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无监督多视图特征选择研究进展: 1; 作者吴建生李艳兰 +1 位作者黄冲闵卫东《软件学报》北大核心 2025年第2期886-914,共29页; 多视图数据从不同角度描述数据对象,数据在不同视图中的特征表示之间存在着相关性、互补性及多样性信息.综合利用这些信息对多视图数据处理至关重要.然而,多视图数据通常具有高维度特点,且常含有噪声特征,这为多视图数据的处理与分析带... 展开更多; 关键词多视图数据无监督特征选择聚类结构保持流数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合多视图学习的分心驾驶行为识别方法研究: 2; 作者沈澍刘秉松 +1 位作者朱浩黄苏岩《小型微型计算机系统》北大核心 2025年第7期1638-1644,共7页; 随着科技发展,汽车驾驶引发的交通事故日益增长.其中驾驶员分心驾驶导致的事故最多.本文引入多视图学习与图卷积对分心驾驶行为识别的方法进行了深入研究.首先,本文构建了多视图分心驾驶行为数据集MDAD.然后,本文以View-GCN为模型基础架... 展开更多; 关键词多视图学习多视图分心驾驶行为数据集图卷积驾驶行为识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

IRCGN:用于高效多视图离群点检测的生成式网络: 3; 作者郑啸王权鑫黄俊《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期5163-5178,共16页; 由于多视图数据特征复杂,多视图离群检测已经成为离群点检测中一个极具挑战性的研究课题.多视图数据中存在3种类型的离群点,分别为类离群点、属性离群点和类-属性离群点.早期多视图离群点检测方法大多基于聚类假设,当数据中没有聚类结... 展开更多; 关键词离群点检测多视图数据半监督视图内重建跨视图生成; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Hessian正则化的多视图联合非负矩阵分解算法被引量：5: 4; 作者王超锋施俊 +1 位作者吴金杰朱捷《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期134-139,共6页; 非负矩阵在表征多视图数据时没有考虑数据本身的流型结构,不能有效表达数据内部信息。为此,提出一种基于Hessian正则化的非负矩阵分解算法。利用Hessian泛函的L2模,保持样本局部拓扑结构,并扩展成基于Hessian正则化的联合非负矩阵分解算... 展开更多; 关键词 Hessian正则化回归模型非负矩阵分解多视图数据聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

支持虚拟企业项目过程管理的技术研究被引量：2: 5; 作者沈春龙《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第2期314-317,共4页; 针对虚拟企业过程管理的特点 ,提出了表征过程的项目—任务—活动模型并细化了各层的功能描述 ,讨论了基于关系结构的任务多视图数据模型 ,分析了过程运行中的任务触发及状态监测和具体的功能模块设计 ,为相应的软件开发提供依据 .; 关键词虚拟企业项目管理多视图数据模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名无监督多视图特征选择研究进展: 1; 作者吴建生李艳兰黄冲闵卫东; 机构南昌大学数学与计算机学院南昌大学软件学院南昌大学信息化办公室南昌大学元宇宙研究院江西省智慧城市重点实验室(南昌大学); 出处《软件学报》北大核心 2025年第2期886-914,共29页; 基金国家自然科学基金(62066027,62076117) 江西省自然科学基金(20212BAB212011) 江西省智慧城市重点实验室科技创新平台项目(20192BCD40002)。; 文摘多视图数据从不同角度描述数据对象,数据在不同视图中的特征表示之间存在着相关性、互补性及多样性信息.综合利用这些信息对多视图数据处理至关重要.然而,多视图数据通常具有高维度特点,且常含有噪声特征,这为多视图数据的处理与分析带来了许多困难.无监督多视图特征选择无需样本标记信息,从多个视图源的原始高维特征中学习更紧凑、更准确的特征表示以提高数据分析的效果,在多视图数据处理领域起着重要作用.根据已有的无监督多视图特征选择模型的工作机制的异同,对这些模型进行归纳和总结,分析其中存在的不足,并指出未来研究的方向.; 关键词多视图数据无监督特征选择聚类结构保持流数据; Keywords multi-view data unsupervised feature selection clustering structure preservation stream data; 分类号 TP391 [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

题名结合多视图学习的分心驾驶行为识别方法研究: 2; 作者沈澍刘秉松朱浩黄苏岩; 机构南京邮电大学计算机学院; 出处《小型微型计算机系统》北大核心 2025年第7期1638-1644,共7页; 基金国家自然科学基金面上项目(52275535)资助江苏省高等学校自然科学研究重大项目(22KJA520010)资助 +2 种基金南京邮电大学研究生教育教学改革项目(JGKT23_XJ07)资助。; 文摘随着科技发展,汽车驾驶引发的交通事故日益增长.其中驾驶员分心驾驶导致的事故最多.本文引入多视图学习与图卷积对分心驾驶行为识别的方法进行了深入研究.首先,本文构建了多视图分心驾驶行为数据集MDAD.然后,本文以View-GCN为模型基础架构,基于任务需求与实际采集信息设计了各个视图的顶点空间坐标位置,并对基础架构中视角采样器与训练过程中损失函数的组合策略进行了调整,构建了多视图分心驾驶行为识别模型MVD-GCN,其准确率高达91.54%.经过各种对比实验,本文验证了MVD-GCN不仅在与传统单视图模型的对比中展现了明显的优势,而且在与本文中使用其他方法训练的多视图模型相比,也显示出了更高的分类性能.; 关键词多视图学习多视图分心驾驶行为数据集图卷积驾驶行为识别; Keywords multi-view learning multi-view distracted driving behavior dataset graph convolution driving behavior recognition; 分类号 TP391 [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IRCGN:用于高效多视图离群点检测的生成式网络: 3; 作者郑啸王权鑫黄俊; 机构安徽工业大学计算机科学与技术学院合肥综合性国家科学中心人工智能研究院安徽省工业互联网智能应用与安全工程研究中心; 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期5163-5178,共16页; 基金国家自然科学基金(61806005) 安徽省高校协同创新项目(GXXT-2019-025,GXXT-2020-012,GXXT-2022-052) CCF-蚂蚁科研基金(CCF-AFSGRF20210003)。; 文摘由于多视图数据特征复杂,多视图离群检测已经成为离群点检测中一个极具挑战性的研究课题.多视图数据中存在3种类型的离群点,分别为类离群点、属性离群点和类-属性离群点.早期多视图离群点检测方法大多基于聚类假设,当数据中没有聚类结构时很难检测出离群点.近年来,许多多视图离群点检测方法使用多视图一致的近邻假设来代替聚类假设,但仍存在新增数据检测效率低的问题.此外,大多数现有的多视图离群点检测方法都是无监督的,在模型学习过程中会受到离群点的影响,处理高离群率的数据集时效果不佳.为了解决这些问题,提出一种用于高效多视图离群点检测的视图内重建和跨视图生成网络来检测3种类型的离群点,所提方法包含视图内重建和跨视图生成两个模块.通过使用正常数据训练,所提方法可以充分捕捉正常数据中每个视图的特征,并较好地重建和生成相应的视图.此外,还提出一个新的离群值计算方法,为每一个样本计算相应的离群值得分,从而高效地检测新增数据.大量的实验结果表明,所提出的方法明显优于现有的方法.这是将基于生成对抗网络的深度模型应用于多视图离群点检测的工作.; 关键词离群点检测多视图数据半监督视图内重建跨视图生成; Keywords outlier detection multi-view data semi-supervised intra-view reconstruction cross-view generation; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Hessian正则化的多视图联合非负矩阵分解算法被引量：5: 4; 作者王超锋施俊吴金杰朱捷; 机构上海大学通信与信息工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期134-139,共6页; 基金国家自然科学基金面上项目(61471231 81627804); 文摘非负矩阵在表征多视图数据时没有考虑数据本身的流型结构,不能有效表达数据内部信息。为此,提出一种基于Hessian正则化的非负矩阵分解算法。利用Hessian泛函的L2模,保持样本局部拓扑结构,并扩展成基于Hessian正则化的联合非负矩阵分解算法,以对多视图数据进行变换。实验结果表明,基于Hessian正则化的非负矩阵分解算法和基于Hessian正则化的联合非负矩阵分解算法的聚类精度以及互信息值都有较大提高,2种算法的数据变化性能都优于传统非负矩阵分解算法。; 关键词 Hessian正则化回归模型非负矩阵分解多视图数据聚类; Keywords Hessian regularization regression model Non-negative Matrix Factorization （NMF） multi-view data clustering; 分类号 TP391 [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

题名支持虚拟企业项目过程管理的技术研究被引量：2: 5; 作者沈春龙; 机构南京师范大学计算机系; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第2期314-317,共4页; 基金南京师范大学校科研启动资金 (2 110 70 B919)资助; 文摘针对虚拟企业过程管理的特点 ,提出了表征过程的项目—任务—活动模型并细化了各层的功能描述 ,讨论了基于关系结构的任务多视图数据模型 ,分析了过程运行中的任务触发及状态监测和具体的功能模块设计 ,为相应的软件开发提供依据 .; 关键词虚拟企业项目管理多视图数据模型; Keywords virtual enterprise project management multi-view data model; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 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	无监督多视图特征选择研究进展	吴建生李艳兰黄冲闵卫东	《软件学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	结合多视图学习的分心驾驶行为识别方法研究	沈澍刘秉松朱浩黄苏岩	《小型微型计算机系统》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	IRCGN:用于高效多视图离群点检测的生成式网络	郑啸王权鑫黄俊	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Hessian正则化的多视图联合非负矩阵分解算法	王超锋施俊吴金杰朱捷	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2017	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	支持虚拟企业项目过程管理的技术研究	沈春龙	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2004	2	在线阅读下载PDF 职称材料