福建省自然科学基金(2007J0016)
- 作品数：14 被引量：41H指数：4
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- 相关机构：福建师范大学江苏技术师范学院华侨职业中专学校更多>>
- 发文基金：福建省自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金福建省农科院青年科技人才创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 移动对象查询研究进展
- 2007年
- 移动对象查询技术是目前数据库技术研究的热点。移动对象的查询处理技术不仅要追求高效率和高精确度,而且要充分考虑到现实可行性和不同维度空间的可拓展性。本文基于前人对移动对象查询的分类方法,根据移动对象查询的发展动态,将移动对象查询分为轨迹查询和坐标查询两大类;回顾了已有的各种查询处理方法,分析了各种方法的优缺点,并且基于方法间的继承性和互补性,为后续的查询研究提出了建议。
- 黄添强卓飞豹
- 基于KNN模型的增量学习算法被引量：26
- 2010年
- KNN模型是k-近邻算法的一种改进版本,但其属于非增量学习算法,从而限制它在一些应用领域的推广.文中提出一个基于KNN模型的增量学习算法,它通过对模型簇引进"层"的概念,对新增数据建立不同"层"的模型簇的方式对原有模型进行优化,达到增量学习的效果.实验结果验证该方法的有效性.
- 郭躬德黄杰陈黎飞
- 关键词：K-近邻
- 增量KNN模型的修剪策略研究被引量：6
- 2011年
- KNN模型是k近-邻算法的一种改进版本,IKNNModel算法实现了基于KNNModel的增量学习.然而随着增量步数的增加,IKNNModel算法生成模型簇的数量也在不断地增加,从而导致模型过于复杂,也增大了预测的时间花销.提出一种新颖的模型簇修剪策略,在增量学习过程中通过有效合并和删除多余的模型簇,在保证精度的同时降低了模型簇的数量,从而缩短了算法的预测时间.在一些公共数据集上的实验结果验证了本方法的有效性.
- 黄杰郭躬德陈黎飞
- 一种新的双重融合的半监督特征选择算法被引量：1
- 2010年
- 针对特征选择算法的鲁棒性和稳定性问题以及现实应用领域中大量的廉价未标签数据的利用问题,提出一种基于双重融合策略的半监督特征选择算法.该方法综合利用弱分类器融合技术和未标签数据包含的数据集的簇的结构信息来扩充标签数据集,然后在得到的标签数据集上采用不同的特征选择算法,对不同的特征结果进行简单的融合操作,得到最终的特征子集.在一些公共数据集和有毒性预测数据集上的实验结果表明该方法在改善学习精度上有很好的应用前景.
- 陈红郭躬德
- 关键词：稳定性
- 基于自适应小波基和Smoothed-l_0的压缩感知图像重构算法被引量：1
- 2011年
- 使用压缩感知进行图像重构的意义在于能显著减少采样次数,节约系统资源。从提高图像重构质量和算法执行速度角度出发,在已有的算法基础上加以改进,提出了基于自适应小波基和Smoothed-l0的图像重构算法(AWSL0),即根据测量矩阵行向量的个数,自适应地选择合适的小波基进行图像稀疏化,并使用Smoothed-l0算法进行图像重构。仿真结果表明,该算法在图像重构质量上和执行速度上都比原算法有较大的提升,且在鲁棒性上也有明显的改善。
- 黄添强苏立超
- 关键词：压缩感知图像重构
- 基于贪心思想的数值属性离散化算法的改进
- 2009年
- 对现有的数值属性离散化算法进行研究,客观地评价了它们的优缺点,并在此基础上针对基于贪心思想的数值属性离散化算法的不足,提出了一种新的改进算法.最后通过算法示例验证表明这种改进算法是有效、可行的.
- 陈思郭躬德
- 关键词：离散化贪心算法
- 基于KNN模型的层次纠错输出编码算法被引量：4
- 2009年
- 纠错输出编码是一种解决多类分类问题的有效方法,但其编码矩阵只对类进行编码且都采用事先构造出来的统一形式,适应性较差。为此,提出一种新颖的层次纠错输出编码算法。该算法在训练阶段先通过KNN模型算法在数据集上构建多个同类簇,选取各类中最具代表性的簇形成层次编码矩阵,然后再根据编码矩阵进行单分类器训练。在测试阶段,该算法通过模型融合进一步发挥KNN模型和纠错输出编码各自的优点。在UCI公共数据集上的实验结果表明,新方法的性能优于KNN模型算法和纠错输出编码算法。
- 辛轶郭躬德陈黎飞黄杰
- CAMFT算法在遥感影像分割中的应用
- 2007年
- 遥感影像具有数据量大、数据结构复杂、连续、存在缺损与误差等特点,根据遥感影像的特点,提出一种基于多代表特征树的CAMFT算法。该算法通过多代表点特征树把海量空间数据进行压缩来提高效率,并且可以捕捉复杂形状聚类;算法CAMFT融入了采样思想,进一步增强了处理大型数据的能力。实验结果表明,该方法聚类精度优于K-Mean算法。
- 黄添强卓飞豹
- 关键词：遥感影像分割聚类
- 多类支持向量域分类器及其在入侵检测中的应用被引量：1
- 2010年
- 在对网络连接数据进行分析和研究的基础上,针对传统多类支持向量机分类法分类精度较低的现象,提出了一种新的MSVDC的入侵检测方法,将SVDC在两类问题的应用推广到多类问题中.在KDDCUP1999数据集上的实验结果表明,其相对于传统的多类支持向量机方法,在保证较低的误报率的情况下,有较高的分类精度和较好的检测效果.
- 刘永芬郭躬德陈美霞
- 关键词：入侵检测支持向量机
- 基于多分类器的复合决策树在遥感分类中的应用被引量：4
- 2007年
- 提出二阶段分类方法,第一阶段利用多分类器进行各波段分类,第二阶段使用复合分裂准则构建复合决策树进行综合分类。实验表明,该方法分类精度优于最大似然分类法。
- 黄添强郭躬德卓飞豹
- 关键词：多分类器遥感数据决策树
