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哈希图半监督学习方法及其在图像分割中的应用
张晨光, 李玉
自动化学报 , 2010, DOI: 10.3724/SP.J.1004.2010.01527
Abstract: ?图半监督学习(Graphbasedsemi-supervisedlearning,GSL)方法需要花费大量时间构造一个近邻图,速度比较慢.本文提出了一种哈希图半监督学习(Hashgraphbasedsemi-supervisedlearning,HGSL)方法,该方法通过局部敏感的哈希函数进行近邻搜索,可以有效降低图半监督学习方法所需的构图时间.图像分割实验表明,该方法一方面可以达到更好的分割效果,使分割准确率提高0.47%左右;另一方面可以大幅度减小分割时间,以一幅大小为300像素×800像素的图像为例,分割时间可减少为图半监督学习所需时间的28.5%左右.
软间隔组合凸线性感知器设计
冷强奎,李玉
模式识别与人工智能 , 2013,
Abstract: 组合凸线性感知器是用来构造分片线性分类器的一个通用理论框架。对于凸可分和叠可分情况,分别使用支持凸线性感知器算法和支持组合凸线性感知器算法将两类样本分开。在此基础上,文中提出一种软间隔的组合凸线性感知器设计方法。该方法首先映射原空间数据到高维特征空间,然后利用K均值算法将其中一类样本聚类成多个簇,并在每一簇与另一类样本间构造凸线性感知器,最后集成组合凸线性感知器。该方法能解决原感知器模型不适用非叠可分数据的问题,并且在一定程度上简化模型结构,在保证分类精度的前提下,提高泛化能力。实验结果证实文中方法的有效性,同其它分片线性分类器的对比也说明了它的优势。
组合凸线性感知器的极大切割构造方法
冷强奎, 李玉
自动化学报 , 2014, DOI: 10.3724/SP.J.1004.2014.00721
Abstract: ?组合凸线性感知器(Multiconlitron)是用来构造分片线性分类器的一个通用理论框架,对于凸可分和叠可分情况,分别使用支持凸线性感知器算法(Supportconlitronalgorithm,SCA)和支持组合凸线性感知器算法(Supportmulticonlitronalgorithm,SMA)将两类样本分开.本文在此基础上,提出了一种基于极大切割(Maximalcutting)的组合凸线性感知器构造方法.该方法由两阶段训练构成,第一阶段称为极大切割过程(Maximalcuttingprocess,MCP),通过迭代不断寻求能够切开最多样本的线性边界,并因此来构造尽可能小的决策函数集,最大程度减少决策函数集中线性函数的数量,最终简化分类模型.第二阶段称为边界调整过程(Boundaryadjustingprocess,BAP),对MCP得到的初始分类边界进行一个二次训练,调整边界到适当位置,以提高感知器的泛化能力.数值实验说明,此方法能够产生更为合理的分类模型,提高了感知器的性能.同其他典型分片线性分类器的性能对比,也说明了这种方法的有效性和竞争力.
Hash Graph Based Semi-supervised Learning Method and Its Application in Image Segmentation
哈希图半监督学习方法及其在图像分割中的应用

ZHANG Chen-Guang,LI Yu-Jian,
张晨光
,李玉

自动化学报 , 2010,
Abstract: Graph based semi-supervised learning (GSL) method runs slowly because of the need of much time to construct a neighbor graph. This paper presents a hash graph based semi-supervised learning (HGSL) method, which can search neighbors by locality sensitive hashing function and efficiently reduce the time for GSL to construct a neighbor graph. Image segmentation experiments show that HGSL has an improvement of 0.47% in average segmenting accuracy, and can greatly reduce the segmenting time, e.g., it takes about 28.5% of the time for GSL to segment an image with size of 300×800.
Eyebrow Recognition Based on Hidden Markov Models
基于离散HMM的眉毛识别方法研究

LI Yu-jian,LI Xing-li,
李玉
,李星立

中国图象图形学报 , 2008,
Abstract: 为说明人类的眉毛作为一种生物特征使用的可能性和可行性,提出了一种基于离散HMM的眉毛识别方法,并对它的识别率随观察符号个数和模型状态数的变化关系进行了初步的实验研究。实验结果表明,该方法在一个27人的小规模眉毛数据库上最高识别率可以达到92.6%。
邮件网络协同过滤机制研究
杨震, 赖英旭, 段立娟, 李玉, 许昕
自动化学报 , 2012, DOI: 10.3724/SP.J.1004.2012.00399
Abstract: ?基于Enron邮件集合探索真实邮件网络,揭示出邮件网络的无标度特性和有限小世界特性.在此基础上,依据用户间交互强度设计出垃圾邮件协同过滤机制,通过调整参数λ,用户可以决定主要是依靠自己还是其他用户协同进行垃圾信息过滤.算法即使在没有对用户个人阅读习惯充分训练的情况下,也可以通过基于交互强度的网络协同方式实现良好过滤.同时为了解决Enron数据集缺乏标注的情况,基于训练样本集W和测试样本集T独立同分布的假设,利用改进的EM(Expectationmaximization)算法最小化W∪T集合上风险函数,给出了未知样本的一个良好标注.真实数据上的实验表明,同单机过滤和集成过滤方法相比,协同过滤能够提高平均过滤精度且方法简单易行.
Eyebrows verification based on wavelet transform and SVM
基于小波变换和SVM的眉毛身份验证系统研究

CAO Jun-bin,LI Yu-jian,HUANG Yan,
曹俊彬
,李玉,黄琰

计算机应用研究 , 2009,
Abstract: 为了对眉毛这一新颖生物特征开展识别研究,提出了一种基于小波变换方法和支持向量机(SVM)的眉毛身份验证方法。其基本思想是用小波变换提取眉毛图像特征,然后用SVM进行训练和验证。在自建的100人眉毛数据库中进行的实验结果表明,该系统具有较低的错误拒绝率29.58%和错误接受率8.22%,从而验证了眉毛用于个人身份鉴别的可能性和有效性。
土壤微生物学研究中的直接法

微生物学通报 , 1978,
Abstract: 土壤是一个有机-无机复合体,生活在其中的微生物不仅受着土壤环境的制约,而且也能动地影响着土壤,在土壤肥力、植物营养和土壤净化方面均起着重要的作用。了解微生物在土壤中的分布、活动、变化规律和在物质及能量上的转化作用,是土壤微生物学研究的重要内容。然而,土壤是一个具有气相、液相、固相的非均一系统,又是一个不透明体。微生物在其
前中研上海植物研究所標本室工作近况

科学通报 , 1950,
Abstract: (一)研究方面——分集體與個別二項: 甲、集體工作近因應社會的需要,首先進行‘上海郊區植物初編’。乙、個別工作分科研究其中有陸續性者,有裴鑑的中國毛莨种植物的研究;單人驊的中國繖形科植物的研究;周太炎的中國十字花科植物的研究;劉玉壺的中國桑科植物之研究等。 (二)採集方面——因進行集體工作,除利用本室及滬、寧兩地其他植物標本室所收藏者外,由本室另派人員,每月出外採集。四月份已预定至無錫、常熟一帶採集。 (三)繪圖方面——有下列三項:
提高地对空大气红外遥感能力的新方法
王英
科学通报 , 1990,
Abstract: 随着大气遥感技术的发展,一些作者利用高分辨率太阳光谱进行了大气参量地面遥感试验,获得了有价值的大气微量成分垂直分布特性的资料。前文中,我们对地对空大气遥感的可能性和信息内容进行了讨论,指出地对空大气遥感能力直接受测量仪器光谱分辨率的限制。目前,克服这一困难的方法是采用更高光谱分辨率的Michelson干涉仪、外差辐射计等
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