陈爱国
- 作品数：13 被引量：36H指数：4
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省杰出青年基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术语言文字文化科学机械工程更多>>
- 具备迁移能力的类中心距离极大化聚类算法被引量：3
- 2016年
- 传统的聚类算法在以下两种情况下存在直接失效的风险:一是数据稀少或存在大量干扰数据;二是为了调控数据间的差异性,对数据集进行缩放。为了同时解决上述两个问题,提出了历史知识迁移准则与中心间距极大化准则,并将其运用到极大熵聚类算法中,称之为具备历史迁移能力的中心极大化聚类算法。算法有三大突出的优点:在当前数据稀少或存在污染时,算法有效利用了历史知识进行迁移学习,从而证明了较好的聚类有效性;在数据缩放到一定倍数时,传统聚类算法取得的类中心趋于一致,而算法利用类中心间距极大化准则,有效避免了类中心一致的问题;算法所利用的历史知识均不暴露历史源数据,因此算法具有良好的历史数据隐私保护效果。通过模拟数据集和真实数据集的实验,验证了算法的上述优点。
- 孙寿伟钱鹏江陈爱国蒋亦樟
- 关键词：历史知识隐私保护模糊聚类
- 保证C^1连续的Bezier曲面拼接方法被引量：4
- 2005年
- 为了处理复杂曲面拼接时边界连续性问题,利用Bezier曲面的特性,成功地进行了三维造型,并对一些不规则的曲面给出了处理方法.用该方法既保证曲面的光滑连接,又避免了控制曲面的复杂计算.
- 陈爱国秦素敏
- 关键词：BEZIER曲面C^1连续
- 基于最大中心间隔的缩放型η-极大熵聚类算法被引量：7
- 2013年
- 为了调控数据之间的差异性,一般化的处理方式是对数据简单地进行按比例缩放,而此类做法本身对于数据的信息是不存在任何破坏的。但在进行聚类分析时,大部分算法对于按比缩放的数据都是很敏感的,其中较典型的算法有极大熵聚类(MEC)算法。大量的实验表明,当缩放尺度位于10-3数量级以下时,极大熵聚类算法已经失效,通过该算法得到的聚类中心趋于一致。为了解决上述问题,在MEC算法的基础上引入最大中心间隔项与缩放因子η,构造出了全新的目标函数,称为η型最大中心间隔极大熵聚类(η-MCS-MEC)算法。该算法通过调控中心点间的距离使之达到最大,并有效利用缩放因子η对各类划分进行调控,从而避免了聚类中心趋于一致。通过在模拟数据集以及UCI仿真数据集上的实验,结果均显示出算法对变化的数据不再敏感而具有鲁棒性。
- 陈爱国蒋亦樟钱鹏江
- 具备历史借鉴能力的软划分聚类模型
- 2015年
- 在数据稀少或失真等场景下,传统软划分聚类算法无法获得满意的聚类效果。为解决该问题,以极大熵聚类算法为基础,基于历史知识利用的途径,提出两种新的具备历史借鉴能力的软划分聚类模型(分别简称SPBCRHK-1和SPBC-RHK-2)。SPBC-RHK-1是仅借鉴历史类中心的基础模型,SPBC-RHK-2则是以历史类中心和历史隶属度相融合为手段的高级模型。通过历史知识借鉴,两种模型的聚类有效性均得到有效提高,比较而言具备更高知识利用能力的SPBC-RHK-2模型在聚类有效性和鲁棒性上具有更好的表现。由于所用历史知识不暴露历史源数据,因此两种方法还具有良好的历史数据隐私保护效果。最后在模拟数据集和真实数据集上的实验验证了上述优点。
- 孙寿伟钱鹏江陈爱国蒋亦樟
- 关键词：历史知识知识利用
- 移动自组网的IP地址自动配置技术研究被引量：6
- 2007年
- 列举了一些现有的移动自组网的IP地址自动配置方案,并对其优劣进行了分析,从而总结出解决该技术需要重点考虑的问题,在此基础上提出了一种二段式的解决方案,最后通过仿真分析了其性能。
- 陈爱国张曦煌
- 关键词：移动自组网IP地址NS2
- 基于极大熵的知识迁移模糊聚类算法被引量：1
- 2017年
- 针对传统的聚类算法在样本数据量不足或样本受到污染情况下的聚类性能下降问题,在经典的极大熵聚类算法(MEKTFCA)的基础上,提出了一种新的融合历史聚类中心点和历史隶属度这两种知识的基于极大熵的知识迁移模糊聚类算法。该算法通过学习由源域总结出来的有益历史聚类中心和历史隶属度知识来指导数据量不足或受污染的目标域数据的聚类任务,从而提高了聚类性能。通过一组模拟数据集和两组真实数据集构造的迁移场景上的实验,证明了该算法的有效性。
- 陈爱国王士同
- 关键词：知识迁移极大熵聚类算法模糊聚类
- 交互式电子白板在高职英语教学中的应用策略研究
- 2019年
- 交互式电子白板作为一种新型现代化教学辅助工具,能实现信息技术与高职英语教学的有机整合,改进高职英语课堂的互动形式,有效改进课堂的教学效果,促进教师素养的进一步提高以及培育出更高层次的综合素质人才。教师要注意不断挖掘电子白板的功能,使其更好地为教学服务,并注意不可过度使用电子白板。校方要根据高职英语教师在课堂上对电子白板的应用情况,定期地做出评价。
- 蔡晓晴陈爱国
- 关键词：交互式电子白板高职英语教学互动教学模式
- 思维导图在高职英语写作中的应用探析
- 2018年
- 英语写作对高职生而言是很重要的,但目前高职英语写作的现状却不尽如人意。如何解决这个问题?文中提出了将思维导图运用到英语写作上去,利用思维导图的发散性、直观性能够有助于教师更好地讲解英语写作,有利于学生构建合理化的写作布局、轻松把握文章的要点、快速领会文章的逻辑性。这将会提高高职生英语写作的主动性、趣味性和创造性,从而提升高职生英语写作的能力。
- 蔡晓晴陈爱国
- 关键词：英语写作高职生思维导图发散性逻辑性
- 具有隐私保护功能的知识迁移聚类算法被引量：4
- 2016年
- 传统聚类算法在数据量不足或数据被污染的场景下聚类效果较差,针对此问题,在经典模糊C均值(FCM)技术的基础上,该文提出融合历史类中心和历史隶属度两类知识迁移机制的聚类算法。该算法通过有效利用历史数据中总结得到的辅助知识来指导当前由于数据不足或数据污染带来的聚类困难问题,从而提高聚类效果。同时,由于该算法仅利用历史数据的类中心和隶属度,对历史数据具有隐私保护的优点。通过在模拟数据集和真实数据集上的仿真实验,证明了该算法的有效性。
- 陈爱国王士同
- 关键词：知识迁移隐私保护聚类算法模糊C均值
- 基于多代表点的大规模数据模糊聚类算法被引量：9
- 2016年
- 针对传统模糊聚类在大规模数据场景下,由于内存的限制不能一次装载所有数据,以及在通过聚类捕捉数据的潜在结构和描述各个类时仅使用单个代表点存在信息量不足的问题,提出一种基于多代表点的大规模数据模糊聚类算法.该算法通过对大规模数据进行分块,在对每个数据块进行聚类时使用多个代表点描述捕捉到的数据的潜在结构和各个类信息,并通过考虑代表点与代表点之间在聚类过程中的约束关系,提高最后聚类结果的精度.在模拟数据集和真实数据集上的3组实验验证了所提出算法的有效性.
- 陈爱国王士同
- 关键词：大规模数据模糊聚类增量式聚类
