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周国华

作品数：5 被引量：4H指数：1
供职机构：常州轻工职业技术学院信息工程系更多>>
发文基金：江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信金属学及工艺更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇金属学及工艺
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇折弯
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 1篇代价敏感学习
  • 1篇代价敏感支持...
  • 1篇学习机
  • 1篇远程
  • 1篇远程监控
  • 1篇远程监控系统
  • 1篇折弯机
  • 1篇数控
  • 1篇数控加工
  • 1篇数控系统
  • 1篇凸壳
  • 1篇监控系统
  • 1篇多轴数控加工
  • 1篇板料
  • 1篇板料折弯

机构

  • 5篇常州轻工职业...
  • 2篇扬州大学

作者

  • 5篇周国华
  • 2篇殷新春
  • 2篇周国华
  • 1篇商俊燕
  • 1篇巢海鲸
  • 1篇宋洁

传媒

  • 1篇机床与液压
  • 1篇中文信息学报
  • 1篇计算机科学
  • 1篇西南大学学报...
  • 1篇电子设计工程

年份

  • 2篇2018
  • 1篇2017
  • 2篇2016
共 5 条 记 录，以下是 1-5
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排序方式：
基于凸壳的在线单类学习机
2018年
传统的基于支持向量机的单类分类器因计算复杂度高而无法满足大规模数据实时处理的需求,在线学习方法为解决该问题提供了一种有效途径.本文在挖掘样本数据在特征空间分布性状的基础上,提出了一种基于凸壳的在线单类学习机(0ne-class Online Classifier based on Convex Hull,OOCCH).该方法首先使用凸壳的定义选择能代表特征空间中数据分布的凸壳向量对应的原始样本作为训练样本来缩减训练集的规模;其次在分类器在线更新阶段利用凸壳向量动态地调整分类器的训练样本.理论分析证明了OOCCH的有效性,与现有的在线单类分类器的实验比较,OOCCH在训练时间和分类性能方面有显著优势.
周国华周国华殷新春
关键词：凸壳
板料折弯多轴数控加工系统研发
2016年
介绍了基于ARM9和X86平台的板料折弯多轴数控加工系统,该系统具有良好的交互能力、高效的编程能力和完善的操作功能,降低了对操作人员的要求,交互方式具有简单、直观、实用、易维护的特点。
周国华
关键词：X86平台
基于Android平台的折弯机远程监控系统被引量：1
2016年
为了促进数控系统发展,方便系统维护与监测,开发了一种基于Android平台的折弯机远程监控系统,实现了对折弯机系统运行数据的远程采集和数据存储功能。该系统不受地点时间限制,用户可在任何具备网络覆盖的地方从手机上浏览并获取数据,并根据数据自动生成系统运行报告、故障诊断报告及图形分析报告,系统运行可靠,且具有较高的性价比。
周国华商俊燕
关键词：折弯机远程监控
安全迁移支持向量机被引量：2
2017年
迁移学习方法是一种新的机器学习框架,它将源领域数据通过学习迁移到相似的目标领域中,减弱了对已标记数据的依赖。但迁移学习方法中一个重大问题是使用目标领域数据与源领域数据得到的分类器很可能比仅利用目标领域数据得到的分类器的效果更差,从而造成一种"负迁移"现象。针对此问题,提出一种基于目标领域已标记数据知识的安全控制机制,并通过结合近年出现的一种迁移学习分类器(TL-SVM)提出了一种安全迁移支持向量机(SATL-SVM),从理论上解决了TL-SVM的负迁移问题,在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明了所提方法的有效性。
周国华巢海鲸申燕萍
关键词：支持向量机
局部几何保持的Laplacian代价敏感支持向量机被引量：1
2018年
不平衡数据广泛存在于现实生活中,代价敏感学习能有效解决这一问题。然而,当数据的标记信息有限或不足时,代价敏感学习分类器的分类精度大大下降,分类性能得不到保证。针对这一情况,该文提出了一种局部几何保持的Laplacian代价敏感支持向量机(LPCS-LapSVM),该模型基于半监督学习框架,将代价敏感学习和类内局部保持散度的思想引入其中,从考虑内在可分辨信息和样本的局部几何分布两方面来提高代价敏感支持向量机在标记信息有限的场景中的分类性能。UCI数据集上的实验结果表明了该算法的有效性。
周国华周国华宋洁
关键词：代价敏感学习半监督学习
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