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教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-09-0251)

作品数：3 被引量：7H指数：1
相关作者：冯林刘胜蓝金博王静肖尧更多>>
相关机构：大连理工大学大连民族学院更多>>
发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金辽宁省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇流形
  • 2篇流形学习
  • 1篇动态数据
  • 1篇遗忘因子
  • 1篇增量式
  • 1篇增量式学习
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇数据流
  • 1篇数据流分类
  • 1篇线性表
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇流分类
  • 1篇分段线性表示
  • 1篇MAPRED...

机构

  • 3篇大连理工大学
  • 1篇大连民族学院

作者

  • 3篇冯林
  • 2篇刘胜蓝
  • 2篇金博
  • 1篇吴振宇
  • 1篇陈沣
  • 1篇肖尧
  • 1篇姚远
  • 1篇王静

传媒

  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇计算机辅助设...
  • 1篇大连理工大学...

年份

  • 1篇2014
  • 2篇2013
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
人体运动分割算法:序列局部弯曲的流形学习被引量：7
2013年
针对已有的基于流形学习的分割算法多采取全局或局部线性化的学习策略,无法解决序列数据的局部高曲率问题,利用数据的几何特征描述运动的连贯性,提出一种时序流形学习的人体运动分割方法.该方法根据序列数据的局部弯曲指标描述人体运动的连贯性,利用过渡片段数据局部弯曲较大的特点寻找分割点;通过滤波技术及分段线性近似算法对局部弯曲指标数据进行处理,结合降维后的特征曲线实现人体运动时间序列的分割.对CMU人体运动捕获数据库等的实验结果表明,文中方法是有效的.
冯林刘胜蓝王静肖尧
关键词：分段线性表示流形学习
一种新的局部空间排列算法
2013年
局部切空间排列算法(local tangent space alignment,LTSA)是一种经典的非线性流形学习方法,能够有效地对非线性分布数据进行降维,但它无法学习局部高曲率数据集.针对此问题,给出了描述数据集局部曲率的参数,并提出一种局部最小偏差空间排列(locally minimal deviation spacealignment,LMDSA)算法.该算法考虑到局部切空间低鲁棒性的缺陷,在计算局部最小偏差空间的同时,能够发现数据的局部高曲率现象,通过参数控制及邻域间的连接信息,减少计算局部高曲率空间的可能,进而利用空间排列技术进行降维,手工流形及真实数据集的实验证实了该算法学习局部高曲率数据集的有效性.
刘胜蓝冯林金博吴振宇
关键词：流形学习
一种基于MapReduce的动态数据流分类算法
2014年
当前动态数据流下的实时分类问题存在3个难点:针对海量数据的实时处理;概念漂移的跟踪和模型的更新;模型的稳定和鲁棒性.针对上述问题,将极端支持向量机(extreme support vector machine,ESVM)与MapReduce框架结合,提出了带遗忘因子的鲁棒ESVM算法.该方法通过构造残差权重矩阵,对残差进行修正,同时加入遗忘因子,提高新样本的作用,从而实现对海量数据处理问题的求解.实验结果显示,所提出方法能够快速有效地对动态数据流进行分类,且结果不易受到噪声干扰,稳定性强.
冯林姚远陈沣金博
关键词：数据流分类增量式学习
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