教育部人文社会科学研究基金(2005-241)
- 作品数：8 被引量：47H指数：5
- 相关作者：郝志峰杨晓伟廖芹温尚清骆世广更多>>
- 相关机构：华南理工大学广东金融学院华中师范大学更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金广东省科技攻关计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 混合树增广朴素贝叶斯分类模型被引量：3
- 2009年
- 树增广朴素贝叶斯分类算法(TANC)虽然降低了朴素贝叶斯分类算法(NBC)的条件独立性约束,但是该模型同时又要求每个条件属性结点(除树的根结点外)都有两个父结点,这种限制同样降低了分类的正确率。因此,提出了一种基于粗糙集理论的混合树增广朴素贝叶斯分类模型(MTANC)。通过在UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性。
- 崔丽梅郝志峰廖芹
- 关键词：数据挖掘贝叶斯粗糙集
- 基于BP的燃气管道评估专家系统设计与实现被引量：2
- 2007年
- BP神经网络具有并行处理、自适应学习、容错能力好等优点,根据地下燃气管道安全评估的应用要求,对其算法进行改进,结合专家系统的设计思路,构造了一个基于BP神经网络的地下燃气管道安全评估专家系统,包括知识表示、知识获取和推理解释等模块。然后利用已有的样本编制软件进行实验,结果表明,该系统评估正确率达91%,推理效率高、扩展性好,从而很好地满足了实际应用的要求。神经网络为专家系统的发展提供了一条新的途径。
- 温尚清郝志峰廖芹
- 关键词：BP神经网络专家系统燃气管道安全评估
- 加快SMO算法训练速度的策略研究被引量：5
- 2007年
- SMO(序贯最小优化算法)算法是目前解决支持向量机训练问题的一种十分有效的方法,但是当面对大样本数据时,SMO训练速度比较慢。考虑到在SVM的优化过程中并不是所有样本都能影响优化进展,提出了两种删除样本的策略:一种是基于距离,一种是基于拉格朗日乘子的值。在几个著名的数据集的试验结果表明,两种策略都可以大大缩短SMO的训练时间,特别适用于大样本数据。
- 骆世广骆昌日
- 关键词：支持向量机SHRINKING
- 基于贝叶斯网络的脱机手写体汉字智能识别被引量：7
- 2006年
- 针对汉字识别的超多类问题,将贝叶斯网络分类器引入小样本字符集脱机手写体汉字识别中.对手写大写数字汉字的小样本字符集构造识别系统,同时与传统的欧氏距离方法进行比较,实验表明该算法将识别率提高到92.4%,在小样本字符集脱机手写体识别中具有较强的实用性和良好的扩展性.
- 温尚清郝志峰廖芹陈炎雄
- 关键词：贝叶斯网络分类器脱机手写体汉字欧氏距离
- 快速核密度估计算法研究进展被引量：10
- 2007年
- 作为当前最先进有效的密度估计算法,核密度估计(KDE)得到了广泛的研究。但是其二次的计算复杂度严重阻碍了KDE在具有海量高维数据的实际问题中的应用。为了排除算法计算性能上的障碍,研究者从不同角度提出了多种解决方案。在简要介绍KDE基本算法的基础上,简要分析了近年来提出的一些KDE的快速计算和逼近算法,以便为进一步的研究提供一定的支持与帮助。
- 尹训福郝志峰杨晓伟
- 关键词：计算复杂度并行计算
- 针对大规模样本集的SMO训练策略被引量：3
- 2008年
- SMO算法是目前解决支持向量机训练问题的一种十分有效的方法,但是当面对大样本数据时,SMO训练速度十分缓慢。首先,分析了SMO迭代过程中目标函数值的变化情况,进而提出以目标函数值的改变量作为算法终止的判定条件和在SMO迭代后期改变SMO的循环条件两种策略。在几个著名的数据集的试验结果表明,该方法可以大大缩短SMO的训练时间,特别适用于大样本数据。
- 骆世广骆昌日周业明
- 关键词：支持向量机SMO
- 求解线性运输问题的新型进化算法被引量：9
- 2006年
- 运输问题自提出后,人们因其在各个领域的广泛应用进行了大量研究。线性运输问题是其核心和基础问题,以它为基础可以扩展为其他更复杂的运输模型。针对实数线性运输问题,提出了一种新型进化算法(newEA),在遗传算法(GA)的基础上引进了差异进化的思想,设计出具有全局搜索能力的重组算子,重组算子能够从理论上保证约束条件的满足。仿真实例显示了该算法的可行性和有效性。
- 张美玉黄翰杨晓伟郝志峰
- 关键词：运输问题进化算法遗传算法
- 自适应模糊支持向量机算法被引量：8
- 2006年
- 支持向量机算法对噪声和异常点是敏感的,为了克服这个问题,人们引入了模糊隶属度。传统确定样本模糊隶属度的方法,都是基于原始空间的。文章提出了基于特征空间的模糊隶属度函数模型。在该模型中,以特征空间中的样本为中心,以给定的距离d为半径作超球,根据其它样本落到超球内的个数来确定中心样本点的模糊隶属度。并将新的模糊隶属度模型引入自适应支持向量机,提出了模糊自适应支持向量机算法。实验结果表明,该模型能有效地提高自适应支持向量机的抗噪能力和预测精度。
- 邵壮丰杨晓伟吴广潮
- 关键词：支持向量机最小二乘支持向量机自适应迭代
