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核子空间样本选择方法的核最近邻凸包分类器
被引量:
1
1
作者
周晓飞
姜文瀚
杨静宇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第32期34-37,共4页
为了保证核最近邻凸包分类器有效地处理大训练集的应用问题,提出一种核子空间样本选择方法与该分类器相结合。核子空间样本选择方法是一个类内迭代算法,该算法在核空间里每次迭代选择一个距离选择集样本张成子空间最远的样本。在MIT-CBC...
为了保证核最近邻凸包分类器有效地处理大训练集的应用问题,提出一种核子空间样本选择方法与该分类器相结合。核子空间样本选择方法是一个类内迭代算法,该算法在核空间里每次迭代选择一个距离选择集样本张成子空间最远的样本。在MIT-CBCL人脸识别数据库的training-synthetic子库上的实验中,该方法不但可以取得100%的识别率,而且与未经选样的核最近邻凸包分类器相比,其执行速度要快许多。
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关键词
样本选择
凸包
核最近邻凸包分类
核子空间样本选择
模式识别
人脸识别
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职称材料
基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法
被引量:
1
2
作者
林正春
王知衍
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期59-63,共5页
针对传统边缘检测方法对噪声敏感的问题,提出了一种基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法,建立了统一的图像特征表达模型.首先结合其它边缘检测方法进行采样并将采样结果投影到特征空间,然后将核主成分分析得到的特征向量组成特...
针对传统边缘检测方法对噪声敏感的问题,提出了一种基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法,建立了统一的图像特征表达模型.首先结合其它边缘检测方法进行采样并将采样结果投影到特征空间,然后将核主成分分析得到的特征向量组成特征空间的一个子空间,最后将子空间分类法推广到特征空间来对数据进行分类.实验结果表明,该方法增强了对噪声的鲁棒性,能适应小样本训练,其边缘检测效果明显优于经典算子、主成分分析和非线性主成分分析方法.
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关键词
边缘检测
核主成分分析
子空间分类
特征空间
样本选择
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职称材料
基于KFCM的子空间样本选择方法
3
作者
许友权
吴陈
+1 位作者
杨习贝
汤莹
《信息技术》
2014年第10期30-34,共5页
针对训练样本中包含边界样本数量的多少对支持向量机分类的精度起主要作用,提出基于核模糊C均值算法(KFCM)先对样本集进行聚类,然后利用得到的模糊隶属度矩阵计算样本的模糊熵,通过设定阈值进行子空间样本的选择,最后将得到的子空间样...
针对训练样本中包含边界样本数量的多少对支持向量机分类的精度起主要作用,提出基于核模糊C均值算法(KFCM)先对样本集进行聚类,然后利用得到的模糊隶属度矩阵计算样本的模糊熵,通过设定阈值进行子空间样本的选择,最后将得到的子空间样本作为支持向量机(SVM)的训练样本。实验结果证实,由于应用了KFCM方法克服了一些传统样本选择方法在不知道样本类别的情况下,其无法较准确地对任意形状的簇的子空间样本进行选择,同时该方法保留了典型样本,减少了训练样本的数量,从而保证了分类器的性能和较高的训练效率。通过实验比较,该方法在选取子空间样本的性能上比传统的方法要好。
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关键词
核模糊聚类
支持向量机
样本选择
子空间
模糊熵
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职称材料
题名
核子空间样本选择方法的核最近邻凸包分类器
被引量:
1
1
作者
周晓飞
姜文瀚
杨静宇
机构
南京理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第32期34-37,共4页
基金
国家自然科学基金(No.60632050)。~~
文摘
为了保证核最近邻凸包分类器有效地处理大训练集的应用问题,提出一种核子空间样本选择方法与该分类器相结合。核子空间样本选择方法是一个类内迭代算法,该算法在核空间里每次迭代选择一个距离选择集样本张成子空间最远的样本。在MIT-CBCL人脸识别数据库的training-synthetic子库上的实验中,该方法不但可以取得100%的识别率,而且与未经选样的核最近邻凸包分类器相比,其执行速度要快许多。
关键词
样本选择
凸包
核最近邻凸包分类
核子空间样本选择
模式识别
人脸识别
Keywords
sample
selection
convex hull
kernel
Nearest Neighbor Convex Hull (KNNCH)
kernel subspace sample selection (ksss)
pattern recognition
face recognition
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
基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法
被引量:
1
2
作者
林正春
王知衍
机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
出处
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期59-63,共5页
文摘
针对传统边缘检测方法对噪声敏感的问题,提出了一种基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法,建立了统一的图像特征表达模型.首先结合其它边缘检测方法进行采样并将采样结果投影到特征空间,然后将核主成分分析得到的特征向量组成特征空间的一个子空间,最后将子空间分类法推广到特征空间来对数据进行分类.实验结果表明,该方法增强了对噪声的鲁棒性,能适应小样本训练,其边缘检测效果明显优于经典算子、主成分分析和非线性主成分分析方法.
关键词
边缘检测
核主成分分析
子空间分类
特征空间
样本选择
Keywords
edge detection
kernel
principal component analysis
subspace
classification
feature space
sample
selection
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
基于KFCM的子空间样本选择方法
3
作者
许友权
吴陈
杨习贝
汤莹
机构
江苏科技大学计算机科学与工程学院
南京理工大学计算机科学与技术学院
出处
《信息技术》
2014年第10期30-34,共5页
基金
江苏省自然科学基金重点资助项目(BK2011492)
文摘
针对训练样本中包含边界样本数量的多少对支持向量机分类的精度起主要作用,提出基于核模糊C均值算法(KFCM)先对样本集进行聚类,然后利用得到的模糊隶属度矩阵计算样本的模糊熵,通过设定阈值进行子空间样本的选择,最后将得到的子空间样本作为支持向量机(SVM)的训练样本。实验结果证实,由于应用了KFCM方法克服了一些传统样本选择方法在不知道样本类别的情况下,其无法较准确地对任意形状的簇的子空间样本进行选择,同时该方法保留了典型样本,减少了训练样本的数量,从而保证了分类器的性能和较高的训练效率。通过实验比较,该方法在选取子空间样本的性能上比传统的方法要好。
关键词
核模糊聚类
支持向量机
样本选择
子空间
模糊熵
Keywords
fuzzy
kernel
clustering
support vector machine
sample
s
selection
subspace
fuzzyentropy
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
核子空间样本选择方法的核最近邻凸包分类器
周晓飞
姜文瀚
杨静宇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007
1
下载PDF
职称材料
2
基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法
林正春
王知衍
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
下载PDF
职称材料
3
基于KFCM的子空间样本选择方法
许友权
吴陈
杨习贝
汤莹
《信息技术》
2014
0
下载PDF
职称材料
已选择
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