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含顺序类别自变量的中位数惩罚回归及应用研究
1
作者
吉洋莹
潘雨辰
黄磊
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2022年第11期257-265,共9页
中位数回归不对误差项分布做过强假设且对异常值不敏感,可以提高回归模型的稳健性。自适应LASSO进行变量选择时对自变量采用有差别的惩罚系数,避免了系数的过度压缩。对于含有顺序类别自变量数据进行回归建模时,考虑到此类自变量中伪分...
中位数回归不对误差项分布做过强假设且对异常值不敏感,可以提高回归模型的稳健性。自适应LASSO进行变量选择时对自变量采用有差别的惩罚系数,避免了系数的过度压缩。对于含有顺序类别自变量数据进行回归建模时,考虑到此类自变量中伪分类的存在。构建了一种通过哑变量的线性变换,并结合自适应LASSO惩罚的中位数回归方法。该方法不仅能够进行变量选择得到稳健的估计结果还能进行伪分类的识别与融合。通过2个实际数据验证了该方法的可行性和有效性。
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关键词
自适应LASSO
中位数惩罚回归
顺序类别自变量
伪
分类
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职称材料
基于伪分类超平面的线性可分几何判定方法及应用
2
作者
张银川
韩立新
曾晓勤
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期60-69,共10页
针对模式分类中线性可分的问题,文中将模式看作是欧氏空间中的点,研究欧氏空间中点与面的关系等解析几何性质,在一般的分类超平面概念上定义伪分类超平面.根据线性可分等价性,在需降维时进行空间映射.研究根据数据寻找伪分类超平面,给...
针对模式分类中线性可分的问题,文中将模式看作是欧氏空间中的点,研究欧氏空间中点与面的关系等解析几何性质,在一般的分类超平面概念上定义伪分类超平面.根据线性可分等价性,在需降维时进行空间映射.研究根据数据寻找伪分类超平面,给出几何意义明显的线性可分判断方法,在该方法的基础上给出一种分类复杂度的度量方法.实验结果表明,该方法较好地体现数据的分类复杂度.
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关键词
线性可分
伪
分类
超平面
空间映射
分类
复杂度
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职称材料
基于BP神经网络的自适应伪最近邻分类
被引量:
13
3
作者
曾勇
舒欢
+1 位作者
胡江平
葛月月
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第11期2774-2779,共6页
在伪最近邻(PNN)分类算法中,待分类样本点与每一类样本集中各个近邻的距离加权系数都是主观确定的,这就使得算法得不到最优距离加权值。针对这一问题,该文提出一种基于BP神经网络的自适应伪最近邻分类算法。首先通过计算待分类样本点与...
在伪最近邻(PNN)分类算法中,待分类样本点与每一类样本集中各个近邻的距离加权系数都是主观确定的,这就使得算法得不到最优距离加权值。针对这一问题,该文提出一种基于BP神经网络的自适应伪最近邻分类算法。首先通过计算待分类样本点与每一类样本集中各个近邻的距离值,并将其作为BP神经网络的输入。然后根据BP神经网络输入与输出之间的映射来自适应确定相应的距离加权值。最后由BP神经网络的输出值判别样本类别号。实验结果表明,该算法能够自适应地调节距离加权系数,同时还能有效地改善分类准确率。
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关键词
伪
最近邻
分类
BP神经网络
自适应
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职称材料
多项正则化约束的伪标签传播优化脑电信号聚类
4
作者
代成龙
李光辉
+2 位作者
李栋
申佳华
皮德常
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期156-171,共16页
作为一种非侵入式分析载体,脑电信号目前被广泛应用于脑-机接口、医疗辅助诊断及康复领域,但这些应用通常依赖需要完整标签的有监督分析技术,如分类.随着无标签脑电信号的与日俱增,现有的有监督方法不能有效解决无标签脑电信号分析问题...
作为一种非侵入式分析载体,脑电信号目前被广泛应用于脑-机接口、医疗辅助诊断及康复领域,但这些应用通常依赖需要完整标签的有监督分析技术,如分类.随着无标签脑电信号的与日俱增,现有的有监督方法不能有效解决无标签脑电信号分析问题,也在一定程度上限制了无标签脑电信号这类新型数据的应用拓展.为了解决无标签脑电信号的无监督分析问题,提出了一种基于多项正则化约束的伪标签传播优化聚类模型.该模型通过同时优化学习伪标签传播矩阵、脑电信号相似度邻接矩阵、标签分类器的方式实现聚类.将提出的脑电信号聚类模型转化为一个多目标优化问题,并提出了一种基于梯度下降策略的聚类算法EEGapc(electroencephalogram clustering with pseudo label propagation).该算法不仅充分考虑了脑电信号之间的相关性及脑电信号间的信息传递,还能快速收敛到局部最优.在14个真实脑电信号数据集上的实验结果表明,提出的EEGapc脑电信号聚类算法比现有的8种聚类算法性能更好,且在平均NMI(normalized mutual information),ARI(adjusted rand index),F-score,kappa这4个指标上,EEGapc与现有的8种聚类算法相比,分别至少提升了86.88%,58.01%,6.29%,61.17%.
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关键词
脑电信号聚类
伪
标签传播
邻接矩阵优化
伪
标签
分类
器
多目标优化
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职称材料
一种改进的局部均值伪近邻算法
5
作者
李毅
张德生
张晓
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第5期88-94,共7页
针对基于局部均值的伪近邻分类算法(LMPNN)易受近邻参数k和噪声点影响的问题,提出了一种改进的局部均值伪近邻分类算法(IPLMPNN)。利用双层搜索规则确定待测样本的最近邻,提高近邻集的选择质量;为了克服主观赋权法的不利影响,并且加强...
针对基于局部均值的伪近邻分类算法(LMPNN)易受近邻参数k和噪声点影响的问题,提出了一种改进的局部均值伪近邻分类算法(IPLMPNN)。利用双层搜索规则确定待测样本的最近邻,提高近邻集的选择质量;为了克服主观赋权法的不利影响,并且加强每个局部均值向量对分类的作用,引入注意力机制计算距离加权系数;使用改进的调和平均距离计算待测样本与局部均值向量之间的加权多调和平均距离,由此查找伪近邻点对待测样本进行分类。利用UCI和KEEL中的多个数据集对IPLMPNN算法进行仿真实验,并与8种相关算法进行比较。实验结果表明,IPLMPNN算法取得了令人满意的分类结果。
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关键词
局部均值的
伪
近邻
分类
算法(LMPNN)
双层搜索
注意力机制
多调和平均距离
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职称材料
自回归模式识别法及其应用
6
作者
曾锦光
徐丙慧
《苏州科技学院学报(社会科学版)》
1990年第S2期7-11,共5页
本文应用自回归模式识别方法对随机时间序列进行分类,并给出对地震岩性进行分类的一个实例。
关键词
自回归模式识别
特征提取
伪
距离
分类
准则.
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职称材料
题名
含顺序类别自变量的中位数惩罚回归及应用研究
1
作者
吉洋莹
潘雨辰
黄磊
机构
西南交通大学数学学院
出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2022年第11期257-265,共9页
基金
国家自然科学基金项目(11771066)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2682020ZT113)
四川省自然科学基金项目(2022NSFSC1850)。
文摘
中位数回归不对误差项分布做过强假设且对异常值不敏感,可以提高回归模型的稳健性。自适应LASSO进行变量选择时对自变量采用有差别的惩罚系数,避免了系数的过度压缩。对于含有顺序类别自变量数据进行回归建模时,考虑到此类自变量中伪分类的存在。构建了一种通过哑变量的线性变换,并结合自适应LASSO惩罚的中位数回归方法。该方法不仅能够进行变量选择得到稳健的估计结果还能进行伪分类的识别与融合。通过2个实际数据验证了该方法的可行性和有效性。
关键词
自适应LASSO
中位数惩罚回归
顺序类别自变量
伪
分类
Keywords
adaptive LASSO
penalized median regression
ordinal categorical covariates
pseudo classification
分类号
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
基于伪分类超平面的线性可分几何判定方法及应用
2
作者
张银川
韩立新
曾晓勤
机构
河海大学计算机与信息学院智能科学与技术研究所南京
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期60-69,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.60971088)
文摘
针对模式分类中线性可分的问题,文中将模式看作是欧氏空间中的点,研究欧氏空间中点与面的关系等解析几何性质,在一般的分类超平面概念上定义伪分类超平面.根据线性可分等价性,在需降维时进行空间映射.研究根据数据寻找伪分类超平面,给出几何意义明显的线性可分判断方法,在该方法的基础上给出一种分类复杂度的度量方法.实验结果表明,该方法较好地体现数据的分类复杂度.
关键词
线性可分
伪
分类
超平面
空间映射
分类
复杂度
Keywords
Linear Separability, Pseudo-Separating Hyperplane, Space Mapping, ClassificationComplexity
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于BP神经网络的自适应伪最近邻分类
被引量:
13
3
作者
曾勇
舒欢
胡江平
葛月月
机构
电子科技大学自动化工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第11期2774-2779,共6页
基金
国家自然科学基金(61104104
61473061)
四川省信号与信息重点实验室基金(SZJJ2009-002)
文摘
在伪最近邻(PNN)分类算法中,待分类样本点与每一类样本集中各个近邻的距离加权系数都是主观确定的,这就使得算法得不到最优距离加权值。针对这一问题,该文提出一种基于BP神经网络的自适应伪最近邻分类算法。首先通过计算待分类样本点与每一类样本集中各个近邻的距离值,并将其作为BP神经网络的输入。然后根据BP神经网络输入与输出之间的映射来自适应确定相应的距离加权值。最后由BP神经网络的输出值判别样本类别号。实验结果表明,该算法能够自适应地调节距离加权系数,同时还能有效地改善分类准确率。
关键词
伪
最近邻
分类
BP神经网络
自适应
Keywords
Pseudo Nearest Neighbor (PNN) classification
BP neural network
Adaptive
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
多项正则化约束的伪标签传播优化脑电信号聚类
4
作者
代成龙
李光辉
李栋
申佳华
皮德常
机构
江南大学人工智能与计算机学院
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期156-171,共16页
基金
国家自然科学基金项目(62106087)
江苏省自然科学基金项目(BK20210455)
中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP122033)。
文摘
作为一种非侵入式分析载体,脑电信号目前被广泛应用于脑-机接口、医疗辅助诊断及康复领域,但这些应用通常依赖需要完整标签的有监督分析技术,如分类.随着无标签脑电信号的与日俱增,现有的有监督方法不能有效解决无标签脑电信号分析问题,也在一定程度上限制了无标签脑电信号这类新型数据的应用拓展.为了解决无标签脑电信号的无监督分析问题,提出了一种基于多项正则化约束的伪标签传播优化聚类模型.该模型通过同时优化学习伪标签传播矩阵、脑电信号相似度邻接矩阵、标签分类器的方式实现聚类.将提出的脑电信号聚类模型转化为一个多目标优化问题,并提出了一种基于梯度下降策略的聚类算法EEGapc(electroencephalogram clustering with pseudo label propagation).该算法不仅充分考虑了脑电信号之间的相关性及脑电信号间的信息传递,还能快速收敛到局部最优.在14个真实脑电信号数据集上的实验结果表明,提出的EEGapc脑电信号聚类算法比现有的8种聚类算法性能更好,且在平均NMI(normalized mutual information),ARI(adjusted rand index),F-score,kappa这4个指标上,EEGapc与现有的8种聚类算法相比,分别至少提升了86.88%,58.01%,6.29%,61.17%.
关键词
脑电信号聚类
伪
标签传播
邻接矩阵优化
伪
标签
分类
器
多目标优化
Keywords
electroencephalogram clustering
pseudo label propagation
adjacency matrix optimization
pseudo label classifier
multi-objective optimization
分类号
TP391 [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
一种改进的局部均值伪近邻算法
5
作者
李毅
张德生
张晓
机构
西安理工大学理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第5期88-94,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(12171388)。
文摘
针对基于局部均值的伪近邻分类算法(LMPNN)易受近邻参数k和噪声点影响的问题,提出了一种改进的局部均值伪近邻分类算法(IPLMPNN)。利用双层搜索规则确定待测样本的最近邻,提高近邻集的选择质量;为了克服主观赋权法的不利影响,并且加强每个局部均值向量对分类的作用,引入注意力机制计算距离加权系数;使用改进的调和平均距离计算待测样本与局部均值向量之间的加权多调和平均距离,由此查找伪近邻点对待测样本进行分类。利用UCI和KEEL中的多个数据集对IPLMPNN算法进行仿真实验,并与8种相关算法进行比较。实验结果表明,IPLMPNN算法取得了令人满意的分类结果。
关键词
局部均值的
伪
近邻
分类
算法(LMPNN)
双层搜索
注意力机制
多调和平均距离
Keywords
local mean-based pseudo nearest neighbor classification algorithm(LMPNN)
two-layer search
attention mechanism
multi-harmonic mean distance
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
自回归模式识别法及其应用
6
作者
曾锦光
徐丙慧
机构
成都地质学院
苏州铁道师院
出处
《苏州科技学院学报(社会科学版)》
1990年第S2期7-11,共5页
文摘
本文应用自回归模式识别方法对随机时间序列进行分类,并给出对地震岩性进行分类的一个实例。
关键词
自回归模式识别
特征提取
伪
距离
分类
准则.
Keywords
Autoregressive pattern Recognition,Feature extraction,Pseudo - distance classification criterion.
分类号
C55 [社会学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
含顺序类别自变量的中位数惩罚回归及应用研究
吉洋莹
潘雨辰
黄磊
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2022
0
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职称材料
2
基于伪分类超平面的线性可分几何判定方法及应用
张银川
韩立新
曾晓勤
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2014
0
下载PDF
职称材料
3
基于BP神经网络的自适应伪最近邻分类
曾勇
舒欢
胡江平
葛月月
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
13
下载PDF
职称材料
4
多项正则化约束的伪标签传播优化脑电信号聚类
代成龙
李光辉
李栋
申佳华
皮德常
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
5
一种改进的局部均值伪近邻算法
李毅
张德生
张晓
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
6
自回归模式识别法及其应用
曾锦光
徐丙慧
《苏州科技学院学报(社会科学版)》
1990
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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