国家自然科学基金(60574039)
- 作品数：26 被引量：145H指数：7
- 相关作者：张军英高琳赵峰刘敬董安国更多>>
- 相关机构：西安电子科技大学长安大学中国科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学生物学更多>>
- 汽车牌照的检测与文字分割被引量：3
- 2008年
- 为了从车辆图像中检测汽车牌照的位置,并分割出牌照中的文字,实现对车辆身份的认定,利用牌照的边缘、文字及字符间距特征,构造了两个模板矩阵,并在此基础上设计了模板响应算法。结果表明:通过计算模板的响应,可以检测到车牌的位置及像素高度,并按车牌实际高度和像素高度的比例关系分割出牌照中的文字;该算法效率高,稳定性好,抗噪声能力强。
- 董安国高琳张兴华
- 关键词：交通工程汽车牌照
- 基于环分布的频繁子图挖掘算法
- 2009年
- 频繁子图挖掘主要涉及到子图搜索和子图同构问题。对子图搜索问题,本文提出了环分布的概念,并构造了基于环分布的子图搜索算法;对子图同构问题,本文利用度序列和特征值构造了两种算法,分别用于对有向图和无向图的同构判别。利用同构算法对搜索出的子图进行同构分类,根据分类结果得到频繁子图。实验结果表明,本算法的效率优于现有算法。
- 董安国高琳邱在秦常安定赵建邦
- 关键词：频繁子图子图同构特征值度序列
- 基于核空间中最优变换和聚类中心的鉴别特征提取被引量：1
- 2008年
- 应用统计学习理论中的核化原理,可以将许多线性特征提取算法推广至非线性特征提取算法.提出了基于核化原理的最优变换与聚类中心算法,即通过非线性变换,将数据映射到高维核空间,应用最优变换算法,实现原空间数据的非线性特征提取,而求解过程却借助"核函数",回避了复杂非线性变换的具体表达形式.新算法可提取稳健的非线性鉴别特征,从而解决复杂分布数据的模式分类问题.大量数值实验表明新算法比传统的最优变换与聚类中心算法更有效,甚至优于经典的核Fisher判别分析.
- 张宏怡张军英赵峰
- 关键词：统计学习核方法核FISHER
- 聚类分析中类数估计方法的实验比较被引量：26
- 2008年
- 在基因表达数据的探索性聚类分析中,聚类个数的确定是决定聚类质量的关键因素。许多聚类有效性评价指标和方法可用于PAM聚类算法。该文讨论适合于PAM算法的7种常用评价指标和方法,采用4种不同聚类结构特征的基因表达数据对它们的性能进行实验比较。结果表明,系统演化方法和稳定性方法估计聚类个数的性能最好,正确率分别为100%与90%。
- 王开军李健张军英过立新
- 关键词：聚类有效性聚类分析基因表达数据
- 基于非参数化概率密度估计的雷达目标识别被引量：8
- 2008年
- 针对雷达目标识别中,参数化方法估计高分辨距离像的概率密度存在的"模型失配"问题,提出一种非参数化方法——基于累计量的随机学习算法,估计距离像的概率密度。该算法运用多层感知器估计训练样本的分布函数,然后求导得到概率密度。该算法不仅能全面、精确地估计概率密度,而且回避了许多其他非参数方法面临的"窗宽"敏感性问题。基于外场实测数据的实验证明了该文方法的有效性。
- 赵峰张军英刘敬梁军利
- 关键词：雷达目标识别高分辨距离像密度估计
- 基于Gamma-SLC混合密度估计的雷达目标识别被引量：4
- 2008年
- 通过分析高分辨距离像(HRRP)的统计特性,提出一种Gamma模型与基于累积量的随机学习算法(SLC)相结合,估计HRRP概率密度的新方法:Gamma-SLC方法。该方法具有Gamma分布针对性强,估计准确与SLC适应性强的优点,同时回避了二者的缺点。另外,借鉴最大熵原则的非高斯性测度,设计了一个新的评价概率密度估计效果的准则。基于外场实测数据的实验证明了Gamma-SLC方法的有效性。
- 赵峰张军英刘敬梁军利
- 关键词：高分辨距离像概率密度估计
- 基于分类信息制导的SVM知识积累方法被引量：1
- 2009年
- 针对支持向量机(SVM)适应性学习过程中产生的知识积累问题,提出了基于分类信息制导的知识积累方法.该方法为每个样本产生了用误分率表示的分类信息,误分率低的样本作为保留样本用于知识积累、参与训练和更新SVM.输入空间先被映射到高维特征空间,在该空间中依次为每个映射样本构造一个合适的分离超平面,使其对训练样本具有较低误分率,该误分率即作为相应样本包含的分类信息.与基于距离计算的传统方法相比,该方法对目标样本的定位准确性大为提高,增强了SVM的鲁棒性,提高了其适应能力.实验比较表明,该方法在计算效率和分类性能上具有非常突出的优势.
- 申丰山张军英刘松华蒋胜利
- 关键词：支持向量机知识积累分类信息分离超平面
- 一种基于多层神经网络的盲信号分离算法被引量：4
- 2008年
- 基于多层神经网络,提出一种盲信号分离算法。该算法不对信号的密度模型做任何假设,通过多层神经网络估计任意信号的概率密度函数,并由此估计信号的评价函数。同其他方法相比,该方法不仅具有更好的分离性能,而且收敛速度较快。该方法可直接应用于所有以非线性函数代替评价函数的盲信号分离算法。实验验证了方法的有效性。
- 赵峰李维勤张军英
- 关键词：盲信号分离独立分量分析概率密度估计
- 不一致信息系统的属性约简方法研究被引量：1
- 2012年
- 针对不一致信息系统寻找解决方法,并证明算法的有效性。使用转化算法,将不一致决策表转换为一致决策表,本文使用三种方法转化,并对三种方法进行分析和比较。理论上证明了算法的有效性,并使用UCI机器学习数据库对算法进行了测试和分析。本文所述算法,不仅可以处理不一致信息系统,对一般的信息系统也是适用的,而且在运行效率上有所提高。
- 杨常清高尧
- 关键词：粗糙集属性约简信息系统
- 基于生物网络的频繁Hamilton子图挖掘算法
- 2008年
- 【目的】在生物网络的功能模体发现问题中涉及到频繁子图的挖掘,而功能模体通常是一个非树型结构的子图,甚至具有Hamilton回路。为了减少挖掘出子图的结果集,提高频繁子图挖掘的效率,分析了在生物网络中挖掘频繁Hamilton子图的算法。【方法】对网络连接矩阵构造了一种运算,得到网络路径信息,通过对路径的合并,搜索出网络中所有的Hamilton子图。【结果】在理论分析和证明的基础上,给出了2-路径和3-路径的搜索算法,进而构造了Hamilton子图的搜索算法,并对算法的复杂度进行了分析,最后将算法应用于真实生物网络,找出了频繁Hamilton子图。【结论】与现有子图搜索算法相比,由于搜索的只是Hamilton子图,减少了搜索结果集,同时引入了代数运算并构造了矩阵的快速迭代算法,提高了挖掘效率,试验结果也验证了算法的高效性。
- 董安国高琳邱在秦赵建帮周晓峰
- 关键词：生物网络HAMILTON回路
