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邓赵红

作品数：100 被引量：735H指数：14
供职机构：江南大学数字媒体学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省杰出青年基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学医药卫生更多>>

合作作者

文献类型

  • 97篇期刊文章
  • 3篇会议论文

领域

  • 86篇自动化与计算...
  • 7篇文化科学
  • 4篇理学
  • 3篇医药卫生
  • 2篇建筑科学
  • 1篇电子电信
  • 1篇自然科学总论

主题

  • 31篇聚类
  • 15篇模糊系统
  • 13篇向量
  • 12篇支持向量
  • 12篇向量机
  • 12篇聚类算法
  • 11篇支持向量机
  • 10篇神经网
  • 10篇神经网络
  • 9篇数据集
  • 8篇TSK模糊系...
  • 7篇图像
  • 7篇子空间
  • 7篇自适
  • 7篇自适应
  • 7篇鲁棒
  • 6篇数字媒体
  • 6篇数字媒体技术
  • 6篇癫痫
  • 6篇鲁棒性

机构

  • 100篇江南大学
  • 7篇香港理工大学
  • 5篇无锡职业技术...
  • 5篇浙江大学
  • 4篇湖北交通职业...
  • 4篇江南计算技术...
  • 3篇国防科学技术...
  • 3篇南京大学
  • 3篇江苏科技大学
  • 2篇常熟理工学院
  • 2篇常州大学
  • 2篇南通大学
  • 2篇盐城工学院
  • 1篇东南大学
  • 1篇湖州师范学院
  • 1篇南京理工大学
  • 1篇上海交通大学
  • 1篇淮阴工学院
  • 1篇中国科学院
  • 1篇上海大学

作者

  • 100篇邓赵红
  • 90篇王士同
  • 29篇蒋亦樟
  • 24篇王骏
  • 9篇钱鹏江
  • 7篇史荧中
  • 6篇刘解放
  • 4篇应文豪
  • 4篇钟富礼
  • 4篇高艳丽
  • 4篇杨昌健
  • 3篇胡德文
  • 3篇张江滨
  • 3篇谢振平
  • 3篇张景祥
  • 3篇张丹丹
  • 2篇桑庆兵
  • 2篇谭左平
  • 2篇张战成
  • 2篇张远鹏

传媒

  • 14篇计算机科学与...
  • 13篇控制与决策
  • 8篇江南大学学报...
  • 7篇自动化学报
  • 7篇计算机研究与...
  • 6篇电子与信息学...
  • 6篇电子学报
  • 6篇软件学报
  • 4篇模式识别与人...
  • 4篇计算机工程
  • 4篇无锡职业技术...
  • 4篇智能系统学报
  • 2篇计算机工程与...
  • 1篇南京大学学报...
  • 1篇计算机学报
  • 1篇计算机应用
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇系统仿真学报
  • 1篇生物工程学报
  • 1篇中国工程科学

年份

  • 1篇2021
  • 9篇2020
  • 6篇2019
  • 8篇2018
  • 5篇2017
  • 10篇2016
  • 6篇2015
  • 6篇2014
  • 9篇2013
  • 8篇2012
  • 8篇2011
  • 8篇2010
  • 2篇2009
  • 4篇2008
  • 1篇2007
  • 2篇2005
  • 5篇2004
  • 2篇2003
共 100 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于视觉原理和Weber定律的TSK模糊系统建模被引量：4
2005年
提出了一种新的基于视觉原理和Weber定律的TSK模糊系统建模方法。该方法首先基于视觉原理和Weber定律定义了一种新的目标函数,接着将其应用于TSK模糊系统建模中的参数学习。它不但能从训练样本的整体分布结构来进行参数学习,还能充分利用人眼很强的目标识别能力,从而能有效建模。所做的大量仿真试验表明了本文方法的有效性。该工作的意义在于从一个新的角度来审视TSK模糊系统建模问题,并为之提出了一种新的方法。
邓赵红王士同吴锡生
关键词：视觉原理TSK模糊系统
基于移相加权球面单簇聚类的周期时间序列异常检测被引量：2
2011年
针对传统的单分类器不适用于周期时间序列的异常检测,提出了一种基于移相加权球面单簇聚类的单分类器PS-WS1M-OCC.通过在聚类过程中增加高效的循环移位操作,解决了时间序列记录之间相似度计算的问题.另一方面,基于时间序列记录的权重分布,提出了新的阈值自适应确定方法,从而使单分类器对训练集包含的异常数据和参数设置不敏感.实验表明,本文提出的单分类器可以用于周期时间序列的异常检测;与传统的单分类器相比,可以成功地从包含异常数据的训练集中进行无监督学习,对训练集包含的异常数据鲁棒,并且对参数不敏感.
王骏钟富礼王士同邓赵红
媒体智能化需求驱动的软件开发类课程教学改革研究——以江南大学数字媒体技术专业为例被引量：4
2016年
媒体智能化为数字媒体技术专业的课程教学提供了大量新内容和新手段。从媒体智能化对数字媒体人才的需求出发,以江南大学数字媒体技术专业软件开发类课程的教学为例,分析了当前课程教学存在的若干问题,并结合媒体智能化对人才培养的新要求,从教学内容、教学环境、教学模式这三个方面分别进行了探讨。
王骏谢振平蒋亦樟邓赵红王士同
关键词：数字媒体技术
基于视觉原理和Weber定律的径向基函数回归建模被引量：1
2004年
提出了一种新的基于视觉原理和Weber定律的径向基函数(RBF)回归建模方法.与传统的RBF回归建模方法相比,该方法不但考虑了训练样本的数据结构,还充分利用了人眼很强的目标识别能力,从而能快速有效的建模.所做的大量仿真试验表明了本方法的有效性.该工作的意义在于从一个新的角度来审视RBF回归建模问题,并为之提出了一种新的思路.
邓赵红王士同
关键词：视觉原理
面向小目标图像的快速核密度估计图像阈值分割算法被引量：8
2012年
针对当前小目标图像阈值分割研究工作面临的难题,提出了快速核密度估计图像阈值分割新方法.首先给出了基于加权核密度估计器的概率计算模型,通过引入二阶Renyi熵作为阈值选取准则,提出了基于核密度估计的图像阈值分割算法(Kernel density estimator based image thresholding algorithm,KDET),然后通过引入快速压缩集密度估计(Fastreduced set density estimator,FRSDE)技术,得到核密度估计的稀疏权系数表示形式,提出快速核密度估计图像阈值分割算法fastKDET,并从理论上对相关性质进行了深入探讨.实验表明,本文算法对小目标图像阈值分割问题具有更广泛的适应性,并且对参数变化不敏感.
王骏王士同邓赵红应文豪
关键词：核密度估计阈值分割
基于共享矢量链的多任务概念漂移分类方法被引量：3
2018年
增强型时间自适应支持向量机在针对单一概念漂移问题时展现出了良好效果,但是无法协同求解多个概念漂移问题.然而,在很多应用场景中,有时会包含数个具有内在相关性的非静态数据集,它们各自的分类模型应充分考虑这种关联.为了反映出各概念漂移分类模型之间的相关部分,提出共享矢量链的概念,并开发面向多任务概念漂移问题的共享矢量链支持向量机(SVC-SVM).在模拟数据集及气体传感器阵列漂移数据集上的实验结果显示,协同求解多个具有相关性的概念漂移问题能够有效提升各自的泛化能力.
史荧中邓赵红钱鹏江钱鹏江
关键词：多任务概念漂移支持向量机
改进的模糊Min-Max神经网络与模糊系统建模被引量：3
2003年
应用改进的广义模糊Min-Max神经网络进行样本分类,并以此分类结果确定模糊系统所需的模糊规则数,再运用TSK模糊系统实现函数建模,该方法的优势在于,改进的广义模糊Min-Max神经网络具有较好的自适应分类能力,可用来初步确定模糊规则数和规则空间的划分,有效避免了模糊建模时常见的规则数选取之随意性。实验结果证明,该方法实用有效。
邓赵红陆介平王士同
关键词：模糊系统聚类方法函数建模
融合异构特征的子空间迁移学习算法被引量：28
2014年
特征迁移重在领域共有特征间学习,然而其忽略领域特有特征的判别信息,使算法的适应性受到一定的局限.针对此问题,提出了一种融合异构特征的子空间迁移学习(The subspace transfer learning algorithm integrating with heterogeneous features,STL-IHF)算法.该算法将数据的特征空间看成共享和特有两个特征子空间的组合,同时基于经验风险最小框架将共享特征和特有特征共同嵌入到支持向量机(Support vector machine,SVM)的训练过程中.其在共享特征子空间上实现知识迁移的同时兼顾了领域特有的异构信息,增强了算法的适应性.模拟和真实数据集上的实验结果表明了所提方法的有效性.
张景祥王士同邓赵红蒋亦樟李奕
关键词：支持向量机
单调约束的TSK模糊系统模型被引量：1
2018年
TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统已被广泛应用于回归、分类和决策等方面,并展现出了良好的精度和可解释性,但是对于存在单调数据的建模场景,TSK模糊系统的建模效果还不够理想。针对此,提出了一个新颖的单调TSK模糊系统(MC-TSK)。通过在原始的TSK模糊系统模型上添加单调约束使MC-TSK满足单调性。MC-TSK不要求特征和输出之间存在的单调关系是一致的,这放宽了用于处理单调分类问题时大多数现有方法中使用的一致单调性的假设。较广泛的实验结果表明,与已有的处理单调分类的方法相比,MC-TSK具有更好的分类性能并且保持了可解释性等方面的特点。
曹雅邓赵红王士同
关键词：TSK模糊系统可解释性
具有协同约束的共生迁移学习算法研究被引量：3
2014年
传统迁移学习方法通常直接利用相关领域中的数据来辅助完成当前领域的学习任务,而忽略了领域间互相学习的能力.针对此类问题,提出了一种具有协同约束的共生迁移学习方法(Collaborative Constraints based Symbiosis Transfer Learning,CCSTL).在协同约束的基础上,引入共生迁移机制实现领域间的交替互动学习,进而实现源领域和目标领域间的知识迁移,从而提高受训分类器的分类性能.在模拟数据和真实数据集上的实验结果表明了新算法的有效性.
张景祥王士同邓赵红李奕蒋亦樟
关键词：支持向量机
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