教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-10-0765)
- 作品数：5 被引量：36H指数：2
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- 基于块非负稀疏重构嵌入的高光谱数据降维被引量：1
- 2013年
- 为了在充分利用高光谱信息的同时减少因数据冗余带来的分类精度降低,提出一种块非负稀疏重构嵌入降维算法.首先,将传统超完备字典转化成超完备块字典;然后,通过计算每个超完备块字典对应样本的最小重构误差,得到块非负稀疏重构权重矩阵;最后,在低维嵌入时,通过同时最小化局部和最大化非局部高光谱数据的非负稀疏信息,得到全局最优的低维子空间高光谱数据.通过3组高光谱数据的实验结果验证了所提出方法的可行性和有效性.
- 高阳王雪松程玉虎汪婵
- 关键词：高光谱数据降维全局最优
- 一种面向多源领域的实例迁移学习被引量：24
- 2014年
- 在迁移学习最大的特点就是利用相关领域的知识来帮助完成目标领域中的学习任务,它能够有效地在相似的领域或任务之间进行信息的共享和迁移,使传统的从零开始的学习变成可积累的学习,具有成本低、效率高等优点.针对源领域数据和目标领域数据分布类似的情况,提出一种基于多源动态TrAdaBoost的实例迁移学习方法.该方法考虑多个源领域知识,使得目标任务的学习可以充分利用所有源领域信息,每次训练候选分类器时,所有源领域样本都参与学习,可以获得有利于目标任务学习的有用信息,从而避免负迁移的产生.理论分析验证了所提算法较单源迁移的优势,以及加入动态因子改善了源权重收敛导致的权重熵由源样本转移到目标样本的问题.实验结果验证了此算法在提高识别率方面的优势.
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- 基于马尔可夫逻辑网的关联规则迁移学习被引量：2
- 2014年
- 针对源领域和目标领域共享知识是规则、结构和逻辑等关联规则的情况,提出一种基于马尔可夫逻辑网的关联规则迁移学习方法.首先利用伪对数似然函数将源领域中马尔可夫逻辑网表示的知识迁移到目标领域中,建立两个领域之间的关联;再通过对源领域进行自诊断、结构更新和目标领域搜索新子句,来优化映射得到的结构,进而适应目标领域的学习.实验结果表明,算法成功地映射了迁移知识,提高了学习模型的精确度.
- 张倩李海港李明程玉虎
- 关键词：关联规则结构优化
- 基于软间隔委员会投票主动学习的遥感影像分类被引量：1
- 2013年
- 针对遥感影像数据具有大量未标记样本的特性,采用主动学习方法从未标记样本中,挑选出最有利于改善遥感影像分类性能的样本添加到已标记样本中进行学习,以有效避免过多的人工干预,减少标记样本数量。进一步,针对传统基于委员会投票主动学习难以处理噪声及线性不可分数据的问题,提出基于软间隔的委员会投票主动学习方法,对样本间隔添加考虑样本分布的松弛项,以弱化硬间隔对噪声数据分类的影响。遥感影像数据集上的仿真结果表明,所提算法能够使用较少的训练样本来获得较高的分类精度。
- 程玉虎汪婵王雪松孙伟芳
- 关键词：遥感影像
- 基于多源动态TrAdaBoost的实例迁移学习方法被引量：9
- 2014年
- 针对源领域数据和目标领域数据分布类似的情况,提出一种基于多源动态TrAdaBoost的实例迁移学习方法.考虑多个源领域知识,使得目标任务的学习可以充分利用所有源领域信息,每次训练候选分类器时,所有源领域样本都参与学习,可以获得有利于目标任务学习的有用信息,从而避免负迁移的产生.理论分析验证了所提算法较单源迁移的优势,以及加入动态因子改善了源权重收敛导致的权重熵由源样本转移到目标样本的问题.研究结果表明,所提算法在2个和3个源领域的迁移学习精确度最高值分别达到90.7%和92.2%,能够得到较高的分类精度,更适于实例迁移学习.
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