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题名基于保守自适应K-最近邻算法的维数约简
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作者
邢西峰
陈月辉
杨斌
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机构
济南大学信息科学与工程学院
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出处
《济南大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2010年第2期159-162,共4页
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基金
国家自然科学基金(60573065)
山东省自然科学基金(Y2007G33)
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文摘
针对传统的k-最近邻算法存在不能根据样本密度进行自适应选择近邻点数目的缺陷,提出一种改进型的保守自适应k-最近邻算法。该算法首先对每个样本点选择m个近邻点,m取一个比较小的正整数,以保证不存在某个样本点无近邻点;其次把每个样本点的第m+1个最小的欧式距离作为最小值,最小值的α倍作为寻找近邻点的阈值;最后应用经典MDS算法计算。swiss-roll数据集上的降维实验结果表明,降维后的数据能很好地保持原有数据的邻域特性,能有效快捷地寻找近邻点。
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关键词
保守自适应k-最近邻
维数约简
MDS算法
swiss-roll数据集
流形学习
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Keywords
conservative adaptive k-nearest neighbor
dimensional reduction
MDS algorithm
swiss-roll dataset
manifold learning
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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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题名基于改进粒子群算法的柔性神经树优化
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作者
黄秀
陈月辉
邢西峰
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机构
济南大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机系统应用》
2010年第8期96-99,共4页
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基金
国家自然科学基金(60573065)
山东省自然科学基金(Y2007G33)
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文摘
神经树采用树结构编码,具有非常好的预测能力和函数逼近能力。模型中的相关参数通常用粒子群优化算法来优化,可是传统的粒子群算法具有容易陷入局部最优值,并且进化后期的收敛速度慢、精度低等缺点,因此会影响神经树的性能。将一种新的改进的粒子群优化算法应用到神经树模型中,并与传统的粒子群算法在柔性神经树的应用比较,表明该改进粒子群算法具有更好的收敛精度,从而改善了神经树的性能。
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关键词
粒子群算法
优化
区域选择
柔性神经树
适应值
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Keywords
particle swarm algorithm
optimization
regional choice
flexible neural tree
fitness
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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