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ISSN: 2333-9721

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A Research on the Knowledge-based Neural Network Ensembles
对基于知识发现的神经元网络集成方法的研究

WANG Yong,XING Hong-Jie,<br>王泳,
计算机科学 , 2006,
Abstract: This article explores the utility of knowledge discovery in Neural Network Ensembles. A novel neural network ensemble model KBNNE(Knowledge-Based Neural Network Ensembles)integrating KDD(Knowledge Discovery in Database)techniques and neural network ensemble algorithms by parallel operations is proposed. By balancing the relative importance of knowledge learned by induction and deduction, the new model improves the quality of neural network ensembles and has been applied successfully to actual modeling problems.
Feature Extraction and Parameter Selection of SVDD Using Simulated Annealing Approach
基于模拟退火的SVDD特征提取和参数选择

XING Hong-jie,ZHAO Hao-xin,<br>,赵浩鑫
计算机科学 , 2013,
Abstract:
对基于知识发现的神经元网络集成方法的研究
王泳
计算机科学 , 2006,
Abstract: 该文对应用知识发现技术训练神经元网络集成的方法进行了研究,提出了以并行操作的方式结合归纳学习所获取的知识和演绎学习所获取的知识的神经元网络集成模型kbnne(knowledge-basedneuralnetworkensembles)。实验表明,通过调节所获取知识的权重因子,新模型可以有效提高网络集成的性能。
Two-dimensional Locality Preserving Projections Based on L1-norm
基于L1范数的二维局部保留映射

,赵浩鑫
计算机科学 , 2012,
Abstract: This paper presented a method of two-dimensional locality preserving projection based on Ll-norm(2DLPP-Ll). I}he proposed approach has two advantages compared with the conventional I_2-norm based two-dimensional locality preserving projection(2DLPP). Firstly, it is more robust against outliers because Ll-norm is insensitive to noises. Moreover, it does not require the eigenvalue decomposition. Experiments on two face databases and one hand-written digit dataset illustrate that compared with 2DI_PP,the proposed method exhibits better performance when there arc outliers in training sets.
椭球基函数神经网络的混合学习算法*
,王泳,胡包钢
模式识别与人工智能 , 2008,
Abstract: 提出一种训练椭球基函数神经网络(EBFNN)的混合学习算法.此算法首先使用期望最大化算法初始化EBFNN中椭球基函数节点的参数,而网络的连接权重和偏差项则用线性最小二乘方法进行初始化.然后用梯度下降法对EBFNN中所有参数同时进行优化.与其他3个相关的模型相比,用混合学习方法训练的梯度下降椭球基函数神经网络(GDEBFNN)能够取得更优的分类性能.此外,与支持向量机对比表明,GDEBFNN取得与之接近的泛化能力.与基于Adaboost的决策树模型比较表明,GDEBFNN可以取得更优的泛化性能.
基于模拟退火的svdd特征提取和参数选择
,赵浩鑫?
计算机科学 , 2013,
Abstract: 支持向量数据描述(supportvcctordatadescription,svdd)被认为是用于异常检测的典型方法。众所周之,参数的设置和特征的品质是影响svdi)性能的两个关键点。将svdi)的特征提取和参数选择问题结合在一起,提出了一种基于模拟退火的svdi)特征提取和参数选择方法((sa-svdd)。在模拟退火的过程中,自动选择最优核参数、折衷参数以及抽取特征的维数。在uci基准数据集上的实验结果表明,与传统的参数选择方法相比,sa-svdd取得了更优的性能。
鲁棒的光滑支持向量机
胡金扣?,
计算机科学 , 2015,
Abstract: 光滑支持向量机(smoothsupportvectormachine,ssvm)是传统支持向量机的一种改进模型,它利用光滑方法将传统支持向量机的二次规划问题转化成无约束优化问题,并使用newton-armijo算法求解该无约束优化问题。在光滑支持向量机的基础上提出了鲁棒的光滑支持向量机(robustsmoothsupportvectormachine,rssvm),其利用m-estimator代替ssvm中基于l2范数的正则化项,并利用半二次最小化优化方法求解相应的最优化问题。实验结果表明所提方法可以有效地提高ssvm的抗噪声能力。
基于l1范数的二维局部保留映射
,赵浩鑫?
计算机科学 , 2012,
Abstract: 提出了一种基于l1范数的二维局部保留映射(two-dimensionallocalitypreservingprojectionsbasedonl1-norm,2dlpp-工1)特征提取方法。与传统的基于l2范数的二维局部保留映射(2dlpp)相比,所提方法有两个优点。首先,由于l1范数对噪声不敏感,因此它具有更强的抗噪声能力;其次,它不需要进行特征值分解。在两个人脸数据库和一个手写数字数据集上的实验结果表明,当训练集中有噪声时,所提的2dlpp工1能够取得优于传统2dlpp的分类性能。
Determination of four tetracyclines residues in aquatic products by High Performance Liquid Chromatography-Tandem Mass Spectrometry
高效液相色谱串联质谱法测定水产品中的4种四环素类药物残留量

LIU Yan-ping,LENG Kai-liang,WANG Qing-yin,WANG Zhi-jie,SUN Wei-hong,WANG Yu,XING Li-hong,<br>刘艳萍,冷凯良,王清印,王志,孙伟,王瑜,
海洋科学 , 2009,
Abstract: 建立了水产品中四环素(Tetracycline)、土霉素(0xytetracycline)、金霉素(chlortetracyline)和强力霉素(Doxycycline)4种四环素类抗生素残留量的高效液相色谱-串联质谱(HPLC-MS/MS)测定方法.以MTC缓冲液提取水产品中的四环素类残留物,经HLB固相萃取柱净化,采用LC-MS/MS选择反应监测(SRM)正离子模式测定,可一次对水产品中的四环素、土霉素、金霉素和强力霉素进行定性和定量.4种物质定量下限均可达到2.0μg/kg.适用于水产品中四环素类抗生素多残留的同时确证检测.
The Twofold Influence of Intense Volcanism upon the Existing Environment of Living Things in Mesozoic Yixian Cycle of Western Liaoning
辽西中生代义县旋回强烈火山作用对生物生存环境的双重影响

JIA Bin,WANG Wu-li,ZHANG Li-dong,ZHANG Chang-jie,GUO Cheng-zhe,PENG Yan-dong,CHEN Shu-wang,Xing De-he,DING Qiu-hong,<br>贾斌,王五力,张立东,张长,郭成哲,彭艳东,陈树旺,德和,丁秋
地球学报 , 2004,
Abstract: The Yixian volcanic eruption cycle in the Mesozoic volcanic basin of western Liaoning can be divided into four subcycles, and there are some pyroclastic debris and lava in each eruption subcycle. The volcanic eruption made an impact on the existing enviro
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