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采用仿射传播的聚类集成算法
被引量：
10
1
作者
王羡慧
覃征
+1 位作者
张选平
高洪江
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1-6,共6页
针对K均值聚类随机初始聚类中心导致的聚类结果不稳定问题,提出一种基于仿射传播的聚类集成算法.该算法把每个聚类集成的成员个体结果看成是原始数据的一个属性,然后在其基础上对聚类成员个体的聚类结果进行加权集成,集成算法采用简单...
针对K均值聚类随机初始聚类中心导致的聚类结果不稳定问题,提出一种基于仿射传播的聚类集成算法.该算法把每个聚类集成的成员个体结果看成是原始数据的一个属性,然后在其基础上对聚类成员个体的聚类结果进行加权集成,集成算法采用简单高效的仿射传播聚类,并且提出了直接集成、利用平均规范化互信息(NMI)和聚类有效性Silhouette指标进行加权集成.最后,运用Hungarian算法对仿射传播聚类集成的结果进行类别标签的统一和匹配.在加州大学尔湾分校数据集上进行了实验,结果表明,与集成前的K均值聚类及其他聚类集成算法相比,该算法能有效地提高聚类结果的准确性、鲁棒性和稳定性,建立起来的聚类集成算法具有良好的扩展性和灵活性,而且简单有效.
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关键词
仿射传播
加权集成
K均值聚类
Hungarian算法
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职称材料
自动发音错误检测中基于最大化F1值准则的区分性特征补偿训练算法
被引量：
8
2
作者
黄浩
徐海华
+1 位作者
王羡慧
吾守尔.斯拉木
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期1294-1299,共6页
为提高自动发音错误检测性能,提出一种区分性特征补偿训练算法.该方法将高斯后验概率矢量经过线性变换后作为偏移量补偿至传统的谱特征.将经过正确度标注的语音数据库上的发音错误检测F1值的最大化作为变换参数的训练准则.推导了目标函...
为提高自动发音错误检测性能,提出一种区分性特征补偿训练算法.该方法将高斯后验概率矢量经过线性变换后作为偏移量补偿至传统的谱特征.将经过正确度标注的语音数据库上的发音错误检测F1值的最大化作为变换参数的训练准则.推导了目标函数对变换参数的偏导数公式,并利用无约束参数优化例程L-BFGS更新变换参数.发音错误检测实验表明该方法能够有效增大训练和测试集的F1值.并且训练和测试集的精确度、召回率也都有明显提高.在特征优化的基础上进行模型参数训练,检错性能较单独的区分性特征训练、单独的区分性模型训练都有进一步改进.
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关键词
自动发音错误检测
F1值
区分性训练
特征
计算机辅助语言学习
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职称材料
题名
采用仿射传播的聚类集成算法
被引量：
10
1
作者
王羡慧
覃征
张选平
高洪江
机构
西安交通大学电子与信息工程学院
清华大学计算机科学与技术系
新疆大学信息科学与工程学院
鲁东大学信息科学与工程学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1-6,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60673024)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20100201110063)
国防“十一五”预研资助项目
文摘
针对K均值聚类随机初始聚类中心导致的聚类结果不稳定问题,提出一种基于仿射传播的聚类集成算法.该算法把每个聚类集成的成员个体结果看成是原始数据的一个属性,然后在其基础上对聚类成员个体的聚类结果进行加权集成,集成算法采用简单高效的仿射传播聚类,并且提出了直接集成、利用平均规范化互信息(NMI)和聚类有效性Silhouette指标进行加权集成.最后,运用Hungarian算法对仿射传播聚类集成的结果进行类别标签的统一和匹配.在加州大学尔湾分校数据集上进行了实验,结果表明,与集成前的K均值聚类及其他聚类集成算法相比,该算法能有效地提高聚类结果的准确性、鲁棒性和稳定性,建立起来的聚类集成算法具有良好的扩展性和灵活性,而且简单有效.
关键词
仿射传播
加权集成
K均值聚类
Hungarian算法
Keywords
affinity propagatiom weighted cluster ensemble~ K means cluster~ Hungarian algo-rithm
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
自动发音错误检测中基于最大化F1值准则的区分性特征补偿训练算法
被引量：
8
2
作者
黄浩
徐海华
王羡慧
吾守尔.斯拉木
机构
新疆大学信息科学与工程学院
南洋理工大学Temasek实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期1294-1299,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61365005
No.60965002)
文摘
为提高自动发音错误检测性能,提出一种区分性特征补偿训练算法.该方法将高斯后验概率矢量经过线性变换后作为偏移量补偿至传统的谱特征.将经过正确度标注的语音数据库上的发音错误检测F1值的最大化作为变换参数的训练准则.推导了目标函数对变换参数的偏导数公式,并利用无约束参数优化例程L-BFGS更新变换参数.发音错误检测实验表明该方法能够有效增大训练和测试集的F1值.并且训练和测试集的精确度、召回率也都有明显提高.在特征优化的基础上进行模型参数训练,检错性能较单独的区分性特征训练、单独的区分性模型训练都有进一步改进.
关键词
自动发音错误检测
F1值
区分性训练
特征
计算机辅助语言学习
Keywords
automatic mispronunciation detection
F1-score
discriminative training
feature
computer-assisted language learning
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用仿射传播的聚类集成算法
王羡慧
覃征
张选平
高洪江
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
自动发音错误检测中基于最大化F1值准则的区分性特征补偿训练算法
黄浩
徐海华
王羡慧
吾守尔.斯拉木
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
8
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职称材料
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