国家自然科学基金(6067309960873146)
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 相关作者：王喆周春光黄岚刘淼马捷更多>>
- 相关机构：吉林大学东北师范大学长春师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于分类目标的启发式离散化算法
- 2009年
- 提出一种基于分类目标的启发式离散化算法,通过该算法能够解决粗糙集理论中的连续属性离散化问题.该算法充分考虑目标分类和属性的重要性,在减少决策规则的同时完成了属性约简.通过茶味觉信号的验证及与传统算法结果的比较,验证了所给算法的有效性.
- 孙英娟黄岚翟延东蒲东兵周春光
- 关键词：粗糙集重要度离散化
- 一种新的基于社区结构的影响最大化方法被引量：3
- 2011年
- 基于传播网络的结构性,提出一种新的基于社区结构的影响最大化方法AMICS.该方法先利用已有社区挖掘算法识别出隐藏在网络中的社区结构,然后迭代选择跨越社区数最多的k个节点作为影响的初始传播者最大化影响的社区覆盖.在小型网络和中等规模网络数据集上的实验表明,该算法比传统的影响最大化方法更具优势.
- 冀进朝黄岚王喆李红明李三义
- 手写数字识别中组合式神经网络的构建方法被引量：11
- 2009年
- 将聚类技术和遗传算法相结合,提出一种基于相似度传播算法和遗传算法的神经网络集成方法应用于手写数字识别问题.先分别利用主成分分析和Fisher线性判别分析对数据集进行特征提取,得到两类特征数据集,再利用Bagging方法分别为这两类特征数据集训练简单的BP神经网络,然后采用相似度传播算法对这些BP神经网络进行聚类,找到作为类簇中心的网络(中心网络),最后利用遗传算法对所有中心网络的权值进行训练,将中心网络进行加权线性集成作为最终分类器.在标准手写数字数据集MNIST上进行测试的实验结果表明,该方法的识别率优于单个神经网络的识别率,并兼顾了分类效率.
- 何东晓周春光刘淼马捷王喆
- 关键词：人工神经网络手写数字识别神经网络集成
