林耀进
- 作品数：65 被引量：206H指数：8
- 供职机构：闽南师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金福建省教育厅科技项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学更多>>
- 作者标签主题模型在科技文献中的应用被引量：6
- 2015年
- 作者主题模型被广泛应用于科技文献中作者的兴趣发现。针对作者主题模型不能利用文献的类别标签属性与主题之间的相关性进行主题发现的问题,在对作者主题模型分析的基础上,将科技文献之间固有的类别标签信息引入到作者主题模型中,提出了作者标签主题(LAT)模型。LAT模型通过实现文献的标签信息与主题之间的映射关系,实现文本的多标签判定,提升文档的聚类效果。与传统的潜在狄利克雷分配(LDA)和作者主题(AT)模型的对比实验结果表明,LAT模型能够显著提高模型的泛化能力,提升模型的运行性能。
- 陈永恒左万利林耀进
- 关键词：文字信息处理文本分析主题模型自然语言处理
- 一种多标记数据的特征选择方法、终端设备及存储介质
- 本发明涉及一种多标记数据的特征选择方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：根据待分析多标记数据集，提取其特征空间集合和标记空间集合；S2：构建特征子集B并初始化为空集；S3：判断特征空间集合与特征子集B的差集是否为...
- 林耀进潘思远毛煜王晨曦
- 局部模板更新逆向联合稀疏表示目标跟踪算法被引量：2
- 2022年
- 逆向联合稀疏表示算法可充分利用跟踪过程中的时间相似性和空间连续性,但由于遮挡、光照变化等的影响,易出现跟踪漂移。为解决上述问题,提出一种基于局部模板更新逆向联合稀疏表示目标跟踪算法,其通过逆向局部重构目标模板集完成逆向联合稀疏表示。首先,在首帧初始化目标模板集,利用粒子滤波获取候选图像,并对其分块处理,构建逆向联合稀疏编码模型;然后,利用交替方向乘子法求解出稀疏编码系数,并通过2步评分机制获取最优候选图像;最后,根据相似性得分判断当前帧是否存在局部遮挡,若无遮挡,则局部更新目标模板集以减少跟踪漂移现象。实验结果表明,本文算法的跟踪精度和成功率在OTB-2013数据集上分别达到了85.4%和62.8%,在OTB100数据集上分别达到了76.8%和68.6%,速度达到每秒5.76帧,能有效提高鲁棒性,减少跟踪漂移。
- 虞虹玲陈颖频许艳萍林晨蒋旻佚罗崇淼陈悦林耀进
- 关键词：目标跟踪
- 基于最大决策边界的高维类不平衡数据在线流特征选择被引量：8
- 2020年
- 数据的特征空间常随时间动态变化,而训练样本的数量固定不变,数据的特征空间在呈现超高维特点的同时通常伴随决策空间的类别不平衡问题.对此,文中提出基于最大决策边界的高维类不平衡数据在线流特征选择算法.借助邻域粗糙集模型,在充分考虑边界样本影响的基础上,定义自适应邻域关系,设计基于最大决策边界的粗糙依赖度计算公式.同时,提出三种在线特征子集评估指标,用于选择在大类和小类之间具有强区分能力的特征.在11个高维类不平衡数据集上的实验表明,在相同的实验环境及特征数量下,文中算法综合性能较优.
- 林耀进林耀进白盛兴王晨曦
- 关键词：自适应邻域邻域粗糙集
- 基于最近邻互信息的特征选择算法被引量：8
- 2016年
- 针对邻域信息系统的特征选择模型存在人为设定邻域参数值的问题。分别计算样本与最近同类样本和最近异类样本的距离,用于定义样本的最近邻以确定信息粒子的大小。将最近邻的概念扩展到信息理论,提出最近邻互信息。在此基础上,采用前向贪心搜索策略构造了基于最近邻互信息的特征算法。在两个不同基分类器和八个UCI数据集上进行实验。实验结果表明:相比当前多种流行算法,该模型能够以较少的特征获得较高的分类性能。
- 王晨曦林耀进刘景华林梦雷
- 关键词：最近邻互信息
- 一种基于人脸识别的商品推荐方法、系统以及存储介质
- 本发明涉及一种基于人脸识别的商品推荐方法，通过对客户商城监控区域内的视频图像进行人脸识别和活动轨迹识别，获取所述客户的人脸特征、人脸表情特征以及活动轨迹特征，根据所述客户的人脸特征对所述客户的身份信息进行验证，获取所述客...
- 林耀进王杰毛煜包丰浩刘浩阳
- 多数据源中模式挖掘研究综述
- 数据的存储存在多源化,从多数据源中进行模式挖掘为不同层次决策提供服务是数据挖掘领域的一个研究热点.首先介绍了多数据源挖掘方法的研究进展;然后从数据源的聚类、多种模式的挖掘、局部模式的合成等方面进行了详细的阐述和分析,最后...
- 林耀进胡学钢
- 文献传递
- 一种在线多标记特征选择方法、终端设备及存储介质
- 本发明涉及一种在线多标记特征选择方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：设定显著特征或次相关特征的识别方式，针对新到达特征为显著特征或次相关特征的情况，计算新到达特征的依赖度和历史已选特征集合中所有特征的依赖度均值，进而...
- 毛煜程雨轩林耀进
- 噪声数据下基于模型权重与随机子空间的集成学习
- 2015年
- 针对训练集中类标号存在噪声的情况,提高分类模型的稳定性和分类精度是分类建模的目标。文章通过随机化邻域属性约简,生成多个邻域可分子空间,从而形成不同的基分类模型;通过基分类模型的预测结果及一致性原则学习基分类模型权重,降低了噪声对基分类模型权重学习的影响;最后利用模型权重融合基分类模型的分类结果获得测试样本的类别,并通过仿真实验验证该方法的有效性。
- 林培榕林耀进
- 关键词：噪声数据邻域粗糙集
- 集成灰色支持向量机预测模型研究与应用被引量：13
- 2009年
- 对灰色预测GM(1,1)模型进行了分析,提出了集成灰色支持向量机的预测模型。分别对影响灰色预测GM(1,1)模型精度的背景值的计算、初值的选取以及数据序列的光滑度进行改进,提出了背景GM模型、初值GM模型、光滑度GM模型,并结合支持向量机的特点,将一维原始数据序列通过三个灰色模型得到的三组值作为支持向量机的输入,原始序列作为支持向量机的输出,训练得到最佳支持向量回归机模型。仿真结果表明了该模型的有效性。
- 林耀进周忠眉吴顺祥
- 关键词：灰色系统支持向量机
