王红军
- 作品数：54 被引量：101H指数：6
- 供职机构：西南交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学机械工程交通运输工程更多>>
- 基于矩阵运算的复杂网络构建方法被引量：10
- 2016年
- 本文从邻接矩阵的视角分析复杂网络,研究了基于矩阵Kronecker积运算与Kronecker和运算的复杂网络构建方法.将Kronecker积运算迭代地应用于一个简单初始网络的邻接矩阵,得到了一个Kronecker积图,也是一个分形维数不超过2的自相似网络.当初始网络是连通非二分图时,则得到的Kronecker积图同时具有小世界特性,其直径不超过初始网络直径的两倍.其次,将Kronecker和运算顺次应用于多个简单初始网络的邻接矩阵,得到了一个Kronecker和图,也是一个度分布呈正态分布的随机网络.最后,给出了基于矩阵运算的复杂网络构建方法的若干性质.
- 刘胜久李天瑞洪西进王红军珠杰
- 关键词：复杂网络矩阵运算自相似网络分形维数随机网络
- 一种复杂网络构建方法
- 本发明涉及电数字数据处理领域，特别适用于特定功能的数据处理方法，具体涉及一种基于邻接矩阵Kronecker和的复杂网络构建方法。本发明提供了一种基于邻接矩阵Kronecker和的复杂网络构建方法，基于一个简单的生成网络，...
- 李天瑞刘胜久珠杰王红军
- 文献传递
- 基于k个标记样本的弱监督学习框架被引量：2
- 2020年
- 聚类是机器学习领域中的一个研究热点,弱监督学习是半监督学习中一个重要的研究方向,有广泛的应用场景.在对聚类与弱监督学习的研究中,提出了一种基于k个标记样本的弱监督学习框架.该框架首先用聚类及聚类置信度实现了标记样本的扩展.其次,对受限玻尔兹曼机的能量函数进行改进,提出了基于k个标记样本的受限玻尔兹曼机学习模型.最后,完成了对该模型的推理并设计相关算法.为了完成对该框架和模型的检验,选择公开的数据集进行对比实验,实验结果表明,基于k个标记样本的弱监督学习框架实验效果较好.
- 付治王红军李天瑞滕飞滕飞
- 关键词：聚类
- 基于对比共识图学习的多视图属性图聚类算法
- 2024年
- 多视图属性图聚类可以将具有多个视图的图数据的节点划分到不同的簇中,近年来受到了研究者的广泛关注。目前,已有许多基于图神经网络的多视图属性图聚类方法被提出并取得了较好的聚类性能。然而,由于图神经网络难以处理数据收集过程中出现的图噪声,因此基于图神经网络的多视图属性图方法很难进一步提高聚类性能。为此,提出了一种新的基于对比共识图学习的多视图属性图聚类算法,以降低噪声对聚类的影响从而得到更好的结果。该算法包括4个步骤:首先,使用图滤波消除图上的噪声,并同时保留完整的图结构;然后,选择少量节点来学习共识图,以降低计算复杂度;随后,使用图对比正则化来帮助学习共识图;最后,利用谱聚类获得聚类结果。大量的实验结果表明,与当前最先进的方法相比,所提算法能够很好地减少图数据中噪声对聚类的影响,并以较高的执行效率取得良好的聚类结果。
- 刘鹏仪胡节王红军王红军
- 一种基于图分割的多阶段交叉聚类异常数据检测方法
- 本发明公开了一种基于图分割的多阶段交叉聚类异常数据检测方法，包括如下步骤：获取数据集，根据数据集中的样本数据，构建K‑临近图；确定K‑临近图中的枢轴点，并将枢轴点从K‑临近图中去除，得到新的K‑临近图；根据目标分割函数，...
- 周源王红军 李月莹
- 一种基于少量标签的改进迁移模糊聚类被引量：2
- 2016年
- 传统聚类算法难以利用已有的历史信息,尤其是数据被污染的情况下聚类结果不理想;半监督聚类常用于数据中有部分标签的情况。在源数据有少量标签的情况下,提出半监督混合C均值聚类算法(SS-FPCM);基于迁移学习框架,针对负迁移问题对算法进行修正,提出了防止负迁移的半监督迁移算法(TSS-FPCM);最后,为了充分借鉴源数据的信息,利用"代表点"来代替源数据类信息,融入算法中再次迁移得到改善的半监督迁移算法(ITSSFPCM)。实验表明,3个算法能够有效的利用源数据提高聚类性能。SS-FPCM与TSS-FPCM可以利用源数据的少量标签数据,而ITSS-FPCM算法结合了标签数据与"代表点"两个有效信息,在数据信息匮乏、数据被污染的情况下得到较好的聚类结果。
- 王跃杨燕王红军
- 关键词：聚类模糊C均值
- 基于随机近邻嵌入的判别性特征学习
- 2022年
- 特征学习是机器学习中的一项重要技术,研究从原始数据中学习后置任务所需的数据表示.目前,多数特征学习算法侧重于学习原始数据中的拓扑结构,忽略了数据中的判别信息.基于此,提出了基于随机近邻嵌入的判别性特征学习模型.该模型将对判别信息的学习与对拓扑结构的学习融合在一起,通过迭代求解的方式,同时完成对这两者的学习,从而得到原始数据具有判别性的特征表示,可以显著提升机器学习算法的性能.多个公开数据集上的实验结果验证了该模型的有效性.
- 赵辉王红军王红军龙治国彭博
- 一种基于数据关联的聚类集成方法
- 聚类集成是集成学习中的一个重要分支,其目标是解决无监督聚类分析中聚类算法的选择性、偏差性与数据特殊性等导致聚类结果不理想的问题.提出了一种基于数据关联的聚类集成方法(CEBDR),该算法先提取出在聚类成员中体现有关联关系...
- 谷鹏花杨燕王红军
- 文献传递
- 基于曲线距离分析的嵌入式增强聚类算法
- 2021年
- 针对传统数据分析方法对高维数据进行聚类分析时存在的操作过程繁琐及准确率低等缺陷,提出基于曲线距离分析的嵌入式增强聚类算法(ECE-CDA)。计算高维空间中数据点之间的成对曲线距离并由聚类引导将其映射到低维空间,构造权重函数保持局部拓扑结构不变性。该算法简化了数据分析过程,同时实现降维和聚类,可作为通用的高精度框架。在12个公共数据集上的实验结果表明,该算法能有效进行数据降维并大幅提高模型的聚类精度。
- 吴艳萍王红军李天瑞邓萍
- 关键词：降维聚类
- 一种远程集中式磁盘阵列运行监控系统及其实现方法
- 本发明公开了一种远程集中式磁盘阵列运行监控系统，其特征在于：主要由通过计算机网络相连接的磁盘阵列系统和监控代理系统所构成的边缘层、通过计算机网络相连接的监控服务系统和报警系统所构成的中心层组成，且所述的监控代理系统还通过...
- 王明文戚建淮郑伟范王红军
