国家自然科学基金(61033013)
- 作品数：20 被引量：48H指数：5
- 相关作者：李凡长于剑张莉姚望舒王邦军更多>>
- 相关机构：苏州大学北京交通大学常州工学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省基础研究计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于统计推理的社区发现模型综述被引量：4
- 2012年
- 社区有助于揭示复杂网络结构和个体间的关系。研究人员从不同视角提出很多社区发现方法,用来识别团内紧密、团间稀疏的网络结构。自2006年以来,提出了一些基于统计推理的社区发现方法,它们可识别实际网络中更多的潜在结构,并以其可靠的理论基础和优越的结构识别能力成为当前的主流。该类方法的主要目标是建立符合实际网络的生成模型以拟合观测网络,将社区发现问题转化为贝叶斯推理问题。首先给出社区发现中生成模型的相关定义;其次按照模型中社区组成元素将已有统计推理模型分为节点社区推理模型和链接社区推理模型,并深入探讨各种模型的设计思想及实现算法;再次,总结各模型适用的网络类型及规模、发现的社区结构、算法复杂度等,给出一种选择已有基于统计推理的社区发现模型的方法,并利用基准数据集对已有典型统计推理模型进行验证及分析;最后探讨了基于统计推理模型的社区发现存在的主要问题和未来发展的方向。
- 柴变芳贾彩燕于剑
- 加权的自适应相似度度量被引量：5
- 2013年
- 聚类分析是数据挖掘中一种非常重要的技术.聚类算法中的关键问题是相异度或相似度的度量,聚类结果直接依赖于相异度或相似度度量,尤其对于谱聚类方法更是如此.谱聚类算法是近期兴起的一种基于相似度矩阵的聚类算法.相比于传统的划分型聚类算法,谱聚类算法不受限于球状聚类簇,能够发现不规则形状的聚类簇.在已有的谱聚类算法中,高斯核相似度是最常用的相似度度量准则.基于高斯核相似度度量及其扩展形式,提出了一种加权的自适应的相似度度量,此相似度可以用于谱聚类以及其他基于相似度矩阵的聚类算法.新的相似度度量不仅能够描述多密度聚类簇中数据点间的相似度,而且可以降低离群点(噪声点)与其他数据点间的相似度.实验结果显示新的相似度度量可以更好地描述不同类型的数据集中数据点间的相似度,进而得到更好的聚类结果.
- 肖宇于剑
- 关键词：聚类分析相似度度量谱聚类离群点
- 基于动态模糊理论的高等教育动态教学质量评价
- 高等教育教学质量评价是衡量高等教育质量的重要指标和方法。现有评价模型往往忽略了评价过程中的动态性、模糊性因素,存在很多缺点。动态教学评价是基于动态模糊集理论作的一次新的尝试。评价结果可以反映评价目标的动态发展趋势,并且可...
- 苏频
- 关键词：高等教育动态模糊集教学评价
- 基于SIFT和角点特征的商标检索算法被引量：5
- 2011年
- 针对基于尺度不变特征变换(SIFT)的商标图像检索对于高度相似的反转商标图像容易出现漏检现象,提出了一种基于SIFT和角点特征的商标图像检索方法,该方法利用商标图像的局部角点特征弥补了SIFT特征的不足。实验结果表明,与现有方法相比,该方法保留了SIFT特征对遮挡、扭曲、噪声等干扰具有很强的抵抗力的优点外,同时增强了算法对图像形状的描述能力,表现出了更好的检索能力和性能。
- 王三虎姚望舒凌兴宏
- 关键词：商标检索尺度不变特征变换角点
- 基于Lambert-Phong模型的图像盲取证方法
- 2012年
- 由于现有的图像盲取证方法中所使用的光照模型不能有效地表征物体表面的实际光照效果,提出Lambert-Phong光照模型。该模型同时考虑光照的漫反射和镜面反射,利用该光照模型对无限光源模式下的图像进行蓄意修改检测。实验结果表明,Lambert-Phong光照模型能较准确地计算出图像中不同目标的光照方向,有效地判别出图像是否经过蓄意修改。
- 杜宏业姚望舒
- 关键词：光照模型光照方向图像盲取证
- 基于LDA主题模型的用户电信轨迹恢复算法
- 2019年
- 随着移动通信技术的发展和移动设备的普及,关于人们日常移动行为的轨迹数据记录愈发丰富起来。海量的轨迹数据背后隐藏着关于人们及人类社会的有价值的知识模式。为了使基于轨迹数据产生的知识模式更精准有效地服务用户,能够准确、可靠地恢复缺失电信轨迹显得尤为重要。目前大多数方法主要针对GPS轨迹等连续轨迹进行建模,而缺乏对移动通信场景中产生的电信轨迹恢复的研究。因此,针对电信轨迹缺失恢复问题,将电信轨迹恢复问题转换为矩阵补全问题,提出了一种基于LDA主题模型的恢复算法。实验中,与传统矩阵补全算法进行综合比较,并观察了不同参数对轨迹恢复效果的影响。实验结果表明,与传统矩阵补全算法相比,运用LDA主题模型能够显著提高缺失电信轨迹的恢复精度。
- 徐广根杨璐严建峰徐彩旭石鸿斌
- 一种基于预排序的贝叶斯网络结构学习算法被引量：2
- 2013年
- 贝叶斯网络结构学习对贝叶斯网络解决实际问题至关重要.基于评分与搜索的方法是目前比较常用的结构学习方法,但该类方法中结构搜索空间的大小随结点个数增加而指数增长,因此一般采用启发式搜索策略,有些方法还需要结点次序.在基于结点次序的最大相关-最小冗余贪婪贝叶斯网络结构学习算法中,由于是随机产生初始结点的次序,这增大了结果的不确定性.本文提出一种生成优化结点初始次序的方法,在得到基本有序的结点初始次序后,再结合近邻交换算子进行迭代搜索,能够在较短的时间内得到更加正确的贝叶斯网络结构.实验结果表明了该方法的有效性.
- 陈坤姚望舒
- 关键词：贝叶斯网络
- 基于改进协方差特征的李-KNN分类算法被引量：8
- 2014年
- K最近邻(KNN)分类简单高效,广泛应用于分类问题或作为分类问题中的比较基准.但实际应用中的数据,特别是结构复杂的高维数据,其特征可能不属于欧氏空间.如何选择样本特征及计算样本点间距离是KNN中的一个难题,文中充分考虑各种影响因素,基于图像区域协方差特征,利用集成的方式,提出一种多协方差李-KNN分类算法.该算法充分利用KNN分类的简单有效性及李群结构的复杂数据表示和距离计算能力,有效解决复杂高维数据的分类问题.手写体数字实验验证该算法具有较好的效果.
- 王邦军李凡长张莉于剑何书萍
- 关键词：测地线李代数
- 基于稀疏信号同伦形变的鲁棒性特征学习方法
- 2013年
- 在人脸识别问题中,为克服同一个人由于在表情与姿势上的不同给识别带来的困难,设计了基于同伦伪不变性的目标识别与图像检索方法。人脸识别中的光照变化问题也可以看作是由于人脸在空间中相对图像采集设备连续旋转平移所造成的。为了在采集的样本上提取这一同伦等价特征,结合稀疏表示提出了一个更一般的鲁棒性特征学习方法,并在YaleB数据集上进行了测试,得到了不错的效果。
- 惠寅华李凡长
- 关键词：形变双射能量函数
- 基于动态模糊集的视觉不变特征融合算法研究被引量：3
- 2011年
- 针对目标的决策问题,依据动态模糊逻辑理论,提出一种视觉不变特征的融合算法。在多特征空间训练多个神经网络,根据各个特征空间对最终结果的贡献程度,对投射到每个特征空间所得到的特征向量计算隶属度,并进行动态模糊加权融合处理,以实现机器对特征选择的自适应性,减少人工干预并最终实现机器智能的目标。实验结果表明,该方法在特征信息缺失或含有噪声的情况下,较传统的神经网络方法有明显的提高,能达到较为满意的结果。
- 杨洁李凡长
- 关键词：神经网络目标识别
