土地利用分类粒子群优化概率神经网络半监督算法 被引量：4

1

作者 王春阳 汤子梦 +2 位作者 吴喜芳 李长春 张合兵 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期167-176,共10页

针对以往土地利用监测大都采用监督分类算法,成本较高、错分漏分严重且受人为因素影响较大的问题,提出了一种粒子群优化概率神经网络的半监督分类算法。该算法通过粒子群优化算法优化分类器的参数,提高分类器的精度,运用香农熵选择高置... 针对以往土地利用监测大都采用监督分类算法,成本较高、错分漏分严重且受人为因素影响较大的问题,提出了一种粒子群优化概率神经网络的半监督分类算法。该算法通过粒子群优化算法优化分类器的参数,提高分类器的精度,运用香农熵选择高置信度的样本扩展初始训练样本集,将大量未标记的样本扩展到训练样本集中,减少了初始标签样本的数量,节约了成本,并与随机森林法、最大似然法、概率神经网络算法进行对比分析,总体精度较其他算法提高了1.25~6.57个百分点,Kappa系数达到0.8以上。对新乡市1996年、2004年、2013年、2020年的遥感影像进行土地分类,结果表明1996—2020年间新乡市的建设用地以中部地区新乡县为中心不断扩张,耕地面积也在不断增加,其他用地面积不断减少,沿黄河绿地面积不断增加;土地流转方面耕地转建设用地最为明显,本研究为新乡市进一步合理开发土地资源提供了理论依据。 展开更多

关键词 土地利用分类 半监督算法 粒子群优化 概率神经网络 香农熵 转移矩阵

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于相对变换的半监督分类算法 被引量：2

2

作者 易淼 刘小兰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第10期2793-2795,共3页

为了增强基于图的局部和全部一致性(LGC)半监督算法的处理稀疏和噪声数据的能力,提出了一种基于相对变换的LGC算法。该算法通过相对变换将原始数据空间转换到相对空间,在相对空间中噪声和孤立点远离正常点,稀疏的数据变得相对密集,从而... 为了增强基于图的局部和全部一致性(LGC)半监督算法的处理稀疏和噪声数据的能力,提出了一种基于相对变换的LGC算法。该算法通过相对变换将原始数据空间转换到相对空间,在相对空间中噪声和孤立点远离正常点,稀疏的数据变得相对密集,从而可以提高算法的性能。仿真实验结果表明,基于相对变换的LGC算法有更强的处理稀疏和噪声数据的能力。 展开更多

关键词 半监督算法 图方法 相对变换

在线阅读 下载PDF 职称材料

半监督有局部差异的图嵌入算法 被引量：1

3

作者 梁兴柱 林玉娥 林玉荣 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第7期144-146,153,共4页

针对已有基于图嵌入的半监督算法的缺点,提出了一种半监督有局部差异的图嵌入算法。算法的思想是在保持数据的几何结构同时,最大化样本的差异信息,可有效地防止过学习问题。为了解决小样本问题,采用了差形式的目标函数,并通过参数来调... 针对已有基于图嵌入的半监督算法的缺点,提出了一种半监督有局部差异的图嵌入算法。算法的思想是在保持数据的几何结构同时,最大化样本的差异信息,可有效地防止过学习问题。为了解决小样本问题,采用了差形式的目标函数,并通过参数来调整两部分样本所起作用的大小。最后在ORL和UMIST人脸库上进行了实验,实验结果明显优于已有2种经典算法的识别结果,最优时识别率提高了2.25%和2.23%。 展开更多

关键词 半监督算法 差异 过学习问题 小样本问题

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于主动学习的图半监督分类算法 被引量：1

4

作者 高成 陈秀新 +1 位作者 于重重 刘宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第7期1871-1875,共5页

为抑制噪声数据对分类结果的影响,将噪声处理算法与高斯随机域算法相结合,提出一种带噪声系数的高斯随机域学习算法;针对样本集不平衡性数据分类问题,考虑主动学习在样本不平衡问题中的应用,将主动学习与图半监督算法相结合,提出一种鲁... 为抑制噪声数据对分类结果的影响,将噪声处理算法与高斯随机域算法相结合,提出一种带噪声系数的高斯随机域学习算法;针对样本集不平衡性数据分类问题,考虑主动学习在样本不平衡问题中的应用,将主动学习与图半监督算法相结合,提出一种鲁棒性强的主动学习图半监督分类算法。利用基于样本划分的主动学习方法,对正类的近邻样本集中样本与特定类样本形成的新样本集做总体散度排序,筛选出能使新样本集中总体散度最小的样本,代替正类的近邻样本集中所有样本,形成平衡类。在UCI标准数据集上的实验结果表明,与标准的图半监督算法相比,该算法的分类精度更高、泛化能力更强。 展开更多

关键词 带噪声系数的高斯随机域学习算法 样本不平衡问题 主动学习 图半监督算法 主动学习图半监督分类算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种增强差异性的半监督协同分类算法 被引量：9

5

作者 于重重 商利利 +3 位作者 谭励 涂序彦 杨扬 王竞燕 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期35-41,共7页

半监督学习中的Tr-i Training算法打破了以往算法对充分冗余视图的限制,并通过利用三个分类器处理标记置信度和样本预测问题提高了标记效率.为进一步增强协同训练过程中分类器之间的差异性以提高性能,本文在其理论基础上提出了一种增强... 半监督学习中的Tr-i Training算法打破了以往算法对充分冗余视图的限制,并通过利用三个分类器处理标记置信度和样本预测问题提高了标记效率.为进一步增强协同训练过程中分类器之间的差异性以提高性能,本文在其理论基础上提出了一种增强差异性的半监督协同分类算法.该算法利用三个不同的分类器进行学习;考虑到分类模型在更新过程中,可能会因随机抽样导致性能恶化,该算法利用基于标记类别的分层抽样法来对已标记样本集进行抽样,并通过基于分类正确率的加权投票法实现了分类器的集成,提高了预测准确率.本文通过实验对所提出算法与Tr-i Training算法做了性能比较,实验结果表明本文所提出的方法在分类问题上具有较好的性能,验证了该算法的有效性和可行性. 展开更多

关键词 半监督协同分类算法 Tr-iTraining算法 增强差异性策略 分层抽样法

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种用于半监督BP算法的实用结束判据及其应用 被引量：2

6

作者 刘艳芳 顾雪平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2003年第14期41-44,共4页

针对用于BP网络训练的半监督学习算法 ,提出了一种新的实用的训练结束判据 ,并将其应用于电力系统暂态稳定分类中。根据暂态稳定输入特征的空间分布 ,提出一个新的表征样本混杂度的指标 ,用于判断类别的可分离度。在新英格兰 10机 39节... 针对用于BP网络训练的半监督学习算法 ,提出了一种新的实用的训练结束判据 ,并将其应用于电力系统暂态稳定分类中。根据暂态稳定输入特征的空间分布 ,提出一个新的表征样本混杂度的指标 ,用于判断类别的可分离度。在新英格兰 10机 39节点系统中的应用表明 ,该训练结束判据用于半监督BP算法对BP网络进行训练 ,可以有效地避免基于神经网络暂态稳定评估的误分类 ,提高稳定评估结果的可靠度。 展开更多

关键词 神经网络 结束判据 半监督BP算法 暂态稳定评估

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多因子选股的半监督核聚类算法改进研究 被引量：7

7

作者 李文星 李俊琪 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2018年第3期30-36,共7页

研究了一种附有引力影响因子的半监督K-means核函数聚类算法,并将该方法应用于多因子选股模型中。研究表明,相比传统的聚类模型,改进的模型具有较强的泛化能力,模型在处理样本线性不可分、样本分布非球状簇等问题上具有明显的优势,能选... 研究了一种附有引力影响因子的半监督K-means核函数聚类算法,并将该方法应用于多因子选股模型中。研究表明,相比传统的聚类模型,改进的模型具有较强的泛化能力,模型在处理样本线性不可分、样本分布非球状簇等问题上具有明显的优势,能选出较优的股票组合。 展开更多

关键词 股票选择 核函数 半监督K-means聚类算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于受限约束范围标签传播的半监督学习算法

8

作者 马慧芳 袁媛 +1 位作者 张迪 鲁小勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第8期2303-2306,共4页

为了提高文本分类性能,提出一种基于受限约束范围标签传播的半监督学习算法。首先利用相似性矩阵计算得出概率转移矩阵,进而通过概率转移矩阵得出受限约束范围;然后在约束范围内利用半监督学习框架下的标签传播算法计算基于路径的相似性... 为了提高文本分类性能,提出一种基于受限约束范围标签传播的半监督学习算法。首先利用相似性矩阵计算得出概率转移矩阵,进而通过概率转移矩阵得出受限约束范围;然后在约束范围内利用半监督学习框架下的标签传播算法计算基于路径的相似性,路径相似性决定了标签传播的重要路径。由于只使用几条重要的传播路径,使得算法中省去计算每一条路径的相似度,计算复杂度大大减少。最终使得标签在带标签数据与未标签数据之间通过几条重要的路径之间传播。实验已经证明此算法的有效性。 展开更多

关键词 概率转移矩阵 受限约束范围 标签传播 半监督学习算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于一种多分类半监督学习算法的驾驶风格分类模型 被引量：13

9

作者 李明俊 张正豪 +2 位作者 宋晓琳 曹昊天 易滨林 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期10-15,共6页

基于驾驶模拟平台设计实验方案,同步采集驾驶员的驾驶操作信息和车辆状态信息,选取6个表征驾驶风格的特征参数,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法对多元特征参数进行特征提取,将前3个主成分作为驾驶风格识别模型的... 基于驾驶模拟平台设计实验方案,同步采集驾驶员的驾驶操作信息和车辆状态信息,选取6个表征驾驶风格的特征参数,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法对多元特征参数进行特征提取,将前3个主成分作为驾驶风格识别模型的特征输入.利用K-means聚类完成样本标记工作.基于有监督支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与多分类半监督学习算法(i MLCU)的原理,分别建立SVM与i MLCU驾驶风格识别模型,通过调节标记样本与未标记样本比例,对比使用不同样本比例训练的SVM和i MLCU模型的驾驶风格识别准确率.结果表明:相比于SVM,i MLCU表现出了更优异的驾驶风格识别能力,由此可知半监督i MLCU模型可以利用未标记样本提高模型对驾驶风格的识别能力. 展开更多

关键词 驾驶风格 主成分分析 K-MEANS聚类 支持向量机 多分类半监督学习算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

半监督二次划分聚类算法及其报表系统应用 被引量：3

10

作者 赵立永 赵冲冲 +1 位作者 时鹏 胡长军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第3期499-505,共7页

在基于B/S结构的Web报表系统中,报表单元格之间往往存在着复杂的依赖关系,某一单元格的求值过程会进行大量的涉及到其它单元格的公式计算,而在多用户访问的情况下,这种计算开销更为可观,导致服务器负载过重,响应速度变慢.优化报表的计... 在基于B/S结构的Web报表系统中,报表单元格之间往往存在着复杂的依赖关系,某一单元格的求值过程会进行大量的涉及到其它单元格的公式计算,而在多用户访问的情况下,这种计算开销更为可观,导致服务器负载过重,响应速度变慢.优化报表的计算任务,可以有效减少计算量和减轻服务器端负载.为此本文提出一种半监督二次划分聚类算法,在单元格聚类的基础上,以报表单元格为顶点,以单元格之间的引用关系为有向边建立有向最大无环子图,然后通过协同计算各有向最大无环子图的拓扑序列,从而获得较优的计算顺序,达到提高Web报表计算效率,减轻服务器负载的目的.通过该算法与常规算法的对比试验,验证了其能有效降低计算量,提高系统响应速度.该算法已经成功应用于实际的Web报表系统中,表现出良好的实用性. 展开更多

关键词 半监督二次划分聚类算法 WEB报表 有向无环图 依赖关系 拓扑排序 报表单元格

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于流形正则化半监督学习的污水处理操作工况识别方法 被引量：3

11

作者 赵立杰 王海龙 陈斌 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期2462-2468,共7页

污水处理过程容易受外界冲激扰动影响,引发污泥上浮、老化、中毒、膨胀等故障工况,导致出水水质质量差,能源消耗高等问题,如何快速准确识别污水操作工况故障至关重要。针对污水工况识别过程中现有监督学习方法未利用大量未标记数据蕴含... 污水处理过程容易受外界冲激扰动影响,引发污泥上浮、老化、中毒、膨胀等故障工况,导致出水水质质量差,能源消耗高等问题,如何快速准确识别污水操作工况故障至关重要。针对污水工况识别过程中现有监督学习方法未利用大量未标记数据蕴含的丰富操作工况信息,采用基于流形正则化极限学习机的半监督学习方法,监视生化污水处理过程操作运行工况。该方法在学习过程中,在标记和未标记数据输入空间构建图拉普拉斯算子,通过随机特征映射建立隐含层,在流形正则化框架下,求解隐含层和输出层之间的权重,保留随机神经网络的计算效率和泛化性能。仿真实验结果表明,基于半监督极限学习机的污水处理工况识别在准确率与可靠性方面相对优于基本极限学习机方法。 展开更多

关键词 污水处理 极限学习机 半监督算法 流形正则化

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于半监督模糊聚类算法的奶牛行为判别系统 被引量：2

12

作者 王俊 谭骥 +1 位作者 张海洋 赵凯旋 《中国畜牧兽医》 CAS 北大核心 2018年第11期3112-3121,共10页

以实时判别奶牛行为,提升精细养殖技术水平为目标,本试验以系统功耗低、检测灵敏度高、运行稳定性强为原则设计无线传感节点,研发了一种基于半监督模糊聚类算法的奶牛行为实时判别系统。为获取最佳通信距离及最优节点固定高度,对无线传... 以实时判别奶牛行为,提升精细养殖技术水平为目标,本试验以系统功耗低、检测灵敏度高、运行稳定性强为原则设计无线传感节点,研发了一种基于半监督模糊聚类算法的奶牛行为实时判别系统。为获取最佳通信距离及最优节点固定高度,对无线传感节点分别进行固定高度—通讯距离与丢包率关系测试、固定高度—数据波动关系测试,通信距离分别取10、20、30m,固定高度分别取10、20、30cm;并将半监督模糊聚类判别算法、K-means算法及BP神经网络算法在奶牛行为识别方面的准确度、精度及敏感度进行比较。结果显示,集成三轴加速度传感器ADXL345、处理器MSP430-F149、无线收发器CC1101等芯片设计的无线传感节点可精确采集奶牛运动加速度数据,满足长期可靠传输数据等工作要求。固定高度—通讯距离与丢包率、固定高度—数据波动关系测试结果显示,最优传输距离为10m,最佳节点固定高度为30cm。半监督模糊聚类算法性能最高,平均准确度达到95.4%,平均精度为53.0%,平均敏感度为60.6%。K-means算法的平均准确度达到90.3%,平均精度仅有39.9%,平均敏感度为45.6%。BP神经网络算法平均准确度达到93.7%,平均精度为45.5%,平均敏感度为47.0%。半监督模糊聚类算法具有准确性高、学习复杂度低、运行速度快的特点,具有良好的寻优能力,效率较高。 展开更多

关键词 奶牛运动行为 实时判别 无线传感节点 半监督模糊聚类算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Fisher准则的半监督特征提取方法 被引量：4

13

作者 郝伟 刘忠宝 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第1期238-241,共4页

针对实际应用中得到的数据往往只有少量具有类别标签,大多数类属未知的情况,在Fisher准则的基础上,提出基于Fisher准则的半监督特征提取方法 SFEM。在构造邻接图的基础上,重新定义类内离散度矩阵和类间离散度矩阵,利用Fisher准则找到的... 针对实际应用中得到的数据往往只有少量具有类别标签,大多数类属未知的情况,在Fisher准则的基础上,提出基于Fisher准则的半监督特征提取方法 SFEM。在构造邻接图的基础上,重新定义类内离散度矩阵和类间离散度矩阵,利用Fisher准则找到的最优投影方向满足类间离散度矩阵与类内离散度矩阵之比最大,保证样本能较好地分开。若干标准数据集上的仿真结果表明,SFEM在解决半监督特征提取问题上具有一定优势。 展开更多

关键词 特征提取 半监督算法 费希尔准则 类内离散度 类间离散度

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种新的融合空间信息的半监督变化监测方法 被引量：5

14

作者 谢福鼎 于珊珊 杨俊 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第1期50-54,共5页

基于改进的半监督FCM算法和马尔科夫随机场,提出了一种新的融合空间信息的半监督变化监测方法。首先将两幅遥感图像相减得到差值图像,并通过第4波段的差值给出了一种新的样本标记方法;然后,通过标记样本对差值图像利用半监督FCM算法进... 基于改进的半监督FCM算法和马尔科夫随机场,提出了一种新的融合空间信息的半监督变化监测方法。首先将两幅遥感图像相减得到差值图像,并通过第4波段的差值给出了一种新的样本标记方法;然后,通过标记样本对差值图像利用半监督FCM算法进行聚类;最后,为了提高监测精度和去除聚类噪音点,利用像元点之间的空间邻接关系和马尔科夫随机场,通过更新后的隶属度矩阵得到了监测结果。为了验证本文方法的有效性,选取了两组TM遥感图像,监测了森林的变化。试验结果表明,改进的半监督FCM算法可以减少监测的漏检率,马尔科夫随机场方法可以很好地去除聚类过程中形成的噪声点,减少监测的虚检率。 展开更多

关键词 变化检测 半监督FCM算法 马尔科夫随机场 遥感影像分类

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于半监督机器学习法的光伏阵列故障诊断 被引量：24

15

作者 李光辉 段晨东 武珊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1908-1913,共6页

由于光伏组件的非线性输出特性,传统故障保护装置难以检测到所有故障,从而导致光伏阵列出现安全问题和火灾危险。针对传统故障保护装置存在的缺陷问题,提出一种基于半监督机器学习(semi-supervised machine learning,SSML)算法的光伏阵... 由于光伏组件的非线性输出特性,传统故障保护装置难以检测到所有故障,从而导致光伏阵列出现安全问题和火灾危险。针对传统故障保护装置存在的缺陷问题,提出一种基于半监督机器学习(semi-supervised machine learning,SSML)算法的光伏阵列故障诊断模型,模型利用参考光伏组件将光伏阵列电压与电流归一化,通过半监督机器学习算法分析光伏阵列工作点状态,进而检测故障和识别故障类型。该故障诊断模型仅需要少量容易测量的标签数据,且对环境变化有较强适应能力。最后,通过仿真和实验,验证该故障诊断模型的有效性。 展开更多

关键词 光伏阵列 故障检测 故障分类 半监督机器学习算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

TFIDF_-NB协同训练算法 被引量：1

16

作者 彭雅 林亚平 陈治平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第12期2243-2246,共4页

采用少量已标记和大量未标记文档进行文本分类已成为一种重要研究趋势 .在分析了 EM和联合训练 (Co-training)两类算法的基础上 ,提出一种新的协同训练算法 .该算法利用 Bayes和 TFIDF两种分类器结合少量已标记和大量未标记文档协同增... 采用少量已标记和大量未标记文档进行文本分类已成为一种重要研究趋势 .在分析了 EM和联合训练 (Co-training)两类算法的基础上 ,提出一种新的协同训练算法 .该算法利用 Bayes和 TFIDF两种分类器结合少量已标记和大量未标记文档协同增量训练 .实验结果表明 ,协同训练算法正确率较高 ,平均错误率较 EM和联合训练低 。 展开更多

关键词 文本分类 半监督算法 联合训练算法 EM算法 协同增量训练

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于信息熵的属性离散化算法在暂态稳定评估中的应用 被引量：11

17

作者 李军 刘艳 顾雪平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期26-31,共6页

针对人工神经网络用于大规模电力系统暂态稳定评估时所面临的训练样本集庞大、训练负 担重,以及收敛性差的问题,提出一种用于训练样本集压缩的属性离散化方法。在矢量空间聚类的 基础上,将每个聚类在各属性轴上投影的边界设为候选离散断... 针对人工神经网络用于大规模电力系统暂态稳定评估时所面临的训练样本集庞大、训练负 担重,以及收敛性差的问题,提出一种用于训练样本集压缩的属性离散化方法。在矢量空间聚类的 基础上,将每个聚类在各属性轴上投影的边界设为候选离散断点,采用基于信息熵的正交化增益函 数选择最终断点进行离散,并对离散后的数据进行压缩处理;然后,采用一种改进的反向传播神经 网络对离散压缩后的训练样本集进行学习训练和分类测试。在新英格兰10机39节点系统和某省 电力系统中的应用表明,在保证暂态稳定分类精度的前提下,所提出的属性离散化和样本集压缩方 法可有效地压缩训练样本集的规模,减轻神经网络的训练负担,提高收敛速度。 展开更多

关键词 暂态稳定评估 神经网络 离散化 信息熵 半监督BP算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进K-means算法的电网运行断面相似性匹配研究 被引量：13

18

作者 梁海平 田潮 +3 位作者 王铁强 曹欣 杨晓东 刘英培 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期119-124,140,共7页

为简化电网工作票制定过程中复杂的方案校验工作,降低对电网调度人员工作经验的依赖,提出利用断面特征提取进行电网历史运行断面相似性匹配的方法。首先根据系统运行特点和数据存储格式,采用决策树模型提取、筛选特征变量;然后基于改进... 为简化电网工作票制定过程中复杂的方案校验工作,降低对电网调度人员工作经验的依赖,提出利用断面特征提取进行电网历史运行断面相似性匹配的方法。首先根据系统运行特点和数据存储格式,采用决策树模型提取、筛选特征变量;然后基于改进半监督K-means算法对历史运行断面进行初步相似性聚类,获取有效样本,降低数据规模;最后利用相似性匹配指标体系在聚类结果中为系统当前运行断面匹配到最有参考和利用价值的历史运行断面及其对应决策信息。仿真算例表明,所提方法可以很好地完成运行断面的相似性匹配工作。 展开更多

关键词 工作票 运行断面 半监督K-means算法 相似性匹配指标体系 聚类算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

直接零件标志条码区域定位算法 被引量：6

19

作者 王娟 王萍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1159-1166,共8页

针对受工况、光照的限制,现场采集的含有直接零件标志(DPM)条码的图像经常亮度不一,并伴有变形等情况,导致因定位不准确而识别DPM条码困难,提出一种改进的SUSAN角点检测和半监督机制下的近邻传播聚类相结合的DPM条码定位算法.首先针对DP... 针对受工况、光照的限制,现场采集的含有直接零件标志(DPM)条码的图像经常亮度不一,并伴有变形等情况,导致因定位不准确而识别DPM条码困难,提出一种改进的SUSAN角点检测和半监督机制下的近邻传播聚类相结合的DPM条码定位算法.首先针对DPM条码图像区域多直角的特点对检测角点的SUSAN算法进行改进,使其适应由于光照问题导致灰度不均的DPM条码区域,具有检出变形角点的能力,同时极大程度地抑制背景上及条码区域中的伪角点;以此为基础,使用近邻传播聚类算法对角点进行聚类,并将DPM条码区域中角点的聚集特点转化为监督规则,形成半监督机制下的角点近邻传播聚类.实验结果表明,该算法检测出的角点对DPM条码区域的示意性强、效率高,基于角点聚类结果的DPM条码定位比其他算法精准、快速. 展开更多

关键词 DPM条码 角点检测 半监督近邻传播聚类算法 条码定位

在线阅读 下载PDF 职称材料

李群深层结构学习算法研究 被引量：3

20

作者 何文慧 李凡长 《计算机科学与探索》 CSCD 2010年第7期646-653,共8页

针对数据的复杂性和语义深层关系,提出一种李群深层结构学习算法。主要包括:基于流形的深层结构分析方法、基于参数的李群半监督学习算法和基于线性的李群半监督学习算法,以及这些算法相融合的李群深层结构学习算法。该算法对连续语义... 针对数据的复杂性和语义深层关系,提出一种李群深层结构学习算法。主要包括:基于流形的深层结构分析方法、基于参数的李群半监督学习算法和基于线性的李群半监督学习算法,以及这些算法相融合的李群深层结构学习算法。该算法对连续语义间的深层关系有着重要的作用。实验结果显示,深度越深,该算法的效果越好。 展开更多

关键词 李群深层结构学习 半监督学习算法 流形

在线阅读 下载PDF 职称材料