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国家自然科学基金(61170122)

作品数：21 被引量：72H指数：6
相关作者：王士同邓赵红蒋亦樟张江滨王军玲更多>>
相关机构：江南大学江阴职业技术学院无锡职业技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 21篇中文期刊文章

领域

  • 20篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 10篇聚类
  • 4篇聚类算法
  • 3篇支持向量
  • 3篇支持向量机
  • 3篇图像
  • 3篇向量机
  • 3篇鲁棒
  • 3篇鲁棒性
  • 3篇模糊聚类
  • 3篇模糊系统
  • 2篇多样性
  • 2篇欧氏距离
  • 2篇迁移
  • 2篇子空间
  • 2篇子空间聚类
  • 2篇维数
  • 2篇向量
  • 2篇均值聚类
  • 2篇均值聚类算法
  • 2篇空间聚类

机构

  • 20篇江南大学
  • 2篇江阴职业技术...
  • 2篇无锡职业技术...
  • 1篇东华大学
  • 1篇江南计算技术...
  • 1篇湖州师范学院
  • 1篇常州大学
  • 1篇南通大学
  • 1篇无锡城市职业...

作者

  • 18篇王士同
  • 7篇邓赵红
  • 6篇蒋亦樟
  • 2篇周建林
  • 2篇张江滨
  • 2篇于平
  • 2篇史荧中
  • 2篇杨昌健
  • 2篇王军玲
  • 2篇张丹丹
  • 1篇刘渊
  • 1篇徐明亮
  • 1篇高艳丽
  • 1篇孙明贵
  • 1篇张远鹏
  • 1篇王娟
  • 1篇谢振平
  • 1篇王培良
  • 1篇胡文军
  • 1篇俞林

传媒

  • 4篇控制与决策
  • 3篇计算机工程
  • 2篇电子与信息学...
  • 2篇智能系统学报
  • 1篇自动化学报
  • 1篇系统工程理论...
  • 1篇数据采集与处...
  • 1篇南京大学学报...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机科学
  • 1篇山东大学学报...

年份

  • 1篇2021
  • 3篇2020
  • 1篇2018
  • 1篇2017
  • 4篇2016
  • 7篇2015
  • 2篇2014
  • 2篇2013
共 21 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于模糊子空间聚类的〇阶L2型TSK模糊系统被引量：7
2015年
经典数据驱动型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统在获取模糊规则时,会考虑数据的所有特征空间,其带来一个重要缺陷:如果数据的特征空间维数过高,则系统获取的模糊规则繁杂,使系统复杂度增加而导致解释性下降。该文针对此缺陷,探讨了一种基于模糊子空间聚类的〇阶L2型TSK模糊系统(Fuzzy Subspace Clustering based zero-order L2-norm TSK Fuzzy System,FSC-0-L2-TSK-FS)构建新方法。新方法构建的模糊系统不仅能缩减模糊规则前件的特征空间,而且获取的模糊规则可对应于不同的特征子空间,从而具有更接近人类思维的推理机制。模拟和真实数据集上的建模结果表明,新方法增强了面对高维数据所建模型的解释性,同时所建模型得到了较之于一些经典方法更好或可比较的泛化性能。
邓赵红张江滨蒋亦樟史荧中王士同
关键词：高维数据
半监督空间化竞争聚集算法及其在图像分割中的应用被引量：2
2015年
经典竞争聚集(CA)算法在聚类时对于样本中的少量已知信息没有加以利用,但这些信息往往需要应用到整个聚类过程中。此外,在相似度度量函数的选择上CA算法使用常见的欧氏距离,然而欧氏距离仅适用于团状数据,制约了算法的应用范围。针对上述问题,通过引入具备半监督学习能力的半监督项对隶属度矩阵进行增强,利用聚类中心和中心邻近的点组成空间,把样本点与该空间的距离替代欧氏距离作为新的相似度度量标准,并给出判断聚类中心能否合并的阈值参数,最终得到半监督空间化CA算法。通过在人造图像和真实图像上的分割结果表明,该算法能够更准确地获取聚类类别数以及更好的聚类效果。
于平王士同
关键词：欧氏距离
基于密度的模糊代表点聚类算法被引量：8
2020年
结合密度聚类和模糊聚类的特点,提出一种基于密度的模糊代表点聚类算法.首先利用密度对数据点成为候选聚类中心点的可能性进行处理,密度越高的点成为聚类中心点的可能性越大;然后利用模糊方法对聚类中心点进行确定;最后通过合并聚类中心点确定最终的聚类中心.所提出算法具有很好的自适应性,能够处理不同形状的聚类问题,无需提前规定聚类个数,能够自动确定真实存在的聚类中心点,可解释性好.通过结合不同聚类方法的优点,最终实现对数据的有效划分.此外,所提出的算法对于聚类数和初始化、处理不同形状的聚类问题以及应对异常值等方面具有较好的鲁棒性.通过在人工数据集和UCI真实数据集上进行实验,表明所提出算法具有较好的聚类性能和广泛的适用性.
周洁姜志彬张远鹏王士同
关键词：聚类密度聚类模糊聚类聚类中心鲁棒性
融合多重Bayesian决策的多视角视频车辆快速检索算法被引量：3
2015年
从图像特征点匹配的角度出发,提出一种融合多重Bayesian决策的多视角视频车辆快速检索算法.算法基于随机Ferns特征,对目标车辆的多视角图片进行特征点提取,融合多视角图片特征点进行特征训练,构建双层贝叶斯分类器,融合两重Bayesian决策计算视频图像中检测出的特征点集的联合概率,为当前视频图像分配类标签,完成多视角视频车辆的快速检索.对比试验表明,该算法与其他利用图像匹配算法进行视频检索的方法相比具有较高的识别率和较低的时间复杂度,并具备一定的实际使用价值.
鲁建飞谢振平刘渊
关键词：视频检索贝叶斯决策
基于划分自适应融合的多视角模糊聚类算法被引量：5
2016年
针对多视角聚类任务如何更好地实现视角间的合作之挑战,提出一种新的视角融合策略.该策略首先为每个视角设置一个划分,然后通过自适应学习获取一个融合权重矩阵对每个视角的划分进行自适应融合,最终利用视角集成方法得到全局划分结果.将上述策略应用到经典的FCM(Fuzzy C-means)模糊聚类框架,提出相应的多视角模糊聚类算法.在模拟数据集和UCI数据集上的实验结果均显示,所提出的算法较几种相关聚类算法在应对多视角聚类任务时具有更好的适应性和更好的聚类性能.
邓赵红张丹丹蒋亦樟刘解放王士同
关键词：数据划分自适应融合自适应学习模糊聚类
基于临近像素空间距离的模糊C均值聚类算法被引量：2
2013年
针对传统图像分割算法对不同类型噪声敏感性缺陷的问题,基于临近像素空间距离的模糊C均值聚类算法即SF-CM(fuzzy C means clustering algorithm based on the space distance of the nearest pixels)算法,采用核化的空间距离公式,将点到点之间的距离转化为点到空间的距离,很好的平衡了考察像素点临近像素点的灰度信息与位置信息间的关系,进一步克服了临近像素的位置差异对考察像素影响不同的缺点。通过在合成图像和自然图像上的大量实验并与几个传统算法进行对比,不仅表现出了很强的抗干扰能力,提高了聚类精度,并且很好的保留了原图像边缘等细节信息,体现出了较强的鲁棒性。
王军玲周建林包芳王士同
关键词：模糊聚类C均值聚类算法核函数鲁棒性
基于模糊子空间聚类的0阶岭回归TSK模糊系统被引量：6
2016年
经典数据驱动型TSK模糊系统在利用高维数据训练模型时,由于规则前件采用的特征过多,导致规则的解释性和简洁性下降.对此,根据模糊子空间聚类算法的子空间特性,为TSK模型添加特征抽取机制,并进一步利用岭回归实现后件的学习,提出一种基于模糊子空间聚类的0阶岭回归TSK模型构建方法.该方法不仅能为规则抽取出重要子空间特征,而且可为不同规则抽取不同的特征.在模拟和真实数据集上的实验结果验证了所提出方法的优势.
邓赵红张江滨蒋亦樟王士同
关键词：解释性高维数据岭回归TSK模糊系统
可能性匹配知识迁移原型聚类算法被引量：1
2020年
针对迁移原型聚类的优化问题,本文以模糊知识匹配迁移原型聚类为基础,介绍了聚类场景中从源域到目标域的迁移学习机制,明确了源域聚类中心辅助目标域得到更好的聚类效果。但目前此类迁移机制依然面临如下的挑战:1)如何克服已有迁移原型聚类方法中不同类别间的知识强制性匹配带来的负作用。2)当源域与目标域相似度较低时,如何避免模糊强制性匹配的不合理性以及过于依赖源域知识的缺陷被放大。为此,研究了一种新的迁移原型聚类机制,即可能性匹配知识迁移原型机制,并基于此实现了2个具体的迁移聚类算法。借鉴可能性匹配的思想,该算法可以自动选择和偏重有用的源域知识,克服了源域和目标域之间的强制性匹配限制,具有较好的可调节性。研究结果表明:在不同迁移场景下模拟数据集和真实NG20groups数据集上的实验研究表明,提出的算法较已有的相关算法展现了更好的性能。
聂飞高艳丽邓赵红王士同
一种基于同类约束的半监督近邻反射传播聚类方法被引量：11
2016年
以近邻反射传播(Affinity propagation,AP)聚类算法为基础,提出了一种基于同类约束的半监督近邻反射传播聚类方法 (Semi-supervised affinity propagation clustering method with homogeneity constraints,HCSAP).该方法在聚类目标函数中引入同类约束项,以保证聚类结果与同类集先验信息一致.利用最大和信任传播(Max-sum belief propagation)优化过程对目标函数进行求解,导出同类约束下的吸引度(Responsibility)和归属度(Availability)的迭代方程.人工数据集和真实数据集上的实验结果表明本文所提方法的有效性.
徐明亮王士同杭文龙
关键词：半监督聚类信任传播
基于LS-SVM与模糊补准则的特征选择方法被引量：6
2017年
针对传统特征选择算法采用单一度量的方式难以兼顾泛化性能和降维性能的不足,提出新的特征选择算法(least squares support vector machines and fuzzy supplementary criterion,LS-SVM-FSC)。通过核化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)对每个特征的样本进行分类,使用新的模糊隶属度函数获得每个样本对其所属类的模糊隶属度,使用模糊补准则选择具有最小冗余最大相关的特征子集。试验表明:与其他10个特征选择方法与7个隶属度决定方法相比,所提算法在9个数据集上都具有很高的分类准确率和很强的降维性能,且在高维数据集中的学习速度依然很快。
李素姝王士同李滔
关键词：最小二乘支持向量机模糊隶属度函数
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