判别性。在5个实验数据集上,对于标签具有噪声的数据,所提算法获得的低维表示的最近邻分类准确率分别比次优算法最多提高了2.2、5.6、5.0、11.3、2.7个百分点,验证了所提算法的有效性和鲁棒性。
- 古楠楠
- 关键词：映射特征提取
- 基于渐非凸渐凹化过程的子图匹配算法
- 2015年
- 如何实现外点存在情况下的鲁棒高效匹配是图匹配领域的关键问题之一.针对此问题,提出将渐非凸渐凹化过程(GNCCP)用于子图匹配,即将外点存在情况下的图匹配问题建模为一个基于相似矩阵的二次组合优化问题,然后通过扩展GNCCP来近似优化,是一种新的采用二阶约束图匹配算法.相较于现有算法,提出的算法优势在于可以泛化目标函数定义方式,有效处理外点存在的情况的图匹配问题,且能同时实现有向图匹配和无向图匹配.人工数据与真实数据上的实验证实了算法的有效性.
- 李晶刘传凯王勇王勇古楠楠石锐
- 关键词：图匹配组合优化有向图
- 基于仿射子空间稀疏表示的半监督分类被引量：2
- 2015年
- 基于图的半监督分类是近年来机器学习与数据挖掘领域的研究热点之一.该类方法一般通过构造图来挖掘数据中所蕴含的本质结构,并进一步利用图的结构信息帮助对无标签样本进行分类.一般来说,基于图的半监督分类方法的效果高度依赖于其构造的图.本文提出了一种基于仿射子空间稀疏表示的图构造方法,该稀疏编码方法在最小化输入信号重构误差时考虑了3个约束条件:(1)输入信号能够被字典矩阵的仿射组合近似表示;(2)线性表示系数的非负性约束;(3)线性表示系数的稀疏性约束.根据这3个约束,我们构造了基于l0-范数的稀疏编码的约束优化问题,提出相应近似求解方法,并进而构造了数据的l0-图.最后,在正则化学习理论框架下,通过引进度量l0-图中结构保持误差的正则项,提出了一种新的半监督学习方法.该方法具有显性的多类分类函数,同时也继承了由数据稀疏编码所得l0-图中蕴含的强判别信息,因此对外样本具有快速和准确的分类能力.一系列人工数据与现实采集的数据集上的实验结果验证了所提半监督分类方法的有效性.
- 古楠楠樊明宇王迪贾立好杜亮
- 关键词：信号分类
- 针对非连通流形数据降维的过渡曲线方法被引量：2
- 2010年
- 针对位于非连通流形上的数据的特征提取是流形学习领域的一个公开问题,分解-整合算法是目前处理此问题的最有效的方法.然而,此算法的最大局限是边缘问题,即当不同类间的最短距数据对位于相应类内而非类边缘时,算法往往表现异常.针对这一关键问题,提出了一种解决方法——过渡曲线方法.其主要思想为,通过构建连接不同类边缘最短距数据对间的平滑过渡曲线以使流形类间的连接关系更为有效,进而使得数据的全局形态在低维空间中能够更好地保持.一系列人工与图像数据集上的实验结果表明,过渡曲线方法的表现明显优于分解-整合算法,特别是,边缘问题得到了解决,这极大地扩展了分解-整合算法的应用范围.
- 古楠楠孟德宇徐宗本
- 关键词：数据降维流形学习
- 一种基于标准化人眼图像的视线估计算法被引量：2
- 2015年
- 本文提出了一种基于标准化人眼图像的视线估计算法,能有效解决头部运动对视线估计的影响.本算法在一个红外摄像机和三个红外光源的条件下,利用三个光斑(光源在角膜表面的反射点)的图像信息,将人眼图像变换到标准化人眼图像.通过引入标准化人眼图像,使屏幕平面到标准化人眼图像平面的射影变换为定值,从而使标准化人眼图像的瞳孔中心和屏幕上的视点的变换关系为定值,由此解决了头部运动对视线估计的影响.实验结果验证了该算法在头部运动情况下的有效性.
- 任冬淳张鹏王敏古楠楠
- 关键词：视线估计视线追踪
- 基于特征子空间与流形正则化的高效增量半监督特征选择方法被引量：2
- 2020年
- 基于Fisher Score的前向序列选择法是目前性能良好并广泛使用的一种有监督特征选择方法.然而,该方法只能对有标签样本进行分析,无法利用大量"廉价"的无标签样本信息;并且随着已选特征的个数的增加,对候选特征进行评分的计算复杂度呈三次方形式增加.针对这两个问题,提出基于特征子空间与流形正则化的高效增量半监督特征选择方法.一方面,该方法通过提取有标签与无标签数据的局部线性表示来进行半监督特征选择,使得所选特征能够保持数据的局部流形结构信息;另一方面,该方法基于特征子空间理论进行特征评分,时间复杂度取决于特征空间的维数而非已选特征的个数,如果特征空间的维数是固定的,该方法将花费几乎恒定的时间来评价每一个候选特征.相比于基于Fisher Score的前向序列选择法选择特征的三次方复杂度,所提方法在时间效率方面得到很大提升.在五个标准数据集上进行了实验,所得结果验证了该方法的有效性.
- 古楠楠李路云史春红陈庆美
- 关键词：半监督学习流形正则化特征子空间
