国家科技型中小企业技术创新基金(09C26213203797)
- 作品数：8 被引量：102H指数：4
- 相关作者：朱玉全晏立陈耿贺强郝洪星更多>>
- 相关机构：江苏大学南京审计大学复旦大学更多>>
- 发文基金：国家科技型中小企业技术创新基金国家自然科学基金江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于局部密度的核K-means算法被引量：4
- 2011年
- 针对核K-means算法初始聚类中心点难以确定等问题,提出了一种基于局部密度的核K-means算法,该方法利用每个样本的局部相对密度来选择具有高密度且低相似性的样本来生成初始类中心点。实验结果表明,该算法能够很好地排除类边缘点和噪声点的影响,并且能够适应数据集中各个实际类别密度分布不平衡的情况,最终可以生成质量较高且波动性较小的聚类。
- 李米娜朱玉全陈耿郝洪星
- 关键词：数据挖掘
- 基于LOG和Canny算子的边缘检测算法被引量：76
- 2011年
- 针对传统Canny算子抑制噪声和检测低强度边缘能力不足的问题,提出一种将LOG算子和Canny算子相结合的边缘检测方法。采用LOG算子对图像进行噪声过滤,从以下3个方面改进Canny算子实现边缘检测:(1)设计高斯滤波核对过滤掉噪声的图像进行边缘增强,使低强度边缘更容易被检测;(2)在M×N邻域中计算梯度幅值和方向;(3)将梯度方向结合梯度幅值计算,使梯度幅值在边缘检测中更具依据性。对增加椒盐噪声的图像进行实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘。
- 贺强晏立
- 关键词：CANNY算子LOG算子梯度幅值
- 基于重复热点数据的CF广播结构改进算法被引量：1
- 2010年
- 针对现有广播结构构建中对数据访问概率倾斜度考虑不足的问题,在CF索引树的基础上提出了一种基于数据倾斜度的广播构建算法。该算法充分考虑热点数据的请求,根据数据在CF索引树中所处位置的不同,在一个广播周期内重复广播热点数据及其对应的索引节点,尽量减少移动用户的访问时间。最后通过实验验证了改进后广播结构的有效性。
- 孙金津朱玉全陈耿
- 关键词：移动计算数据广播
- 基于划分和层次的混合动态聚类算法被引量：13
- 2011年
- 针对划分聚类对初始值较为敏感以及层次聚类时间复杂度高等缺陷,提出了一种基于划分和层次的混合动态聚类算法HDC-PH。该算法首先使用划分聚类快速生成一定数量的子簇,然后以整体相似度的聚类质量评价标准来动态改变聚类数目,同时给出了聚类过程中孤立点的剔除方法。实验结果表明,HDC-PH算法的性能明显优于划分和层次算法,提高了聚类质量,并获得了更自然的聚类结果。
- 郝洪星朱玉全陈耿李米娜
- 关键词：K-MEANSCURE混合聚类孤立点
- 基于高维几何特征的孤立点检测算法
- 2011年
- 针对孤立点检测算法不能较好地模拟人工检测过程、未充分考虑待测数据周围样本分布的问题,提出了一种孤立点检测算法DD-SVDD.该算法综合考虑待测样本与目标样本之间的距离,以及待测样本所在区域样本的分布信息,结合距离和平均密度来确定高维特征空间中决策边界附近待测数据的类别.在训练阶段,考虑了决策边界附近目标训练样本的分布,预留训练样本集中边界的部分目标样本并计算其平均密度;在预测阶段,综合使用距离与平均密度对待测样本的归属进行判断.进行了算法的推导,给出了训练阶段、检测阶段的伪代码,并基于UCI机器学习库中的数据进行试验.结果表明,DD-SVDD算法具有有效性,并能达到较高的识别率.
- 朱玉全刘晟孙金津
- 关键词：孤立点检测支持向量数据描述
- 基于形状上下文的复杂验证码识别算法被引量：7
- 2011年
- 使用改进的形状上下文方法对复杂验证码进行识别,采用整体识别方法,不对图片进行切割,使用半极坐标圆进行建模的方式,解决2个字符连接处像素点建模互相干扰的问题。设计并实现复杂验证码识别算法,并与简单验证码进行比较。实验结果证明,复杂验证码识别算法能对字符粘连的复杂验证码进行识别。
- 贺强晏立
- 关键词：验证码形状上下文
- 基于原型抽象和分类价值量的决策树算法被引量：1
- 2010年
- 为了克服现有决策树分类算法在大数据集上的有效性和可伸缩性的局限,提出一种新的基于粗糙集理论的决策树算法。首先提出基于代表性实例的原型抽象方法,该方法从原始数据集中抽取代表性实例组成抽象原型,可缩减实例数目和无关属性,从而使算法可以处理大数据集;然后提出属性分类价值量概念,并作为选择属性的启发式测度,该测度描述了属性对分类的贡献价值量的多少,侧重考虑了属性之间以及实例与分类之间的关系。实验表明,新算法比其他算法生成的决策树规模要小,准确率也有显著提高,在大数据集上尤为明显。
- 周亮晏立
- 关键词：决策树粗糙集大数据集
- 基于马尔科夫随机场和鲁棒误差函数的半监督分类研究
- 2010年
- 为了克服由错误标记样本所引发的问题,提出半监督分类器模型。从标记数据和未标记数据中学习得到决策准则,并在马尔科夫随机场中,运用一个新的基于鲁棒误差函数的能量函数,分别设计基于迭代条件模型和马尔科夫链蒙特卡罗的两种算法来推断标记样本和未标记样本的类别。实验结果表明这两种方法对于现实世界的数据集来说是高效的,并具有很好的鲁棒性。
- 梁军陈龙周卫琪陶文倩姚明胥正川
- 关键词：马尔科夫随机场
