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基于受监督自组织映射的慢性阻塞性肺疾病氧减状态辨识
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作者 吴月芳 孙培莉 +1 位作者 束鑫 於东军 《中国数字医学》 2024年第3期86-91,共6页
慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一种与人体肺部及呼吸道相关的常见慢性疾病,严重威胁着人类健康。氧减状态的准确辨识对于诊断COPD具有重要的临床指导意义。基于受试人员的6分钟步行数据,本文展开了COPD氧减状态的辨识研究,对每个待辨识点进... 慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一种与人体肺部及呼吸道相关的常见慢性疾病,严重威胁着人类健康。氧减状态的准确辨识对于诊断COPD具有重要的临床指导意义。基于受试人员的6分钟步行数据,本文展开了COPD氧减状态的辨识研究,对每个待辨识点进行特征表示,包括血脉氧饱和度指数、脉搏、血脉氧饱和度指数的窗口特征、梯度特征以及耦合特征,在上述特征表示的基础上,使用数据集来训练用于氧减状态辨识的受监督自组织神经网络模型。严格的对比实验结果表明:本文所提出的辨识模型优于现有的其他方法,全局性能指标AUC达到了0.8611,可以有效用于氧减状态的辨识,对于COPD的诊断具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 慢性阻塞性肺疾病 氧减状态辨识 特征表示 受监督自组织映射
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一种基于Fisher鉴别极小准则的特征提取方法 被引量:14
2
作者 郑宇杰 杨静宇 +1 位作者 徐勇 於东军 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1201-1206,共6页
特征提取是模式识别研究领域的一个热点.为了更好地解决人脸识别中的特征提取问题,定义了一种新的基于Fisher鉴别极小准则的特征提取方法,并且提出了类间散布矩阵零空间的概念,解决了先前Fisher线性变换方法中的最终特征维数受类别数的... 特征提取是模式识别研究领域的一个热点.为了更好地解决人脸识别中的特征提取问题,定义了一种新的基于Fisher鉴别极小准则的特征提取方法,并且提出了类间散布矩阵零空间的概念,解决了先前Fisher线性变换方法中的最终特征维数受类别数的限制.在人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 特征提取 人脸识别 零空间 FISHER鉴别准则 主成分分析
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基于独立成分分析和模糊支持向量机的人脸识别方法 被引量:13
3
作者 郑宇杰 杨静宇 +1 位作者 吴小俊 於东军 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期1768-1770,共3页
主成分分析(PCA)只能从2阶上去消除数据的相关性,传统支持向量机在解决多类问题时会出现分类的盲区问题,针对这两种情况,首先采用独立成分分析(ICA)方法解决了高阶上的数据相关性问题;同时在传统支持向量机中引入模糊隶属度函数,用模糊... 主成分分析(PCA)只能从2阶上去消除数据的相关性,传统支持向量机在解决多类问题时会出现分类的盲区问题,针对这两种情况,首先采用独立成分分析(ICA)方法解决了高阶上的数据相关性问题;同时在传统支持向量机中引入模糊隶属度函数,用模糊支持向量机解决了传统支持向量机在多类数据识别中的盲区问题。通过实验证明了该方法在人脸识别率上取得了显著提高。 展开更多
关键词 独立成分分析 模糊支持向量机 主成分分析 人脸识别
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基于神经网络的人脸自动识别 被引量:9
4
作者 於东军 徐蔚鸿 +1 位作者 赵海涛 杨静宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期1160-1167,共8页
该文应用神经网络技术构建了一个完整的人脸识别系统。首先使用基于眼睛位置估计的方法从人脸图像中分割出对识别有意义的纯脸,然后使用自组织映射进行特征压缩,提取有效的鉴别特征。最后使用基于知识的模糊神经网络进行分类。在NUSTDBI... 该文应用神经网络技术构建了一个完整的人脸识别系统。首先使用基于眼睛位置估计的方法从人脸图像中分割出对识别有意义的纯脸,然后使用自组织映射进行特征压缩,提取有效的鉴别特征。最后使用基于知识的模糊神经网络进行分类。在NUSTDBII人脸数据库上的实验得到了令人满意的结果,并且表明该方法对人脸的姿态及表情有一定的不敏感性。 展开更多
关键词 神经网络 面部图像识别 模式识别 特征提取 人体生物特征识别
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基于多成分字典和稀疏表示的超分辨率重建算法 被引量:15
5
作者 刘梓 宋晓宁 +1 位作者 於东军 唐振民 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期1-5,共5页
为了解决单幅图像超分辨重建的问题,该文提出了一种在稀疏表示理论框架下基于多成分字典的方法。首先根据图像的退化模型,深入分析高低分辨率图像的关系,得到高分辨图像可由低分辨率图像在对应字典下的稀疏系数来重构的结论。根据这一结... 为了解决单幅图像超分辨重建的问题,该文提出了一种在稀疏表示理论框架下基于多成分字典的方法。首先根据图像的退化模型,深入分析高低分辨率图像的关系,得到高分辨图像可由低分辨率图像在对应字典下的稀疏系数来重构的结论。根据这一结论,采用多成分字典分别表示图像的不同结构特征,并用匹配追踪的方法得到低分辨图像在多成分字典下的表示系数,然后在对应的高分辨字典下对高分辨率的图像进行重建,实现了基于多成分字典的单幅图像超分辨率重建。该文所提的方法对单幅图像的超分辨率重建具有较好的通用性,相对于传统的超分辨重建算法,在自然图像和卡通图像的实验中验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 超分辨率 稀疏表示 多成分字典
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基于多特征空间的粗糙数据分析方法 被引量:13
6
作者 杨习贝 徐苏平 +1 位作者 戚湧 於东军 《江苏科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第4期370-373,共4页
有关粗糙集的研究大多建立在原始属性空间之上,并未考虑具有不同决策类型的样本可能拥有自身特定的性质,而这些特性往往有助于产生更为精准的规则.文中针对决策系统中不同的决策类,为其构建了一系列新的能反映决策类自身性质的特征空间... 有关粗糙集的研究大多建立在原始属性空间之上,并未考虑具有不同决策类型的样本可能拥有自身特定的性质,而这些特性往往有助于产生更为精准的规则.文中针对决策系统中不同的决策类,为其构建了一系列新的能反映决策类自身性质的特征空间,在此基础上,给出了多特征空间下粗糙集的近似质量和条件熵的定义方法;最后通过实验分析发现构造的多特征空间就原始属性空间而言,决策系统的不确定性程度得以大幅降低,且分类性能亦有一定程度的提升. 展开更多
关键词 多特征空间 模糊粗糙集 决策系统 条件熵
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不完备信息系统中基于相似关系的知识约简 被引量:8
7
作者 杨习贝 於东军 +1 位作者 吴陈 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第2期163-165,177,共4页
以具有丢失型未知属性值的不完备信息系统为研究对象,根据非对称相似关系,讨论了知识约简问题。在不完备决策系统中,引入了近似、粗糙分布约简以及广义决策约简,讨论了它们之间的相互关系,给出了近似分布约简的判定定理、可辨识矩阵以... 以具有丢失型未知属性值的不完备信息系统为研究对象,根据非对称相似关系,讨论了知识约简问题。在不完备决策系统中,引入了近似、粗糙分布约简以及广义决策约简,讨论了它们之间的相互关系,给出了近似分布约简的判定定理、可辨识矩阵以及约简公式,并进行了实例分析,为从不完备信息系统中获取知识提供了新的理论基础与操作手段。 展开更多
关键词 不完备信息系统 非对称相似关系 近似分布约简 粗糙分布约简 广义决策约简
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不完备信息系统中的集对分析方法 被引量:6
8
作者 杨习贝 杨静宇 +1 位作者 吴陈 於东军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第4期171-174,共4页
考虑了既有遗漏型又有丢失型未知属性值的不完备信息系统。在这种不完备信息系统中,采用集对分析的方法构建了一种新的基于联系度的二元关系,此关系仅满足自反性。在此基础上,分析了这种二元关系在两种特殊情形的不完备信息系统中的表... 考虑了既有遗漏型又有丢失型未知属性值的不完备信息系统。在这种不完备信息系统中,采用集对分析的方法构建了一种新的基于联系度的二元关系,此关系仅满足自反性。在此基础上,分析了这种二元关系在两种特殊情形的不完备信息系统中的表现形式,然后根据新建立的基于联系度的粗集模型,使用决策矩阵讨论了规则生成方法,最后用一个实例说明了此方法的有效性。 展开更多
关键词 不完备信息系统 集对分析 联系度 粗糙集 决策矩阵
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广义SOM及其在人脸性别识别中的应用 被引量:9
9
作者 於东军 吴小俊 +1 位作者 HANCOCK Edwin R 杨静宇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期1719-1725,共7页
将适用于欧氏空间的经典SOM模型,借助于黎曼指数及对数映射,推广至一般黎曼流形空间中,得到了广义SOM模型(G-SOM),给出了G-SOM模型的序列及批量学习算法.G-SOM能够在输出空间中保持模式在输入空间中的内蕴拓扑邻域特性,因此,当输入空间... 将适用于欧氏空间的经典SOM模型,借助于黎曼指数及对数映射,推广至一般黎曼流形空间中,得到了广义SOM模型(G-SOM),给出了G-SOM模型的序列及批量学习算法.G-SOM能够在输出空间中保持模式在输入空间中的内蕴拓扑邻域特性,因此,当输入空间为非线性流形时,G-SOM的性能理论上将优于SOM.FERET人脸图像库上的性别鉴定实验支持了理论结果. 展开更多
关键词 自组织映射 广义自组织映射 黎曼流形 模式识别
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基于多视角特征组合与随机森林的G蛋白偶联受体与药物相互作用预测 被引量:5
10
作者 刘光徽 胡俊 於东军 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期1-9,共9页
为了提高G蛋白偶联受体(G-protein-coupled receptors,GPCR)与药物相互作用预测的精度,该文提出一种基于多视角特征组合与随机森林的GPCR-Drug相互作用预测新方法。该方法首先从氨基酸组成成分和蛋白质进化视角分别抽取GPCR的序列特征,... 为了提高G蛋白偶联受体(G-protein-coupled receptors,GPCR)与药物相互作用预测的精度,该文提出一种基于多视角特征组合与随机森林的GPCR-Drug相互作用预测新方法。该方法首先从氨基酸组成成分和蛋白质进化视角分别抽取GPCR的序列特征,并从分子指纹视角抽取药物分子的特征;将所抽取的多视角特征进行组合,得到GPCR-Drug配对的特征表示;基于所提出的GPCR-Drug特征表示方法,使用随机森林构建预测模型。在标准数据集上的交叉验证和独立测试结果验证了该文所述方法的有效性。 展开更多
关键词 偶联受体 G蛋白偶联受体 药物 多视角特征 氨基酸组分 序列特征 分子指纹 随机森林
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基于自组织映射与概率神经网络的增量式学习算法 被引量:7
11
作者 戚湧 胡俊 於东军 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期1-6,共6页
为解决传统学习算法不能有效利用新可用数据这一不足,提出一种基于自组织映射(SOM)和概率神经网络(PNN)的增量式学习算法——增量式模块化自组织映射概率神经网络(IMSOMPNN)。使用模块化SOM对每类训练数据进行学习,以训练后SOM的原型向... 为解决传统学习算法不能有效利用新可用数据这一不足,提出一种基于自组织映射(SOM)和概率神经网络(PNN)的增量式学习算法——增量式模块化自组织映射概率神经网络(IMSOMPNN)。使用模块化SOM对每类训练数据进行学习,以训练后SOM的原型向量作为此类别的模式神经元来构建PNN。IMSOMPNN可以方便地实现对不同类型的新数据进行增量式学习,并且在进行增量学习时,不再需要利用到原始的训练数据,仅使用新的数据对已有模型进行局部调整;最后,IMSOMPNN还具有较强的抗噪能力。在UCI Landsat Satellite数据集上的实验验证了该文所述方法的有效性。 展开更多
关键词 自组织映射 概率神经网络 增量式学习 机器学习
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融合自组织映射与Wang-Mendel方法的模糊规则提取 被引量:7
12
作者 於东军 谌贻华 于海瑛 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期759-763,共5页
为解决经典Wang-Mendel方法提取模糊规则时得到的规则数目较多的问题,该文提出一个融合自组织映射(SOM)网络和Wang-Mendel方法的规则提取方案。利用SOM对原始样本进行学习,再使用Wang-Mendel方法从SOM的原型向量中提取规则。因为SOM的... 为解决经典Wang-Mendel方法提取模糊规则时得到的规则数目较多的问题,该文提出一个融合自组织映射(SOM)网络和Wang-Mendel方法的规则提取方案。利用SOM对原始样本进行学习,再使用Wang-Mendel方法从SOM的原型向量中提取规则。因为SOM的原型向量学习得到了原始样本的模式分布规律,并且原型向量的数量远小于原始学习样本的数量,所以该方法降低了提取的规则数目及耗费时间。有关混沌时间序列预测的实验结果表明了该文方法的有效性。 展开更多
关键词 自组织映射 模糊规则提取 混沌时间序列 模式分布
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一种增量式规则提取算法 被引量:6
13
作者 於东军 王士同 杨静宇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第1期79-81,共3页
扩展了决策矩阵的定义 ,并在此基础上提出一种增量式规则提取算法 (IREA) ,该算法能够以增量的方式从样本数据中提取确定性和可能性规则 .对于缺乏领域知识时的知识 /规则获取具有重要使用价值 .
关键词 决策矩阵 规则提取 增量式规则提取 知识发现
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一种基于ICA和LDA组合的人脸识别新方法 被引量:3
14
作者 郑宇杰 於东军 +2 位作者 杨静宇 吴小俊 王卫 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第4期194-197,共4页
特征提取是模式识别研究领域的一个热点。本文提出了一种基于独立成分分析和线性鉴别分析的特征提取方法。该方法中引入了零空间的概念,指出了前人算法中的不足之处,并且给出了一个完整的独立成分分析和线性鉴别分析的组合算法。在 ORL ... 特征提取是模式识别研究领域的一个热点。本文提出了一种基于独立成分分析和线性鉴别分析的特征提取方法。该方法中引入了零空间的概念,指出了前人算法中的不足之处,并且给出了一个完整的独立成分分析和线性鉴别分析的组合算法。在 ORL 和 Yale 人脸数据库上的实验表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 特征提取 独立成分分析 线性鉴别分析 零空间
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基于支持向量机的航空发动机故障诊断 被引量:10
15
作者 杨俊 谢寿生 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2005年第1期123-126,共4页
支持向量机学习方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习方法中的经验风险最小化原则,在有限样本的学习中显示出优异的性能。本文将这一新的统计学习方法应用到航空发动机故障诊断的研究中,并通过某型航空发动机故障诊断的实验结果表... 支持向量机学习方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习方法中的经验风险最小化原则,在有限样本的学习中显示出优异的性能。本文将这一新的统计学习方法应用到航空发动机故障诊断的研究中,并通过某型航空发动机故障诊断的实验结果表明了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 航空发动机 故障诊断
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B样条神经网络的构造理论 被引量:12
16
作者 於东军 王士同 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1999年第5期534-540,共7页
文中首先讨论了B样条基函数的特性,在此基础上采用构造性的方法从理论上证明了B样条神经网络能够以任意精度逼近任意定义在致密区间上的连续实函数.最后给出了构造性算法,使用此算法,能在满足误差要求的条件下,构造出几乎最小的... 文中首先讨论了B样条基函数的特性,在此基础上采用构造性的方法从理论上证明了B样条神经网络能够以任意精度逼近任意定义在致密区间上的连续实函数.最后给出了构造性算法,使用此算法,能在满足误差要求的条件下,构造出几乎最小的B样条基函数. 展开更多
关键词 B样条 神经网络 构造理论 函数逼近
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基于特征选择的字符识别 被引量:22
17
作者 赵海涛 於东军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第21期34-35,70,共3页
特征选择问题是机器学习和模式识别中的一个重要问题,其本质上是一个多因素的优化问题,该文将试验设计与多因素优化问题联系起来,利用正交试验设计的统计行性,从行征集中筛选有效鉴别特征子集。在南京理工大学NUST603HW手写汉字库以... 特征选择问题是机器学习和模式识别中的一个重要问题,其本质上是一个多因素的优化问题,该文将试验设计与多因素优化问题联系起来,利用正交试验设计的统计行性,从行征集中筛选有效鉴别特征子集。在南京理工大学NUST603HW手写汉字库以及Concordia大学的CENPRMI手写体阿拉伯数字数据库上的试验结果表明,所提出的特征选择方法不仅提高了识别率,而且识别结果十分稳定。 展开更多
关键词 特征选择 字符识别 主分量分析 试验设计 模式识别 机器学习
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镜像基函数下过渡投影子空间人脸特征抽取算法 被引量:3
18
作者 范燕 於东军 +1 位作者 宋晓宁 束鑫 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期915-918,共4页
为强化鉴别信息的完整性,提升解决小样本问题(SSSP)的能力,该文构造了一种求解具有几何对称性的样本鉴别信息的特征抽取算法。从线性子空间的角度出发,利用人脸的几何对称性,依据奇偶分解原理,在原特征空间生成一组镜像对称基函数。构... 为强化鉴别信息的完整性,提升解决小样本问题(SSSP)的能力,该文构造了一种求解具有几何对称性的样本鉴别信息的特征抽取算法。从线性子空间的角度出发,利用人脸的几何对称性,依据奇偶分解原理,在原特征空间生成一组镜像对称基函数。构造一种矩阵变换,求出两个对称基之间的过渡矩阵,并在过渡矩阵空间上求取最优鉴别矢量集。该方法强化了鉴别信息的完整性,对解决SSSP是有效的。在ORL和FERET人脸数据库上的实验结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 镜像基函数 过渡矩阵 人脸识别 小样本问题
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一种基于邻域协同表达的分类方法 被引量:3
19
作者 徐苏平 杨习贝 +1 位作者 于化龙 於东军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第9期234-238,共5页
邻域粗糙集模型中,随着信息粒尺寸的增长,基于多数投票原则的邻域分类器(NC)容易对未知样本的类别产生误判。为了缓解该问题,在协同表达分类(CRC)思想的基础上,提出了一种基于邻域协同表达的分类方法,即邻域协同分类器(NCC)。NCC首先借... 邻域粗糙集模型中,随着信息粒尺寸的增长,基于多数投票原则的邻域分类器(NC)容易对未知样本的类别产生误判。为了缓解该问题,在协同表达分类(CRC)思想的基础上,提出了一种基于邻域协同表达的分类方法,即邻域协同分类器(NCC)。NCC首先借助邻域粗糙集模型对分类学习任务进行特征选择,然后找出被选特征下未知样本的邻域空间,最后在邻域空间内采用协同表达来代替多数投票原则,找出与未知样本具有最小重构误差的类别作为预测的类别标记。在4组UCI数据集上的实验结果表明:1)与NC相比,所提NCC在大尺寸信息粒下获得了较为满意的分类效果;2)与CRC相比,所提NCC在保持良好分类精度的同时,极大地降低了字典样本的规模,进而提高了分类的效率。 展开更多
关键词 分类 协同表达 特征选择 邻域 粗糙集
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基于形状和纹理的人脸自动识别 被引量:2
20
作者 赵海涛 於东军 +1 位作者 金忠 杨静宇 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期538-543,共6页
人脸识别技术在商业和法律上有广泛的应用前景 ,在安全监控中也大有用武之地。其主要任务是利用已有的人脸图像库 ,识别静止的或视频图像中的一张或多张人脸 实验首先提取人脸图像的形状和纹理特征 ,运用广义KL变换降低形状和纹理空间... 人脸识别技术在商业和法律上有广泛的应用前景 ,在安全监控中也大有用武之地。其主要任务是利用已有的人脸图像库 ,识别静止的或视频图像中的一张或多张人脸 实验首先提取人脸图像的形状和纹理特征 ,运用广义KL变换降低形状和纹理空间的维数 ,避开人脸识别小样本集的局限 同时 ,通过运用具有统计不相关性的最佳鉴别变换 ,来抽取人脸图像的有效鉴别特征 在包含 96 0幅人脸图像的NUST6 0 3人脸图像库上进行识别实验 ,得到的识别错误率低于4 % ,且这种方法对人脸的姿态。 展开更多
关键词 人脸识别 人脸自动识别 形状 纹理 小波变换 模式识别 图像处理 计算机 人脸图像
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