公共文化服务平台

汪廷华: 作品数：42 被引量：262H指数：7; 供职机构：赣南师范大学数学与计算机科学学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省研究生创新基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生语言文字更多>>

合作作者

基于HSIC Lasso的特征加权支持向量机: 2025年; 支持向量机(SVM)通过引入核函数将原低维问题转化为高维核空间线性问题,已成功应用于数据分类等问题。经典的SVM算法平等对待所有的特征,忽略了不同的特征对模型输出的贡献不一样的事实,因此,核空间的构造可能不尽合理。本文提出一种基于希尔伯特—施密特独立性准则(Hilbert-Schmidt Independence Criterion,HSIC)Lasso的特征加权支持向量机算法HSIC Lasso-FWSVM。该算法首先利用HSIC有效地度量2个随机变量之间的关系,计算特征空间中特征与特征以及特征与标签之间的相关性,使用计算出的相关性作为对应特征的权重。然后应用Lasso回归方法,通过稀疏性约束重新度量各个特征的权重,将部分无关特征的权重收缩至0。最后,将得到的特征权重应用到SVM核函数的计算中,从而避免弱相关或不相关的特征干扰核函数的计算。在9个UCI数据集上分别使用本文算法、经典SVM和一些最新的特征加权SVM算法进行仿真实验,结果表明,HSIC Lasso-FWSVM具有更好的泛化能力和鲁棒性。; 赖志勇汪廷华张昕; 关键词：支持向量机特征加权核方法

基于最大信息系数的输入法对书写的影响分析被引量：1: 2019年; 表意文字系统的汉字,五千多年来永不停歇地传承着中华文化.拼音输入法在计算机等智能设备的广泛应用,导致"提笔忘字"现象,引发了汉字书写危机.研究从调查数据出发,应用最大信息系数进行分析,探讨了计算机文字输入法对汉字书写的影响.研究表明,当前人们普遍使用拼音编码的汉字输入法,其使用率是字形编码输入法的231倍;长期拼音编码汉字输入法的使用或过度依赖,会导致对汉字书写产生一系列的负面影响.; 杨丹刘赵发汪廷华刘汉明; 关键词：文字输入法

SVM样本约简算法研究综述被引量：6: 2024年; 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是基于统计学习理论和结构风险最小化原则发展起来的一种有监督的机器学习算法,它有效克服了局部最小和维数灾难等问题,具有良好的泛化性能,并被广泛应用于模式识别和人工智能领域。但SVM的学习效率随着训练样本数量的增加而显著降低,对于大规模训练集,采用标准优化方法的传统SVM面临着内存需求过大、执行速度慢,有时甚至无法执行的问题。为了缓解SVM在大规模训练集上存储需求高、训练时间长等问题,学者们提出了SVM样本约简算法。文中首先介绍了SVM理论基础,然后从基于聚类、几何分析、主动学习、增量学习和随机抽样5个方面系统综述了SVM样本约简算法的研究现状,讨论了各种SVM样本约简算法的优缺点,最后总结全文并展望未来。; 张代俐汪廷华朱兴淋; 关键词：支持向量机大规模数据集

“四个面向、四链融合”视阈下江西高校科技成果转移转化提升路径研究: 2025年; 促进科技成果转移转化,是实施创新驱动发展战略的重要任务,是加强科技与经济紧密结合的关键环节。高校是科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的重要结合点。不断提高高校科技成果转移转化水平,对于加快形成新质生产力、打造经济发展新引擎具有重要意义。总结了江西高校科技成果转移转化的基础条件,分析了其短板与瓶颈,最后从“四个面向、四链融合”的视角提出提升江西高校科技成果转移转化效能的路径与建议,为助力江西经济高质量发展提供一定参考。; 汪廷华赵宁朱雅婷; 关键词：江西高校

核函数的选择研究综述被引量：55: 2012年; 核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法,是当前机器学习领域的一个研究热点。核函数是影响核方法性能的关键因素,以支持向量机作为核函数的载体,从核函数的构造、核函数中参数的选择、多核学习3个角度对核函数的选择的研究现状及其进展情况进行了系统地概述,并指出根据特定应用领域选择核函数、设计有效的核函数度量标准和拓宽核函数选择的研究范围是其中3个值得进一步研究的方向。; 汪廷华陈峻婷; 关键词：核函数支持向量机核方法多核学习

一种基于概率解卷积的接收端链路自适应解调方法: 本发明涉及一种基于概率解卷积的接收端链路自适应解调方法，包括：利用速率兼容调制的编码矩阵对基带信号进行编码，对编码后的信号进行调制，获得调制信号，将调制信号从发送端经信道传输到接收端，对接收端接收的信号进行解调，得到解调...; 王敏范林秀钟琦易云汪廷华邹琴; 文献传递

模糊多核支持向量机研究进展被引量：7: 2021年; 模糊多核支持向量机将模糊支持向量机与多核学习方法结合,通过构造隶属度函数和利用多个核函数的组合形式有效缓解了传统支持向量机模型对噪声数据敏感和多源异构数据学习困难等问题,广泛应用于模式识别和人工智能领域。综述了模糊多核支持向量机的理论基础及其研究现状,详细介绍模糊多核支持向量机中的关键问题,即模糊隶属度函数设计与多核学习方法,最后对模糊多核支持向量机算法未来的研究进行展望。; 戴小路汪廷华胡振威; 关键词：核方法模糊支持向量机多核学习隶属度函数

混合策略改进的金豺优化算法被引量：8: 2024年; 针对金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO)在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢和易陷入局部最优等不足,提出一种混合策略改进的金豺优化算法(improved golden jackal optimization,IGJO)。在算法的最优解停滞更新时,引入柯西变异策略,增强种群多样性和提升算法陷入局部最优的逃逸能力;提出一种基于权重的决策策略,通过对金豺个体赋予不同权重进行种群位置更新的决策,加快算法的收敛速度。对8个基准测试函数以及部分CEC2017测试函数进行寻优实验,结果表明改进算法具有更好的优化性能和收敛速度;进一步地,将改进算法应用于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型的参数优化,并在选取的5个UCI(University of California,Irvine)数据集上进行实验,验证了改进算法的有效性。; 朱兴淋汪廷华赖志勇; 关键词：柯西变异

核函数的度量研究进展被引量：13: 2011年; 核函数的度量(简称核度量)研究两个核函数(或一个核函数与另一个目标函数)之间相似性的度量方法,是核函数研究中的一个重要课题。系统综述了核度量的研究状况以及目前的研究进展,分析了典型核度量方法的特点及不足,并凝炼了其进一步研究的方向。; 汪廷华陈峻婷; 关键词：核方法核函数支持向量机

一种基于低维流形先验的低剂量CT重建方法: 一种基于低维流形先验的低剂量CT重建方法，从原始投影数据<Image file="DDA0002696938460000011.GIF" he="56" imgContent="drawing" imgFormat="G...; 牛善洲李楠钟世萍胡声洲汪廷华马建华