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A^＊算法改进及其在动态最短路径问题中的应用
被引量：
16
1
作者
邹亮
徐建闽
朱玲湘
《深圳大学学报（理工版）》
EI
CAS
北大核心
2007年第1期32-36,共5页
动态最短路径搜索算法是智能交通系统技术应用的关键问题之一．为了解决这一问题,提出以一致性原则动态形式为基础的动态A*算法(dynamic A* algorithm,DA* algorithm)并证明了在两节点间动态下界满足一致性原则动态形式前提下,该算法能...
动态最短路径搜索算法是智能交通系统技术应用的关键问题之一．为了解决这一问题,提出以一致性原则动态形式为基础的动态A*算法(dynamic A* algorithm,DA* algorithm)并证明了在两节点间动态下界满足一致性原则动态形式前提下,该算法能够求解满足先进先出原则的动态网络中两节点间最短路径问题．在以广州市交通路网为基础的动态网络上对DA*算法进行试验．试验结果表明,Dijkstra算法的和A*算法的平均计算时间分别是DA*算法的6．55和1．43倍．
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关键词
智能交通系统
动态路径诱导
最短路径
A^＊算法
先进先出原则
一致性原则
广州市电子地图
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职称材料
基于全局和局部保持的半监督支持向量机
被引量：
19
2
作者
皋军
王士同
邓赵红
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期1626-1633,共8页
支持向量机(SVM)作为正则化方法的一个特例在模式识别领域得到了成功地运用,然而传统的SVM方法作为一种有监督的学习方法主要依据最大间隔原则得到决策超平面的法向量,而并没有充分考虑样本内在的几何结构以及所蕴含的判别信息.因此,本...
支持向量机(SVM)作为正则化方法的一个特例在模式识别领域得到了成功地运用,然而传统的SVM方法作为一种有监督的学习方法主要依据最大间隔原则得到决策超平面的法向量,而并没有充分考虑样本内在的几何结构以及所蕴含的判别信息.因此,本文将线性判别分析(LDA)的类内散度和保局投影(LPP)的基本原理引入到SVM中,提出基于全局和局部保持的半监督支持向量机:GLSSVM,该方法在继承传统的SVM方法的特点的基础上,充分考虑样本间具有的全局和局部几何结构,体现样本间所蕴含的局部和全局判别信息,同时满足作为半监督方法的必须依据的一致性假设,从而在一定程度上提高了分类精度.通过在人造数据集和真实数据集上的测试表明该方法具有上述优势.
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关键词
支持向量机
保局投影
线性判别分析
半监督
一致性假设
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职称材料
题名
A^＊算法改进及其在动态最短路径问题中的应用
被引量：
16
1
作者
邹亮
徐建闽
朱玲湘
机构
深圳大学土木工程学院
华南理工大学交通学院
华南农业大学理学院
出处
《深圳大学学报（理工版）》
EI
CAS
北大核心
2007年第1期32-36,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50578064)
华南农业大学校长基金资助项目(2006k017)
文摘
动态最短路径搜索算法是智能交通系统技术应用的关键问题之一．为了解决这一问题,提出以一致性原则动态形式为基础的动态A*算法(dynamic A* algorithm,DA* algorithm)并证明了在两节点间动态下界满足一致性原则动态形式前提下,该算法能够求解满足先进先出原则的动态网络中两节点间最短路径问题．在以广州市交通路网为基础的动态网络上对DA*算法进行试验．试验结果表明,Dijkstra算法的和A*算法的平均计算时间分别是DA*算法的6．55和1．43倍．
关键词
智能交通系统
动态路径诱导
最短路径
A^＊算法
先进先出原则
一致性原则
广州市电子地图
Keywords
intelligent
transportation
system
dynamic
route
guidance
shortest
path
A^＊
algorithm
first
in
first
out
consistency
assumption
electronic
map
of
Guangzhou
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于全局和局部保持的半监督支持向量机
被引量：
19
2
作者
皋军
王士同
邓赵红
机构
江南大学信息工程学院
盐城工学院信息工程学院
浙江大学CAD&CG国家重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期1626-1633,共8页
基金
国家863高技术研究发展计划(No.2007AA1Z158
No.2006AA10Z313)
+4 种基金
国家自然科学基金(No.60903100
No.90820002)
国防应用基础研究基金(No.A1420461266)
江苏省普通高校研究生科研创新计划(No.CX09B-175Z)
浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(No.A0802)
文摘
支持向量机(SVM)作为正则化方法的一个特例在模式识别领域得到了成功地运用,然而传统的SVM方法作为一种有监督的学习方法主要依据最大间隔原则得到决策超平面的法向量,而并没有充分考虑样本内在的几何结构以及所蕴含的判别信息.因此,本文将线性判别分析(LDA)的类内散度和保局投影(LPP)的基本原理引入到SVM中,提出基于全局和局部保持的半监督支持向量机:GLSSVM,该方法在继承传统的SVM方法的特点的基础上,充分考虑样本间具有的全局和局部几何结构,体现样本间所蕴含的局部和全局判别信息,同时满足作为半监督方法的必须依据的一致性假设,从而在一定程度上提高了分类精度.通过在人造数据集和真实数据集上的测试表明该方法具有上述优势.
关键词
支持向量机
保局投影
线性判别分析
半监督
一致性假设
Keywords
support
vector
machines
locality
preserving
projection
linear
discriminant
analysis
semi-supervised
consistency
assumption
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
A^＊算法改进及其在动态最短路径问题中的应用
邹亮
徐建闽
朱玲湘
《深圳大学学报（理工版）》
EI
CAS
北大核心
2007
16
下载PDF
职称材料
2
基于全局和局部保持的半监督支持向量机
皋军
王士同
邓赵红
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
19
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职称材料
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