乐晓蓉
- 作品数：7 被引量：21H指数：3
- 供职机构：扬州大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目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>>
- 基于自适应距离度量的分类器设计方法被引量：2
- 2007年
- 通过对欧氏距离度量的分析,提出了自适应距离度量。首先利用训练样本建立自适应距离度量模型,该模型保证了训练样本到相同模式类的距离最近,到不同模式类的距离最远,根据该模型建立目标函数,求解目标函数,得到最优权重。基于最小距离分类器和K近邻分类器,采用UCI标准数据库中部分数据,对提出的自适应距离度量和欧氏距离度量进行了实验比较,实验结果表明自适应距离度量更有效。
- 郭亚琴王正群乐晓蓉王向东
- 关键词：最小距离分类器K近邻分类器
- 一种基于核主成分特征组合的人脸识别方法被引量：9
- 2006年
- 提出了一种基于核主成分特征组合的人脸识别方法。首先利用主成分分析,获得原始输入图像的二阶特征脸图像;然后运用核主成分分析分别抽取原始图像和二阶特征脸图像的核主成分特征,最后将它们组合成一个组合特征向量,进行人脸识别。在ORL人脸库上的实验表明,两种图像的核主成分特征分别有着良好的特点,取得了较好的识别效果,优于核主成分分析和二阶特征脸的结果。
- 徐春明乐晓蓉王正群
- 关键词：人脸识别核主成分分析图像识别
- 基于模糊聚类算法的神经网络集成被引量：5
- 2007年
- 基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法。利用隶属度函数,构造了一个分布函数,根据分布函数对训练数据进行抽样,用所抽得的数据作为个体神经网络的训练样本,多个个体神经网络构成神经网络集成,集成的输出采用相对多数投票法。理论分析和实验结果表明,该方法对模式分类能取得较好的效果。
- 乐晓蓉王正群郭亚琴王向东
- 关键词：模糊聚类神经网络集成
- 基于差异性度量的选择性神经网络集成被引量：2
- 2007年
- 基于神经网络间的差异性,提出一种选择性神经网络集成方法.该方法利用差异性度量,选择满足一定条件的个体神经网络组成神经网络集成,选出的个体神经网络既满足个体的精度要求,又满足个体神经网络之间的差异性要求.理论分析和实验结果表明,利用该方法能够提高神经网络集成的分类识别率.
- 乐晓蓉王正群郭亚琴侯艳平
- 基于模糊C-均值聚类的加权神经网络集成
- 本文基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.利用隶属度函数,构造了一个分布函数,根据分布函数对训练数据进行抽样,用所抽得的数据作为个体神经网络的训练样本,多个个体神经网络构成神经网络集成.集成时,计算每个测试样本分...
- 乐晓蓉王正群王向东郭亚琴
- 关键词：模糊聚类分布函数
- 文献传递
- 基于聚类选择的分类器集成被引量：3
- 2007年
- 提出了一种基于聚类选择的分类器集成方法,通过聚类把模式特征空间划分成不相交的区域,对于初始分类器集合,各区域给出分类器的删除分值,各分类器总分值确定其删除优先级别,由删除优先级别选择一组分类器组成集成。理论分析和实验结果表明,基于聚类选择的分类器集成方法能够更好地对模式进行分类。
- 王正群张天平乐晓蓉
- 关键词：分类器集成聚类分类器选择神经网络
- 基于核可能性c-均值算法的支持向量机被引量：1
- 2007年
- 提出一种基于核可能性c-均值算法的支持向量机分类算法,该算法改进了SVM训练过程中噪声和孤立点的敏感问题.其基本思想是:用核可能性c-均值算法对每个模式类训练样本进行聚类,得到不同的可能性度量值,根据得到的可能性度量值对训练样本进行修剪,删除具有较低可能性度量值的训练样本,最后用生成的新训练样本训练支持向量机.实验结果表明,该算法可以有效地解决由噪声和孤立点引发的分类错误问题以及重要样本的错分问题.
- 郭亚琴王正群乐晓蓉王向东
- 关键词：支持向量机
