江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXZZ110483)
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 相关作者：王士同胡文军应文豪王培良王娟更多>>
- 相关机构：江南大学湖州师范学院常熟理工学院更多>>
- 发文基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 正交模糊k平面聚类算法被引量：3
- 2011年
- 在模糊k平面聚类(KPC)算法的基础上,通过引入正交约束提出正交模糊k平面聚类算法(OFKPC).与KPC及模糊KPC(FKPC)类似,OFKPC仍从原型出发,用k组超平面替代传统的点(类中心)作为聚类原型.同时根据KPC及FKPC的思想,中心超平面是用来尽量区分不同类样本,因此这些超平面法向量构成的矩阵可用来进行特征降维.在人工数据集和UCI数据集上实验表明,OFKPC算法不仅较FKPC算法有更好的聚类效果,且具有更强的特征降维能力.
- 应文豪王士同
- 关键词：降维
- 非线性分类的分割超平面快速集成方法被引量：2
- 2012年
- 直接营销策略的分割超平面(Separating HyperPlane,SHP)方法所构建的线性超平面(Linear HyperPlane,LHP)函数集的Vapnik-Chervonenkis(VC)维不超过9,并且能够快速分类和保护数据隐私,但其训练速度慢,对样本分布敏感以及不能解决非线性等问题。为此,该文提出一种适合大样本问题的非线性分类方法,称为分割超平面的快速集成方法(Fast Ensemble of Separating HyperPlane,FE-SHP)。此方法先将训练样本划分为多个集合并分别构造它们的次优线性超平面,然后利用径向基函数(Radical Basis Function,RBF)改善次优线性超平面的非线性能力,同时引进优化权提升次优线性超平面的非线性集成效果,并将集成输出转化为概率输出,进而通过梯度下降法最大化训练样本的交叉熵对数似然函数求解相关参数。UCI数据集的实验结果表明,FE-SHP在处理大样本方面具有较好的优势。
- 胡文军王士同王娟王培良
- 关键词：基函数梯度下降法
- 隐私团校准的模糊MEB学习被引量：1
- 2012年
- 在一定条件下,基于最小累积平方误差(ISE)准则的高斯核密度估计与最小包含球(MEB)等价.在此基础上提出了一种含团状隐私数据保护的MEB学习方法,称为隐私团校准的MEB(PCC-MEB)方法;同时,通过引入模糊隶属度函数将PCC-MEB拓展为模糊的PCC-MEB(FPCC-MEB),从而解决二类及多类问题中区域不可分问题.人造和真实数据集上的实验结果表明,所提出方法具有较好的性能.
- 胡文军王士同
- 关键词：核密度估计核方法
