李凯
- 作品数：59 被引量：293H指数：10
- 供职机构：河北大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金国家林业公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程理学经济管理更多>>
- 集成学习算法的差异性及性能比较被引量：23
- 2008年
- 从差异性出发,研究了基于特征集技术(通过一定的策略选取不同特征集以组成训练集)与数据技术(通过取样技术选取不同的训练集)的集成学习算法,分析了两种集成学习算法产生差异性的方法。针对决策树与神经网络模型,在标准数据集中对集成学习算法的性能进行实验研究,结果表明集成学习算法的性能依赖于数据集的特性以及产生差异性的方法等因素。从总体性能考虑,基于数据的集成学习算法在大多数数据集上优于基于特征集的集成学习算法。
- 李凯崔丽娟
- 关键词：特征集
- 基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法
- 2014年
- 研究了基于偶对约束的半监督模糊聚类,将马氏距离引入到半监督模糊聚类SCAPC(semi-supervised fuzzy clustering algorithm with pairwise constraints)中,获得了一种新的半监督模糊聚类目标函数,通过求解优化问题,提出了一种基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法M-SCAPC(ModifiedSCAPC).针对选择的标准数据集和人工数据集,对提出的算法M-SCAPC进行了实验研究,并与FCM(fuzzy C-means)、AFCC(active fuzzy constrained clustering)和SCAPC算法的聚类性能进行了比较,表明了提出的算法M-SCAPC在收敛速度和正确率方面的有效性.
- 李凯王亮周宇飞
- 关键词：半监督聚类
- 基于分类的集成学习算法研究被引量：6
- 2007年
- 集成学习可以提高分类器的泛化性能,这种方法已经成为机器学习的重要研究方向之一.通常,集成学习主要由2部分构成,即个体生成方法及结论生成方法.从集成学习的差异性角度出发,对集成学习中个体的构造方法及结论生成方法进行了分析与研究,对集成学习中存在的问题及未来的研究方向进行了探讨.
- 崔丽娟李凯倪志宏
- 关键词：泛化
- 模型聚类及在集成学习中的应用研究
- 聚类技术是一种重要的数据分析工具,在数据挖掘、模式识别等领域具有广泛的应用前景.通常,聚类算法的聚类对象为传统的数据集合,它们可以表示为欧式空间中的点.然而,在一些任务中,聚类的对象并不是显式的数据点,而是一些抽象的数据...
- 李凯李昆仑崔丽娟
- 关键词：模型聚类度量空间聚类有效性数据挖掘
- 文献传递
- 企业最优新产品开发决策模型被引量：4
- 2002年
- 建立了新产品开发问题的数学模型 ,讨论了新产品开发决策中产品的最优组合 ,分析了产品价格。
- 郭子雪李凯齐红然
- 关键词：企业单纯形法
- 基于PCA及聚类技术的支持向量机分类器设计被引量：2
- 2003年
- 提出了一种新的支持向量机分类器的设计方法.该方法利用主成分分析(PCA)及聚类技术在原问题空间中求解,减少了支持向量机分类器中支持向量的维数,且将原问题空间与特征空间中的问题归结为同一类的设计问题.
- 李凯黄厚宽田盛丰于剑
- 关键词：主成分分析聚类支持向量机分类器模式识别
- 半监督学习算法的收敛性及其在人脸识别中的应用
- 2011年
- 研究了半监督学习的一致性学习算法及其变形.通过引入圆盘定理,证明了一致性学习算法收敛的条件;针对变形学习算法,给出了使用变形矩阵的合理性解释;最后将一致性学习算法及其变形应用于人脸识别问题,对该算法中的参数以及变形矩阵进行了实验研究,并与支持向量机方法进行了性能比较.
- 李凯马红艳杨楠陈新勇
- 关键词：半监督学习人脸识别
- Gregory-Qu算法与Hermite细分曲线构造法的比较被引量：3
- 2003年
- 首先分别介绍了Gregory Qu算法和Hermite细分曲线构造法的细分规则 ,以及各自生成C1连续曲线的条件范围 通过对两种算法的比较得出 :定常Gregory Qu算法是定常Hermite细分算法的一个特例 Hermite细分曲线构造法不仅有更弱的C1连续性的条件 。
- 高翠霞韩臻李凯罗颖
- 关键词：HERMITE插值
- 基于神经网络的函数逼近问题被引量：1
- 2001年
- 给出了函数逼近问题 ,提出了一种新的神经网络模型 ,结合函数逼近问题及该神经网络模型给出了一种学习算法 ,并利用该算法对函数逼近进行了仿真 .
- 李凯徐永春孙翠先
- 关键词：神经网络函数逼近学习算法
- 一种基于广义熵的模糊聚类算法被引量：2
- 2012年
- 针对熵模糊聚类算法只考虑特殊的加权指数问题,将广义熵引入到模糊聚类的目标函数,获得一种基于广义熵的模糊聚类模型和模糊聚类算法。将核函数引入到该模糊聚类模型中,提出基于广义熵的核模糊聚类算法。实验研究广义熵模糊聚类算法与核模糊聚类算法,证明当使用熵模糊聚类算法对数据聚类时,选取加权指数大于2的值可获得较好的聚类结果,同时参数对核算法的聚类结果有较大的影响。
- 李凯李娜陈武
- 关键词：加权指数目标函数核函数模糊聚类
