张潇
- 作品数：3 被引量：24H指数：3
- 供职机构：吉林大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省重大科技攻关项目吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 可变惩罚因子的支持向量数据描述算法被引量：3
- 2014年
- 支持向量数据描述(SVDD)是一种有效的数据描述算法。该算法中,作为定值的惩罚因子决定了数据描述的精度。然而实践中惩罚因子的选择是极其困难的,尤其是在训练数据含有噪声的情况下。为了解决这个问题,本文提出了一种可变惩罚因子的支持向量数据描述(VT-SVDD)算法。该算法根据样本点在核空间的位置分布,为每个样本计算一个惩罚因子,然后基于这种可变惩罚因子求解一个凸约束二次规划,即可以得到对数据集的球形域描述。为了验证所提的VT-SVDD的性能,在UCI数据集上进行了无噪声、有噪声两类训练数据的仿真实验。实验结果表明,VT-SVDD能有效提高传统SVDD的精确度和稳健性。
- 刘富侯涛刘云张潇
- 关键词：计算机应用惩罚因子稳健性
- 优化核参数的模糊C均值聚类算法被引量：17
- 2016年
- 核模糊C均值聚类算法(Kernel-based fuzzy C-means clustering method,KFCM)的性能受核参数的影响很大,然而实践中核参数的选择是极其困难的。为了解决这个问题,本文基于样本在高维空间中的类内距离近、而类间距离远这一思路,提出了一种优化核参数的模糊C均值算法(Parameter optimation-based KFCM,POKFCM)。该算法首先利用K均值方法对样本集进行初始聚类,再通过比较实际核函数矩阵与理想核函数矩阵的相似性距离来确定最优核参数,最后将优化的核参数应用于核模糊C均值聚类算法。在6组UCI数据集上进行对比实验,结果表明POKFCM能有效地改善KFCM的聚类性能。
- 刘云刘富侯涛张潇
- 关键词：人工智能核函数参数优化
- 基于粗糙集的基因信号属性约简被引量：4
- 2015年
- 为了解决k-mer频率在对DNA片段进行识别的过程中耗时长、效率低等问题,采用粗糙集的属性约简理论对DNA片段中提取的k-mer数字特征进行有效的约简优化,并对30个微生物菌株的全基因组进行了信号约简实验,结果证明本文所用方法能将原始的高维基因信号约简掉72.27%,准确率提升0.62%,运行时间缩短73.3%。
- 刘富张潇侯涛刘云
- 关键词：计算机应用属性约简粗糙集
