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袁汉宁
作品数:
30
被引量:16
H指数:2
供职机构:
北京理工大学
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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
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自动化与计算机技术
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王树良
北京理工大学
李明
北京理工大学
于江伟
武汉理工大学经济学院
李琦
北京理工大学
陈媛媛
武汉理工大学经济学院
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2011
3篇
2008
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一种基于云网端资源中不完整时间序列的异常检测方法
本发明涉及一种基于云网端资源中不完整时间序列的异常检测方法,包括:输入带有缺失的云网端资源中的时间序列,生成时间序列样本,并对所述时间序列样本进行预处理操作;构建深度学习网络模型,将经过预处理操作的时间序列样本分为训练样...
袁汉宁
彭青峰
王树良
耿晶
黄罡
党迎旭
一种面向无人机图像的人群聚集密度分析方法
本发明提供了一种面向无人机图像的人群聚集密度分析方法,能够将密度估计和人群计数分任务并列进行,共享特征信息,提高预测效果;采用基于数据场的人群拥堵点和基于相对密度的拥堵等级可视化方法,全方位地展示人群聚集程度和空间分布状...
袁汉宁
李晓蕾
王宇
王树良
文献传递
一种基于贝叶斯网络的刑期预测方法
本公开的基于贝叶斯网络的刑期预测方法,通过包括:对已审裁判文书数据进行预处理;利用预处理的已审裁判文书数据进行贝叶斯网络结构学习,得到已审裁判文书法律要素样本集和贝叶斯网络结构;采用极大似然估计法从所述已审裁判文书法律要...
王树良
王琴瑶
王皓
袁汉宁
一种共享自行车骨架网络提取方法
本发明公开了一种共享自行车骨架网络提取方法,属于计算机应用技术领域,该方法能够针对由具有空间位置特征的网络节点组成的网络进行骨干网络提取。包括如下步骤:构建共享自行车网络。计算共享自行车网络中所有边的显著性,保留显著性大...
袁汉宁
吕媛媛
王树良
耿晶
文献传递
一种基于贝叶斯网络的刑期预测方法
本公开的基于贝叶斯网络的刑期预测方法,通过包括:对已审裁判文书数据进行预处理;利用预处理的已审裁判文书数据进行贝叶斯网络结构学习,得到已审裁判文书法律要素样本集和贝叶斯网络结构;采用极大似然估计法从所述已审裁判文书法律要...
王树良
王琴瑶
王皓
袁汉宁
文献传递
一种衡量相关性的二次优化信息系数方法
本发明属于系数确定方法,具体涉及一种衡量相关性的二次优化信息系数方法。一种衡量相关性的二次优化信息系数方法,其中,包括下述步骤:步骤1:最佳划分网格分析;步骤2:二次优化路径选择;步骤3:二次优化近似算法。本发明相对于现...
刘传鲁
王树良
党迎旭
戴铭瑞
徐卓辉
袁汉宁
耿晶
启发式的不等长时间序列聚类核心集的构建方法
本发明的启发式的不等长时间序列聚类核心集的构建方法,通过增加核心集C<Sub>t‑1</Sub>的时间序列数据对象的权重,根据该权重采样不等长时间序列数据集TS的时间序列数据对象T<Sub>j</Sub>,根据时间序列数...
党迎旭
王树良
王奕
袁汉宁
耿晶
刘传鲁
刘衬
赵园
文献传递
一种共享自行车骨架网络提取方法
本发明公开了一种共享自行车骨架网络提取方法,属于计算机应用技术领域,该方法能够针对由具有空间位置特征的网络节点组成的网络进行骨干网络提取。包括如下步骤:构建共享自行车网络。计算共享自行车网络中所有边的显著性,保留显著性大...
袁汉宁
吕媛媛
王树良
耿晶
文献传递
数据聚类方法、装置以及目标分群方法
本发明公开了数据聚类方法、装置以及目标分群方法,目的是提升数据的聚类效果,提高聚类结果的精度,进一步可以实现对战场目标的精确分群。该方案具体为:识别数据集中的骨干数据;骨干数据是指保留原数据集中数据结构的样本集合。依据骨...
党迎旭
王树良
李琦
杨毅辰
李明
袁汉宁
耿晶
双层多示例集成学习
2011年
针对现有多示例集成学习侧重于包层次上的抽样限制了集成学习性能的问题,设计了一种示例层次上的重抽样方法和双层多示例学习集成框架。通过识别包中最可能为正的示例并在示例抽样中保留这个示例实现示例层次的重抽样。双层多示例学习集成框架同时实现包层次和示例层次重抽样,充分搅动样本,提高分类器的分类精度。实验研究证明,与现有的多示例集成学习相比,双层多示例集成学习能更好地提高分类器的分类精度。
袁汉宁
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多示例学习
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