张亚男
- 作品数：4 被引量：10H指数：1
- 供职机构：西北师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金甘肃省高等学校研究生导师科研项目计划甘肃省高校基本科研业务费专项资金项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 一种改进的模糊软集多参数决策方法
- 2017年
- 模糊软集多参数决策方法中经常将Zadeh交与代数积使用在数据融合方法中,在一些实际应用中会产生信息缺失,导致决策者无法做出准确的选择。针对这一问题,结合Einstein运算法则提出一种新的数据融合方法,用于解决信息缺失和对象无法排序的问题。所提出的基于模糊软集的多参数决策方法是通过Einstein积运算进行多个参数集合的整合,从而得到一个合成模糊软集,再由合成模糊软集计算得到对照矩阵与得分表,最终得到对象的全排序,为决策者提供判断依据。通过实例结果,可以验证新方法在决策问题中的正确性和有效性。
- 杨勇张亚男沈健
- 基于边缘检测的多类别医学图像分类方法被引量：9
- 2016年
- 针对乳腺X光医学图像多类分类精度普遍较低的问题,提出了一种基于边缘检测的医学图像多类分类新方法。首先对乳腺X光医学图像进行预处理包括图像去噪和图像增强,再通过边缘检测方法,获取乳腺X光医学图像中的肿块区域,对检测到的肿块区域使用灰度共生矩阵提取特征,对于提取到的特征,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)的方法进行分类;对于检测不到肿块区域的乳腺X光医学图像可直接分类为无乳腺癌(即正常)类。实验结果表明,与传统的支持向量机多类分类算法相比,基于边缘检测的医学图像多类分类新方法在乳腺X光医学图像上具有更高的分类精度。
- 沈健蒋芸张亚男胡学伟
- 关键词：多类分类边缘检测灰度共生矩阵支持向量机
- 一种基于样本加权的多尺度核支持向量机方法被引量：1
- 2016年
- 多核学习方法是机器学习领域中的一个新的热点。核方法通过将数据映射到高维空间来增加线性分类器的计算能力,是目前解决非线性模式分析与分类问题的一种有效途径。但是在一些复杂的情况下,单个核函数构成的核学习方法并不能完全满足如数据异构或者不规则、样本规模大、样本分布不平坦等实际应用中的需求问题,因此将多个核函数进行组合以期获得更好的结果,是一种必然的发展趋势。因此提出一种基于样本加权的多尺度核支持向量机方法,通过不同尺度核函数对样本的拟合能力进行加权,从而得到基于样本加权的多尺度核支持向量机决策函数。通过在多个数据集上的实验分析可以得出所提方法对于各个数据集都获得了很高的分类准确率。
- 沈健蒋芸张亚男胡学伟
- 关键词：多核学习映射数据异构
- 基于模糊软集的决策方法研究
- 现实生活中的决策问题都是基于人类主观意识和需求而存在的,而传统的数学方法只能解决确定性问题,因此决策问题的解决不能依靠传统的数学方法。而模糊集可以精确的描述事物的模糊性,所以具备解决决策问题的基础。软集作为一种新的数学模...
- 张亚男
- 文献传递
