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基于广义判决分析的图像拼接检测最优类色度通道设计方法被引量：3: 1; 作者赵旭东李生红 +1 位作者王士林李建华《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2033-2040,共8页; 针对图像拼接检测问题,该文提出一种基于广义判决分析(GDA)的最优类色度通道设计方法。将最优类色度通道的设计建模为一个以GDA识别力为目标函数,以类色度通道参数范围为约束条件的最优化问题,通过网格搜索和梯度上升法求解最优类色度... 展开更多; 关键词图像拼接检测类色度通道广义判决分析网格搜索梯度上升法; 在线阅读下载PDF 职称材料

具有模糊系数约束的多目标线性规划被引量：3: 2; 作者宋业新胡伟文张建军《海军工程大学学报》 CAS 2004年第1期40-44,共5页; 研究了一类具有模糊系数约束的多目标线性规划问题.根据各目标函数的梯度方向来量化目标之间的冲突程度,以此提出了一种确定目标权重的新方法,然后基于惩罚函数运用梯度上升算法求问题的有效解.最后给出了一个数值例子.; 关键词模糊系数多目标线性规划惩罚函数梯度上升算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

非凸极小极大问题的优化算法与复杂度分析被引量：6: 3; 作者徐姿张慧灵《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期74-86,共13页; 非凸极小极大问题是近期国际上优化与机器学习、信号处理等交叉领域的一个重要研究前沿和热点,包括对抗学习、强化学习、分布式非凸优化等前沿研究方向的一些关键科学问题都归结为该类问题。国际上凸-凹极小极大问题的研究已取得很好的... 展开更多; 关键词极小极大优化问题复杂度分析一阶算法 (随机)梯度下降上升算法交替梯度投影算法非凸优化机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于节点地位和相似性的社交网络边符号预测被引量：2: 4; 作者卢志刚叶美丽《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期411-415,共5页; 边符号预测即根据网络拓扑结构挖掘符号相关隐含信息,旨在揭示用户之间的潜在关系。节点地位和相似性能够较好地体现边符号属性,为改善预测效果提供了理论基础。通过探究两者与边符号属性之间的强相关性,建立符号预测模型。首先,利用排... 展开更多; 关键词边符号预测节点地位节点相似性逻辑回归随机梯度上升算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

Mean Shift算法的收敛性分析被引量：48: 5; 作者文志强蔡自兴《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期205-212,共8页; 作为迭代算法,Mean Shift的收敛性研究是应用的基础,而Comaniciu和李乡儒分别证明了Mean Shift的收敛性,但证明过程存在错误.首先指出了Comaniciu和李乡儒的证明过程存在错误;然后,从数学上重新证明了Mean Shift算法的局部收敛性,并指... 展开更多; 关键词 Mean SHIFT算法收敛性核函数核密度估计梯度上升方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于广义判决分析的图像拼接检测最优类色度通道设计方法被引量：3: 1; 作者赵旭东李生红王士林李建华; 机构上海交通大学电子信息与电气工程学院上海交通大学信息安全工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2033-2040,共8页; 基金国家973计划项目(2010CB731403 2010CB731406) +3 种基金国家自然科学基金(61271316 61071152) 信息内容分析技术国家工程实验室资助课题; 文摘针对图像拼接检测问题,该文提出一种基于广义判决分析(GDA)的最优类色度通道设计方法。将最优类色度通道的设计建模为一个以GDA识别力为目标函数,以类色度通道参数范围为约束条件的最优化问题,通过网格搜索和梯度上升法求解最优类色度通道参数。在哥伦比亚图像拼接检测评估库中的实验结果显示,目前4种主流的图像拼接检测方法在最优类色度通道上的识别率均高于已有的颜色通道,验证了该方法的通用性和有效性。; 关键词图像拼接检测类色度通道广义判决分析网格搜索梯度上升法; Keywords Image splicing detection Chroma-like channel Generalized Discriminant Analysis （GDA） Gridsearching gradient ascent algorithm; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名具有模糊系数约束的多目标线性规划被引量：3: 2; 作者宋业新胡伟文张建军; 机构海军工程大学电气工程系; 出处《海军工程大学学报》 CAS 2004年第1期40-44,共5页; 文摘研究了一类具有模糊系数约束的多目标线性规划问题.根据各目标函数的梯度方向来量化目标之间的冲突程度,以此提出了一种确定目标权重的新方法,然后基于惩罚函数运用梯度上升算法求问题的有效解.最后给出了一个数值例子.; 关键词模糊系数多目标线性规划惩罚函数梯度上升算法; Keywords multi-objective linear programming fuzzy coefficients penalty function gradient ascent algorithm; 分类号 O211.6 [理学—概率论与数理统计] O159 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非凸极小极大问题的优化算法与复杂度分析被引量：6: 3; 作者徐姿张慧灵; 机构上海大学理学院数学系; 出处《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期74-86,共13页; 基金国家自然科学基金(Nos.12071279,11771208) 上海市自然科学基金(No.20ZR1420600)。; 文摘非凸极小极大问题是近期国际上优化与机器学习、信号处理等交叉领域的一个重要研究前沿和热点,包括对抗学习、强化学习、分布式非凸优化等前沿研究方向的一些关键科学问题都归结为该类问题。国际上凸-凹极小极大问题的研究已取得很好的成果,但非凸极小极大问题不同于凸-凹极小极大问题,是有其自身结构的非凸非光滑优化问题,理论研究和求解难度都更具挑战性,一般都是NP-难的。重点介绍非凸极小极大问题的优化算法和复杂度分析方面的最新进展。; 关键词极小极大优化问题复杂度分析一阶算法 (随机)梯度下降上升算法交替梯度投影算法非凸优化机器学习; Keywords minimax optimization problem complexity analysis first order method (stochastic)gradient descent ascent algorithm alternating gradient projection algorithm nonconvex optimization machine learning; 分类号 O221.2 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于节点地位和相似性的社交网络边符号预测被引量：2: 4; 作者卢志刚叶美丽; 机构上海海事大学经济管理学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期411-415,共5页; 基金上海市自然科学基金资助项目(18ZR1416900).; 文摘边符号预测即根据网络拓扑结构挖掘符号相关隐含信息,旨在揭示用户之间的潜在关系。节点地位和相似性能够较好地体现边符号属性,为改善预测效果提供了理论基础。通过探究两者与边符号属性之间的强相关性,建立符号预测模型。首先,利用排序算法prestige评估用户节点的社会地位,同时使用余弦相似度表示用户的社交偏好;然后,在逻辑回归学习模型的基础上融合两者建立边符号预测模型LR-SN;最后,在模型训练过程中采用随机梯度上升算法优化求解。三个真实网络数据集的实验结果表明,相比于现有基准方法,LR-SN模型的符号预测准确率显著提高且具有一定的推广性,说明通过融合局部信息与全局信息能够进一步改善预测效果。; 关键词边符号预测节点地位节点相似性逻辑回归随机梯度上升算法; Keywords edge sign prediction node status node similarity logistic regression random gradient ascent algorithm; 分类号 O157.5 [理学—基础数学] TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Mean Shift算法的收敛性分析被引量：48: 5; 作者文志强蔡自兴; 机构中南大学信息科学与工程学院; 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期205-212,共8页; 基金国家自然科学基金Nos.60234030 60404021 +1 种基金湖南省院士基金项目No.06IJY3035~~; 文摘作为迭代算法,Mean Shift的收敛性研究是应用的基础,而Comaniciu和李乡儒分别证明了Mean Shift的收敛性,但证明过程存在错误.首先指出了Comaniciu和李乡儒的证明过程存在错误;然后,从数学上重新证明了Mean Shift算法的局部收敛性,并指出其收敛到局部极大值的条件;最后,从几何上举反例分析了Mean Shift的收敛性,并进行了深入比较和讨论.这为Mean Shift算法的深入研究及应用奠定了基础.; 关键词 Mean SHIFT算法收敛性核函数核密度估计梯度上升方法; Keywords Mean Shift algorithm convergence kernel function kernel density estimation gradient ascent method; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于广义判决分析的图像拼接检测最优类色度通道设计方法	赵旭东李生红王士林李建华	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2014	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	具有模糊系数约束的多目标线性规划	宋业新胡伟文张建军	《海军工程大学学报》 CAS	2004	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	非凸极小极大问题的优化算法与复杂度分析	徐姿张慧灵	《运筹学学报》 CSCD 北大核心	2021	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于节点地位和相似性的社交网络边符号预测	卢志刚叶美丽	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	Mean Shift算法的收敛性分析	文志强蔡自兴	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2007	48	在线阅读下载PDF 职称材料