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彩色图像分割中基于图上半监督学习算法研究被引量：4: 1; 作者陈蓉孙剑徐宗本《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期11-14,20,共5页; 提出一种新的基于图上半监督学习的彩色图像前景/背景分割模型与算法.该算法的目的是利用人工标定的部分像素点分割信息以实现对整幅图像的分割.通过结合像素点颜色特征和像素点颜色与前景/背景颜色的相似性特征,构造了新的图节点之间... 展开更多; 关键词交互式图像分割图上半监督颜色相似性特征双高斯模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

具有指数效用函数的组合投资研究被引量：1: 2; 作者张璞薛红王青《西北纺织工学院学报》 1999年第4期377-381, ,共5页; 对投资方案的选择上以效用最大化为前提 ,假设投资者具有指数效用函数 ,讨论了在允许卖空和不允许卖空两种情况下 ,最优组合投资方案的选择问题 .通过具体的算例演示了选择过程 ,同时比较分析了两种结果 .; 关键词指数效用函数组合投资卖空投资方案选择证券投资; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于β-混合输入的经验风险最小化回归的学习速率(英文) 被引量：2: 3; 作者邹斌徐宗本张海《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2011年第6期597-613,共17页; 研究最小平方损失下的经验风险最小化算法是统计学习理论中非常重要研究内容之一.而以往研究经验风险最小化回归学习速率的几乎所有工作都是基于独立同分布输入假设的.然而,独立的输入样本是一个非常强的条件.因此,在本文,我们超出了独... 展开更多; 关键词学习速率经验风险最小化 β混合最小平方损失.; 在线阅读下载PDF 职称材料

Menger PN空间中非线性算子方程的解被引量：7: 4; 作者朱传喜《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2003年第1期77-81,54,共6页; 在MengerPN空间研究了非线性算子方程的解,解决了几个新的问题,得到了若干定理,同时,改进和推广了若干重要结论。; 关键词 M-PN空间紧连续算子不动点拓扑度同伦不变; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于区域识别和区域扩展的相位解缠算法被引量：1: 5; 作者毕海霞魏志强《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期244-251,共8页; 由于实际的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中各个区域的相干性不同,干涉合成孔径雷达解缠中,低相干区域的误差容易在整幅图像中传播.对此,提出了一种结合区域识别和区域增长的区域识别与扩展解缠方法.在数据预处理阶段... 展开更多; 关键词 INSAR 区域扩展区域分类识别相位解缠; 在线阅读下载PDF 职称材料

高斯核正则化学习算法的泛化误差: 6; 作者张永全李有梅《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2014年第5期1049-1060,共12页; 对广义凸损失函数和变高斯核情形下正则化学习算法的泛化性能展开研究.其目标是给出学习算法泛化误差的一个较为满意上界.泛化误差可以利用正则误差和样本误差来测定.基于高斯核的特性,通过构构建一个径向基函数(简记为RBF)神经网络,给... 展开更多; 关键词学习理论 RBF神经网络高斯核泛化误差; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名彩色图像分割中基于图上半监督学习算法研究被引量：4: 1; 作者陈蓉孙剑徐宗本; 机构西安交通大学信息与系统科学研究所; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期11-14,20,共5页; 基金国家"973计划"资助项目(2007CB311002); 文摘提出一种新的基于图上半监督学习的彩色图像前景/背景分割模型与算法.该算法的目的是利用人工标定的部分像素点分割信息以实现对整幅图像的分割.通过结合像素点颜色特征和像素点颜色与前景/背景颜色的相似性特征,构造了新的图节点之间的双高斯权重函数,并对此提出自适应的参数选择策略与彩色图像半监督分割的能量模型,通过优化该能量模型将已知像素点的标号信息扩散到未知像素点.实验结果表明,所提出的新算法较已有算法具有更高的分割精度,因此具有重要的应用价值.; 关键词交互式图像分割图上半监督颜色相似性特征双高斯模型; Keywords interactive image segmentation graph-based semi-supervised learning color similarity double-Gaussian model; 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

题名具有指数效用函数的组合投资研究被引量：1: 2; 作者张璞薛红王青; 机构西安交通大学信息与系统科学研究所西北纺织工学院陕西省国际信托投资股份有限公司; 出处《西北纺织工学院学报》 1999年第4期377-381, ,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目! (79670 0 67); 文摘对投资方案的选择上以效用最大化为前提 ,假设投资者具有指数效用函数 ,讨论了在允许卖空和不允许卖空两种情况下 ,最优组合投资方案的选择问题 .通过具体的算例演示了选择过程 ,同时比较分析了两种结果 .; 关键词指数效用函数组合投资卖空投资方案选择证券投资; Keywords exponential utility function,portfolio investment,short selling; 分类号 F830.593 [经济管理—金融学] F830.91 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于β-混合输入的经验风险最小化回归的学习速率(英文) 被引量：2: 3; 作者邹斌徐宗本张海; 机构湖北大学数学与计算机科学学院西安交通大学信息与系统科学研究所西北大学数学系; 出处《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2011年第6期597-613,共17页; 基金 supported by National 973 project(2007CB311002)NSFC key project(70501030)NSFC project(61070225)China Postdoctoral Science Foundation(20080440190,200902592); 文摘研究最小平方损失下的经验风险最小化算法是统计学习理论中非常重要研究内容之一.而以往研究经验风险最小化回归学习速率的几乎所有工作都是基于独立同分布输入假设的.然而,独立的输入样本是一个非常强的条件.因此,在本文,我们超出了独立输入样本这个经典框架来研究了基于β混合输入样本的经验风险最小化回归算法学习速率的界.我们证明了基于β混合输入样本的经验风险最小化回归算法是一致的,指出了本文所建立的结果同样适合输入样本是马氏链、隐马氏链的情形.; 关键词学习速率经验风险最小化 β混合最小平方损失.; Keywords Learning rate, empirical risk minimization, β-mixing, least squared loss.; 分类号 O211.5 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Menger PN空间中非线性算子方程的解被引量：7: 4; 作者朱传喜; 机构西安交通大学信息与系统科学研究所; 出处《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2003年第1期77-81,54,共6页; 基金江西省自然科学基金资助项目.; 文摘在MengerPN空间研究了非线性算子方程的解,解决了几个新的问题,得到了若干定理,同时,改进和推广了若干重要结论。; 关键词 M-PN空间紧连续算子不动点拓扑度同伦不变; Keywords M-PN space compact continuous operator fixed point topological degree homotopy invariance; 分类号 O177.91 [理学—基础数学] O211.3 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于区域识别和区域扩展的相位解缠算法被引量：1: 5; 作者毕海霞魏志强; 机构西安电子工程研究所西安交通大学信息与系统科学研究所; 出处《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期244-251,共8页; 基金自然科学基金(No.61001007); 文摘由于实际的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中各个区域的相干性不同,干涉合成孔径雷达解缠中,低相干区域的误差容易在整幅图像中传播.对此,提出了一种结合区域识别和区域增长的区域识别与扩展解缠方法.在数据预处理阶段,融合可见光图像对SAR图像掩模分类,剔除失相干区域,避免其误差传播至整幅图像.在研究区域中,选取高相干的、稳定的像素作为生长种子,以SAR图像的相干系数和相邻已解缠像素的数量为指导,缠绕像素相位的模糊数经反复迭代检测后,被加入已解缠区域,解缠像素由高相干区域向低相干区域扩展,直到完成整个区域的解缠.相控阵型L波段合成孔径雷达和高级合成孔径雷达数据实验结果和算法比较证明了所提方法在解缠精度上的优越性.; 关键词 INSAR 区域扩展区域分类识别相位解缠; Keywords InSAR region expansion region recognition phase unwrapping; 分类号 TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高斯核正则化学习算法的泛化误差: 6; 作者张永全李有梅; 机构中国计量学院数学与信息科学系西安交通大学信息与系统科学研究所; 出处《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2014年第5期1049-1060,共12页; 基金国家自然科学基金(11301494) 浙江省自然科学基金(Q12A01026)资助; 文摘对广义凸损失函数和变高斯核情形下正则化学习算法的泛化性能展开研究.其目标是给出学习算法泛化误差的一个较为满意上界.泛化误差可以利用正则误差和样本误差来测定.基于高斯核的特性,通过构构建一个径向基函数(简记为RBF)神经网络,给出了正则误差的上界估计,通过投影算子和再生高斯核希尔伯特空间的覆盖数给出样本误差的上界估计.所获结果表明,通过适当选取参数σ和λ,可以提高学习算法的泛化性能.; 关键词学习理论 RBF神经网络高斯核泛化误差; Keywords Learning theory RBF neural network Gaussian kernels Generalization error.; 分类号 O174.41 [理学—基础数学]; 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	彩色图像分割中基于图上半监督学习算法研究	陈蓉孙剑徐宗本	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	具有指数效用函数的组合投资研究	张璞薛红王青	《西北纺织工学院学报》	1999	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于β-混合输入的经验风险最小化回归的学习速率(英文)	邹斌徐宗本张海	《应用概率统计》 CSCD 北大核心	2011	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	Menger PN空间中非线性算子方程的解	朱传喜	《工程数学学报》 CSCD 北大核心	2003	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于区域识别和区域扩展的相位解缠算法	毕海霞魏志强	《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	高斯核正则化学习算法的泛化误差	张永全李有梅	《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料