李塔
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
- 供职机构：河北大学数学与计算机学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于概率神经网络和K-L散度的样例选择被引量：2
- 2014年
- 提出了一种基于概率神经网络和K-L散度的样例选择算法。该算法利用概率神经网络估计训练样例的概率分布,利用K-L散度作为启发式来进行样例选择,用该方法选出的样例大多分布在分类边界附近。与五个著名的样例选择算法CNN、ENN、RNN、MCS和ICF进行了实验比较,实验结果显示,算法的选择比更低,训练出分类器具有更好的泛化能力,提出的方法是有效的。
- 翟俊海李畅李塔王熙照
- 关键词：概率神经网络最近邻分类
- 交叉样例选择研究
- 海量数据是数字时代明显的特征，数据大规模增长使得数据处理变得异常困难，样例选择是处理海量数据的主要方法之一。样例选择的目的是去除原始数据集中的冗余样例和噪音样例，从而得到一个能够代表原数据集的小规模子集。传统的样例选择算...
- 李塔
- 关键词：ELM概率神经网络
- 文献传递
- ELM算法中随机映射作用的实验研究被引量：6
- 2012年
- 通过实验研究ELM算法中随机映射的作用及神经网络中隐含层结点个数对网络泛化能力的影响。在35个数据集上进行实验,针对不同的数据集,找到网络的最优精度所对应的隐含层结点个数。实验结果表明,当随机映射使数据升维到一定维数时,网络性能得到提高。
- 翟俊海李塔翟梦尧王熙照
- 关键词：神经网络
- 概率神经网络样例选择算法被引量：2
- 2015年
- 提出一种概率神经网络样例选择算法,它包括两个阶段,第一个阶段利用概率神经网络计算样例的不确定性,第二个阶段利用计算出的不确定性选择样例.与压缩近邻规则、编辑近邻规则、约简近邻规则和迭代过滤算法四种代表性的样例选择算法进行了实验比较,实验结果显示在能力保持框架下,该算法的性能优于这四种方法.本文提出的算法具有下列特点:(1)学习速度快;(2)没有分类器的限制;(3)具有好的泛化能力.
- 翟俊海苗青李塔王熙照
- 关键词：概率神经网络信息熵
- 一种简单有效的人脸识别方法
- 2013年
- Mohammed等人提出了一种基于小波变换和极端学习机的人脸识别方法,该方法分为3步,首先对人脸图像做小波变换,然后用双向二维主成分分析进行特征提取,最后用极端学习机进行分类识别.但实验研究发现,用小波变换的低频子图直接作为极端学习机的输入,就可以达到非常好的识别效果,即第2步的特征提取是没有必要的.在3个人脸数据库上与Mohammed等人提出的方法进行了实验比较,实验结果显示本文提出的方法简单有效.
- 翟俊海赵文秀李塔
- 关键词：小波变换人脸识别极端学习机特征提取
