简彩仁
- 作品数：32 被引量：54H指数：4
- 供职机构：厦门大学嘉庚学院更多>>
- 发文基金：福建省自然科学基金国家自然科学基金福建省教育厅科技项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学经济管理更多>>
- 流形降维最小二乘回归子空间分割
- 2018年
- 子空间分割方法一直是一种重要的机器学习方法,这些方法在人脸识别和基因表达数据识别等研究中有较好的聚类准确率。然而,这些方法在对高维小样本数据进行聚类时难以取得理想的结果。为了解决这些问题,借鉴流形降维中的局部保持投影法和最小二乘回归子空间分割法,提出流形降维最小二乘回归子空间分割法。该方法通过局部保持投影进行降维,再利用最小二乘回归子空间分割方法实现聚类。在6个生物基因表达数据集和2个图像数据集上的实验表明了该方法的有效性。
- 林智鹏黄増裕简彩仁
- 关键词：局部保持投影降维
- 多层次自适应知识蒸馏的轻量化高分遥感场景分类
- 2023年
- 提出一种多层次自适应知识蒸馏方法,以提升轻量化模型的性能.首先,针对遥感影像类别间差异程度不均衡的问题,通过改进输出层知识蒸馏中的温度机制,提出一种自适应温度机制,促进学生模型更好地学习大且深的教师模型输出层概率分布知识;然后,通过添加辅助卷积块来融入特征层的知识蒸馏方法,使学生模型学习教师模型的多层次知识;最后,在UCM、AID和NWPU这3个公开数据集上进行实验.结果表明:所提方法蒸馏后的学生模型参数量仅为教师模型的6%,其分类精度较蒸馏前最多可提升7.78%,比其他网络模型更便于部署在末端.
- 翁谦黄志铭林嘉雯林嘉雯廖祥文
- 关键词：卷积神经网络
- 基于局部强化最小二乘回归子空间分割的基因表达数据聚类
- 2016年
- 利用局部约束协同表示法改进最小二乘回归子空间分割方法,提出局部强化最小二乘子空间分割方法(LSLSR)。该方法通过近邻样本的协同作用强化重构系数使得LSLSR有更好的抗噪能力,结果表明该方法有较高的聚类准确率。
- 简彩仁翁谦
- 关键词：基因表达数据聚类
- 融入距离信息的最小二乘回归子空间分割被引量：4
- 2016年
- 有效分类基因表达数据有助于癌症的诊断,而基因表达数据的高维数、小样本特点使基因表达数据分类困难。针对这个问题,在最小二乘回归子空间分割算法中考虑距离信息,提出融入距离信息的最小二乘回归子空间分割算法。融入距离信息的最小二乘回归子空间分割模型除了考虑数据之间的相关性,还考虑了数据之间的距离信息。在基因表达数据集上的实验结果表明,所提出的算法是有效的聚类方法。
- 林莉媛陈晓云简彩仁
- 关键词：基因表达数据聚类
- 数形结合在一维随机变量函数分布中的教学研究被引量：1
- 2019年
- 一维随机变量函数的分布是概率论与数理统计教学的重点与难点,也是全国研究生入学考试的重点与难点.利用分布函数法构造一类适用于求解一维随机变量函数分布的直观解法,该方法基于数形结合思想构建统一方法求解一维随机变量函数的分布.确定了几类适用的场合,给出了3个典型例题的应用过程.
- 简彩仁吕书龙刘文丽
- 关键词：数形结合分布函数
- 正交基低冗余无监督特征选择法被引量：2
- 2022年
- 借鉴基于正则回归的无监督并行正交基聚类特征选择法和最大互信息系数,提出正交基低冗余无监督特征选择法.该方法在正交基下选择具有判别能力的特征,可用最大互信息系数矩阵选择低冗余性的特征子集.4个图像数据集上的实验结果表明:该方法选择的特征子集可以提高聚类准确率.
- 简彩仁翁谦
- 关键词：正交基聚类
- 权自适应最小二乘回归子空间分割法被引量：1
- 2017年
- 基于表示理论的子空间分割方法有着广泛的应用。经典的子空间分割方法通过不同的正则项求解仿射矩阵,而忽略了特征属性对子空间分割的影响。针对这些问题,通过特征权重自适应的思想对最小二乘回归子空间分割方法进行改进,提出权自适应最小二乘回归子空间分割方法。在6个数据集上的实验结果表明该方法是有效的。
- 简彩仁吕书龙
- 关键词：聚类
- 应用非负矩阵分解的数据重构
- 2018年
- 借鉴非负矩阵分解的重构思想,提出基于非负矩阵分解的数据重构。该方法主要通过非负矩阵分解得到重构数据集,其与原始数据集之间存在不同,从而可以降低高维数据多噪声的影响。两个人脸图像数据集的识别结果表明,该方法可以提高识别准确率。
- 简彩仁施潇磊吕书龙
- 关键词：非负矩阵分解数据重构聚类
- 基于发展性评价与专业素质培养的统计计算课程的教学改革研究被引量：3
- 2020年
- 文章从"统计计算与统计软件"课程教学面临的严峻现状出发,提出学生"缺什么、怕什么、要什么和会什么"四个普遍问题。基于工程认证思想和专业素质培养需求,提出以教学设计为统领设计的七个课程教学改革思路,并给出每个设计的具体内容与措施。以发展性评价为手段并结合专业素质培养为学生规划"怎么学、怎么想、怎么做和怎么研究"的学习路径。经过2016和2017两年的试运行,改革措施取得了一定的成效,并对学风产生了积极正面的影响。
- 吕书龙刘文丽梁飞豹薛美玉简彩仁
- 关键词：教学改革
- 局部系数增强判别协同表示分类法
- 2023年
- 协同表示分类法(CRC)是一种基于表示理论的简单分类方法,它和它的许多扩展模型具有良好的分类性能.概率协同表示分类法(ProCRC)、判别稀疏表示分类法(DSRC)和判别协同表示分类法(DCRC)通过定义不同的判别信息项改进CRC.借鉴ProCRC、DSRC和DCRC,定义判别信息项增强表示系数的判别能力,基于近邻系数的相似性,定义局部系数强化项,增强近邻样本的协同表示能力,提出了局部系数增强判别协同表示分类法(LDCRC).在6个数据集上的实验表明LDCRC是有效的.
- 简彩仁夏靖波
