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侯臣平

作品数:27 被引量:32H指数:3
供职机构:国防科学技术大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家精品课程建设项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学理学更多>>

文献类型

  • 15篇专利
  • 11篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 13篇自动化与计算...
  • 4篇文化科学
  • 3篇理学

主题

  • 7篇矩阵
  • 5篇聚类
  • 4篇多视图
  • 4篇视图
  • 4篇图像
  • 4篇维数
  • 4篇目标函数
  • 4篇分类器
  • 3篇迭代
  • 3篇维数约简
  • 3篇交替迭代
  • 3篇教学
  • 3篇标签
  • 2篇学习算法
  • 2篇预置
  • 2篇源域
  • 2篇运动数据
  • 2篇增量学习算法
  • 2篇正定矩阵
  • 2篇正则

机构

  • 27篇国防科学技术...
  • 1篇南京大学
  • 1篇清华大学
  • 1篇湘潭大学
  • 1篇中国科学院自...
  • 1篇国防科技大学

作者

  • 27篇侯臣平
  • 6篇吴翊
  • 4篇罗廷金
  • 2篇易东云
  • 1篇陶建华
  • 1篇段崇雯
  • 1篇朱军
  • 1篇胡奎
  • 1篇张利军
  • 1篇杨伟

传媒

  • 2篇计算机研究与...
  • 2篇计算机工程与...
  • 1篇数学理论与应...
  • 1篇计算机应用
  • 1篇系统仿真学报
  • 1篇高等教育研究...
  • 1篇计算机科学
  • 1篇教育教学论坛
  • 1篇中国科学:信...

年份

  • 2篇2025
  • 6篇2024
  • 7篇2023
  • 3篇2022
  • 1篇2021
  • 2篇2012
  • 1篇2011
  • 1篇2010
  • 2篇2009
  • 1篇2008
  • 1篇2005
27 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于强盗反馈在线学习的流数据分类方法和装置
本申请涉及一种基于强盗反馈在线学习的流数据分类方法和装置。所述方法包括:获取流数据序列,构建流数据序列中每个数据属于不同类别上的概率分布函数,从概率分布函数中采样标签作为当前流数据的预测标签,以及基于预测标签得到预测强盗...
侯臣平古仕林罗廷金
融入标签相关性先验的多视图多标签学习
2025年
多视图多标签学习作为一种广泛应用于图像分类、文本挖掘和生物信息学等多个领域的机器学习和数据挖掘技术,正受到研究者们的广泛关注。在此框架下,样本通常由多个视图进行表征,并且可以同时关联到多个标签。尽管已有大量方法被提出,但许多方法未能充分整合先验信息来提升学习性能,这往往导致预测性能不尽如人意。针对这一问题,文中提出了一种新的多视图多标签学习方法,称为融入标签相关性先验的多视图多标签学习(Multi-view multi-label Learning with Label Correlation Priors,MERIT)。该方法在无标签的训练数据的情况下,仅利用标签相关性先验作为弱监督信息来获取多标签预测模型,从而减少对大量标注数据的依赖。它不仅能自适应地调整不同视图的权重,还能最小化样本相似性与标签相似性之间的差异,从而更准确地描述同一组样本间的相似性。在8个多视图多标签数据集上的实验结果表明,与同类方法相比,MERIT展现出了更优越的性能。
盛思柔欧阳宵陶红侯臣平
关键词:先验信息
问题驱动的协方差与相关系数的概念构建被引量:1
2022年
数学概念对于课程知识体系理解具有重要作用。数学概念教学重在让学生学会构建新概念,而不是单纯学习新概念。以概率论与数理统计中协方差与相关系数两个概念为例,遵循“以问题结构推进教学”的原理,通过国内生产总值与军费支出的关系分析实际案例,提出随机变量关系描述的问题,采用逆向推理得到协方差的定义。在此基础上,进一步深化研究如何描述随机变量关系的强弱及所研究的关系是何种关系,通过一系列层层递进、步步深入、具有内在逻辑联系的问题结构,逐步构建相关系数的定义与内涵。
陶红徐耀坤侯臣平
关键词:协方差相关系数概念教学
融入成对约束先验信息的弱监督多视图学习方法
本发明提供一种融入成对约束先验信息的弱监督多视图学习方法,包括:获取包括多个样本数据的视图数据集,并基于视图数据集获取相似矩阵图,视图数据集中包括必须链接的样本数据和必须不能链接的成对样本数据;根据必须不能链接的成对约束...
罗廷金 李泉江 刘玥瑛侯臣平
基于独立自表达学习的不完全多视图聚类被引量:7
2022年
不完全多视图聚类是通过结合多视图数据的异构不完全特征来获得数据本征结构,从而提高聚类性能的一种学习范式.在实际应用中,各个视图除了缺失某些完整样本外,还会受到缺失值与异常值的影响,使得大部分传统的不完全多视图聚类方法失效.为解决上述问题,本文提出一种基于独立自表达学习的不完全多视图聚类方法.该方法通过自表达重构,补全缺失的特征的同时学习视图独有的自表达矩阵,然后为自表达矩阵添加低秩约束,更好地挖掘本征结构,并通过引入希尔伯特–施密特独立性准则来衡量不同视图间的差异性.多个数据集上的实验结果表明,所提方法在大多数情况下能取得较对比方法更优的聚类结果.
诸葛文章范瑞东罗廷金陶红侯臣平
融入必不连接约束的视频人脸快速聚类方法及装置
本发明实施例公开了一种融入必不连接约束的视频人脸快速聚类方法及装置,该方法包括:根据待分类的视频人脸图像采用直接交替采样方法获取m个锚点,并根据所述视频人脸图像和所述锚点获取初始二部图的相似性矩阵;根据所述初始二部图的相...
陶红余文俊李金禧侯臣平
一种标签偏移校正方法、装置、设备及存储介质
本发明提供一种标签偏移校正方法、装置、设备及存储介质,方法包括:获得源域数据及其第一标签,源域数据包括图像数据;获得目标域数据,目标域数据包括图像数据;对目标域数据进行数据类型的初步预测,得到预测的第二标签;基于源域数据...
范瑞东 欧阳宵侯臣平
一种利用Universum的半监督分类算法
2012年
分类是机器学习领域的重要分支,利用少量的标签数据进行分类和高维数据的分类是近期研究的热点问题。传统的半监督方法能够有效利用标签样本数据或非标签样本数据,但忽略了相关的非样本数据,即Universum。利用Universum的半监督分类算法,基于线性回归和子空间学习模型,结合了传统半监督方法和利用Universum方法两者的优点,在不增加标签数据的条件下显著地提高了高维数据的分类效果。仿真实验和真实数据上的分类结果都验证了算法的有效性。
杨伟侯臣平吴翊
关键词:半监督分类子空间学习
一种基于低秩结构的数据复原方法与系统
本申请涉及一种基于低秩结构的数据复原方法和系统。该方法包括:采集图像数据集,分析所述图像数据集中不同区域和位置的目标遮挡对目标数据的质量和信噪比影响;根据分析的结果,针对所述图像数据集中有遮挡的目标数据缺失,构建基于半二...
罗廷金刘玥瑛侯臣平
新的流形学习方法统一框架及改进的拉普拉斯特征映射方法被引量:15
2009年
流形学习是多个领域的重要研究课题.通过考察各种流形学习方法,提出了一种新的流形学习方法的统一框架,并在此框架下对拉普拉斯特征映射方法(Laplacian eigenmap,LE)进行了分析.进一步,基于此框架,提出了一种改进拉普拉斯特征映射方法(improved Laplacian eigenmap,ILE).它建立在LE方法和最大差异延展算法(maximum variance unfolding,MVU)的基础上,在保持流形谱图拉普拉斯特征的同时,以最大化任意两点之间的差异为目标.ILE有效地解决了拉普拉斯特征映射方法对邻域选择敏感以及MVU方法大计算量、局部限制过强等问题,且能够保持数据聚类性质,挖掘数据内蕴特征.通过实验说明了ILE的有效性.
侯臣平吴翊易东云
关键词:维数约简流形学习
共3页<123>
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