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丁晓青,付强
《中国工程科学》 2009年 第11卷 第10期 页码 19-24
提出一种适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法,采用基于描述性模型的多类分类器(modified quadratic discriminantfunction,MQDF)作为Adaboost基元分类器,可直接进行多类分类,无需将多类问题转化为多个两类问题处理,其训练复杂度大大低于已有的多类Adaboost算法。算法提出根据广义置信度更新样本权重,实验证明这种算法适用于大规模多类分类问题。为了降低算法的识别复杂度,提出从所有训练后得到的Adaboost基元分类器组中选择一个最优的基元分类器作为最终分类器的方法进行删减。在HCL2000及THOCR-HCD数据集上进行实验证明,所提改型Adaboost算法提高了识别率的有效性,该算法的相对错误率比现有最优算法分别下降了14.3 %,8.1 %和19.5 %。
关键词: 多类Adaboost算法 手写汉字识别 广义置信度 改进的二次鉴别函数
郭志波,杨静宇,刘华军,严云洋
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第7期 页码 125-131
提出一种基于沃尔什特征的增强型AdaBoost 人脸快速检测算法,不仅具有很快的训练速度,而且利 用较少的非人脸样本进行训练就可以达到较好的检测效果然后提出一种双阈值增强型AdaBoost 算法,其中双阈 值的快速搜索方法大大节约了训练时间,并且在训练Cascaded 检测器过程中,前层分类器的训练结果对后层 分类器的训练具有指导作用,加强了总体检测器的性能最后,使用该算法训练的检测器对MIT+CMU 人脸测试库进行了测试,结果表明 该方法在训练速度、测试精度、检测时间等方面都优于相应的方法。
TIE算法:一种用于处理演化数据的聚类分层分类法生成技术上层算法 None
Rabia IRFAN, Sharifullah KHAN, Kashif RAJPOOT, Ali Mustafa QAMAR
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第6期 页码 763-782 doi: 10.1631/FITEE.1700517
基于最大间隔的贝叶斯分类器 Article
Tao-cheng HU,Jin-hui YU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2016年 第17卷 第10期 页码 973-981 doi: 10.1631/FITEE.1601078
关键词: 多类学习;最大间隔学习;在线算法
面向多类不平衡学习的一对多海林格距离决策树研究 Research Articles
董明刚1,2,刘明1,2,敬超1,2,3
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第2期 页码 278-290 doi: 10.1631/FITEE.2000417
基于GPU的密度峰值并行聚类算法 Article
Ke-shi GE, Hua-you SU, Dong-sheng LI, Xi-cheng LU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第7期 页码 915-927 doi: 10.1631/FITEE.1601786
关键词: GPU;密度峰值;聚类;并行计算
邓赵红,王士同,吴锡生,胡德文
《中国工程科学》 2004年 第6卷 第9期 页码 38-45
针对极大熵聚类算法MEC(maximum entropy clustering)对例外点(outliers)较敏感和不能标识例外点的缺陷,提出了一种改进的极大熵聚类算法RMEC(robust maximum该算法的基本思想是通过引入Vapnik's ε-不敏感损失函数和权重因子重新构建目标函数,并利用优化理论推导出新的学习公式。RMEC算法不但对例外点较之MEC算法有更好的鲁棒性,而且还能有效地利用学习后的权重因子标识出数据集中存在的例外点。仿真试验结果亦表明了RMEC算法的上述优点。
汤九斌,陆建峰,唐振民,杨静宇
《中国工程科学》 2007年 第9卷 第11期 页码 74-79
K-means算法是一种常用的聚类算法,但是聚类中心的初始化是其中的一个难点。笔者提出了一个基于层次思想的初始化方法。一般聚类问题均可看作加权聚类,通过层层抽样减少数据量,然后采用自顶向下的方式,从抽样结束层到原始数据层,每层都进行聚类,其中每层初始聚类中心均通过对上层聚类中心进行换算得到,重复该过程直到原始数据层,可得原始数据层的初始聚类中心模拟数据和真实数据的实验结果均显示基于层次抽样初始化的K-means算法不仅收敛速度快、聚类质量高,而且对噪声不敏感,其性能明显优于现有的相关算法。
田伟,田国会,张攀,李晓磊
《中国工程科学》 2004年 第6卷 第11期 页码 47-52
分析并推证出单巷道固定货架的拣选优化问题可归结于对称或非对称旅行售货商问题,研究了一种新型的改进LinKernighan (LK)算法,并将其应用于固定货架的货物拣选优化过程中。实验仿真结果表明,用该算法能降低固定货架对称和非对称拣选优化时间和空间计算的复杂度,快速、稳定地找出最优解,满足了多次作业时待拣选货物数目变动范围较大的要求。
A-STC:一种基于拍卖的多机器人协同螺旋生成树覆盖运动规划方法 Research Article
Guan-qiang GAO, Bin XIN
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第1期 页码 18-31 doi: 10.1631/FITEE.1800551
电动汽车锂电池模块设计中相似性能电池聚类的综合方法 Article
李伟, 陈思琦, 彭雄斌, 肖蜜, 高亮, Akhil Garg, 包能胜
《工程(英文)》 2019年 第5卷 第4期 页码 795-802 doi: 10.1016/j.eng.2019.07.005
李德军,吕艳华,王润田
《中国工程科学》 2007年 第9卷 第5期 页码 81-84
基于迭代方法的联合压缩感知与相位修正多站外辐射源雷达成像算法研究 None
Jue WANG, Jun WANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第4期 页码 557-568 doi: 10.1631/FITEE.1601423
边信道攻击和学习向量量化 Article
Ehsan SAEEDI, Yinan KONG, Md. Selim HOSSAIN
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第4期 页码 511-518 doi: 10.1631/FITEE.1500460
一种融合多特征聚类与神经网络的PM2.5小时浓度预测新模型及其在中国城市的应用 Article
刘辉, 龙治豪, 段铸, 施惠鹏
《工程(英文)》 2020年 第6卷 第8期 页码 944-956 doi: 10.1016/j.eng.2020.05.009
标题 作者 时间 类型 操作
TIE算法:一种用于处理演化数据的聚类分层分类法生成技术上层算法
Rabia IRFAN, Sharifullah KHAN, Kashif RAJPOOT, Ali Mustafa QAMAR
期刊论文