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基于结构加权网络的链接预测 被引量:1
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作者 李婷 张海 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期544-547,共4页
研究社会网络中边的链接预测问题,试图根据网络中边的结构权重信息,将无权网络转换为加权网络进行研究。进而,对于一些加权网络,重新考虑其权重,分别以真实权重、结构权重以及将两者结合后的值作为网络中边的权重,研究resource allocati... 研究社会网络中边的链接预测问题,试图根据网络中边的结构权重信息,将无权网络转换为加权网络进行研究。进而,对于一些加权网络,重新考虑其权重,分别以真实权重、结构权重以及将两者结合后的值作为网络中边的权重,研究resource allocation along local path(RALP)等指标、资源分配(RA)指标和局部路径(LP)指标在加权网络中的链接预测情况。实验结果表明,文中所提统计方法有着良好的预测效果,而且加权RALP指标的预测精度优于加权RA指标和加权LP指标。 展开更多
关键词 链接预测 结构权重 统计方法
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分布式L_(1/2)正则化
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作者 王璞玉 张海 曾锦山 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2017年第3期332-342,共11页
研究数据集被分割并存储于不同处理器时的特征提取和变量选择问题,其中处理器通过某种网络结构相互连接.提出分布式L_(1/2)正则化方法,基于ADMM算法给出分布式L_(1/2)正则化算法,证明了算法的收敛性.算法通过相邻处理器之间完成信息交互... 研究数据集被分割并存储于不同处理器时的特征提取和变量选择问题,其中处理器通过某种网络结构相互连接.提出分布式L_(1/2)正则化方法,基于ADMM算法给出分布式L_(1/2)正则化算法,证明了算法的收敛性.算法通过相邻处理器之间完成信息交互,其变量选择结果与数据集不分割时利用L_(1/2)正则化相同.实验表明,所提出的新算法有效、实用,适合于分布式存储数据处理. 展开更多
关键词 分布式 稀疏 L1/2正则化 ADMM算法
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基于无标度先验的图模型结构学习 被引量:3
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作者 郭骁 张海 吴奖伦 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2016年第7期870-882,共13页
本文研究在无标度先验下,图模型的结构学习问题.提出新的正则化模型,其惩罚项为Log型和Lq型惩罚函数的复合,该模型包含无标度先验.本文使用重赋权迭代算法求解该模型.实验表明,所提出的新模型有效、实用,其在参数估计和模型选择方面均... 本文研究在无标度先验下,图模型的结构学习问题.提出新的正则化模型,其惩罚项为Log型和Lq型惩罚函数的复合,该模型包含无标度先验.本文使用重赋权迭代算法求解该模型.实验表明,所提出的新模型有效、实用,其在参数估计和模型选择方面均有良好效果. 展开更多
关键词 稀疏 无标度 图模型 重赋权算法 正则化
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基于AMP的L_(1/2)正则化方法 被引量:2
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作者 张会 张海 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2017年第1期58-72,共15页
本文研究基于AMP的L_(1/2)正则化方法,采用Belief Propagation算法的思想构造了基于AMP改进的Half阈值迭代算法,并证明所提算法至多需要有限步就能精确估计稀疏向量.通过稀疏信号重建实验,我们验证了几种基于AMP的阈值迭代求解算法的非... 本文研究基于AMP的L_(1/2)正则化方法,采用Belief Propagation算法的思想构造了基于AMP改进的Half阈值迭代算法,并证明所提算法至多需要有限步就能精确估计稀疏向量.通过稀疏信号重建实验,我们验证了几种基于AMP的阈值迭代求解算法的非凸正则化方法具有强的信号重建和相变能力. 展开更多
关键词 L(1/2)正则化 Half阈值迭代算法 AMP算法 变量选择 稀疏
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