云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 国家自然科学基金(61170145)

国家自然科学基金(61170145): 作品数：34被引量：61H指数：4; 导出分析报告; 相关作者：张化祥刘丽计华高爽房晓南更多>>; 相关机构：山东师范大学山东省分布式计算机软件新技术重点实验室更多>>; 相关期刊：《山东大学学报（工学版）》《山东大学学报（理学版）》《计算机工程与应用》《计算机工程与设计》更多>>; 相关主题：多标记学习多标记垃圾网页加权支持向量机更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>

基于密度聚类和样本加权信息熵的特征选择算法: 《山东师范大学学报（自然科学版）》2016年第4期20-24,共5页王永欣张化祥; 国家自然科学基金资助项目(61170145); 特征选择是机器学习和模式识别领域中的一个重要问题.本文提出一种非监督的特征选择算法,称为基于密度聚类和样本加权信息熵的特征选择算法(DCWIE).不同于传统的基于信息熵的特征选择算法,DCWIE使用一种加权的信息熵计算方法,增加对分...; 关键词：特征选择加权信息熵聚类

An Angle Structure Descriptor for Image Retrieval被引量：3: 《China Communications》2016年第8期222-230,共9页Meng Zhao Huaxiang Zhang Lili Meng; supported by the National Natural Science Foundation of China (No.61170145, 61373081, 61402268, 61401260, 61572298);the Technology and Development Project of Shandong (No.2013GGX10125);the Natural Science Foundation of Shandong China (No.BS2014DX006, ZR2014FM012);the Taishan Scholar Project of Shandong, China; This paper presents an efficient image feature representation method, namely angle structure descriptor(ASD), which is built based on the angle structures of images. According to the diversity in directions, angle str...; 关键词：image retrieval angle structure descriptor HSV color space local descriptor

基于关联属性主成分分析的SVM技术应用于Web Spam分类: 《信息技术与信息化》2016年第4期65-69,共5页韩缤计华; 基于特征建模优化及判别学习的web spam识别技术研究;国家自然科学基金(61170145);基于特征建模与优化的web垃圾页面识别技术研究;教育部博士点基金(20113704110001);Spam页面特征优化模型及非线性识别技术;山东省自然科学基金(ZR2010FM021); 垃圾网页(Web Spam)的大量存在严重降低了搜索引擎的检索效率。针对垃圾网页内容特征、链接特征的高维性及特征属性间的冗余性,本研究先对垃圾网页数据集中具有较高相关度的关联属性进行分组主成分分析(PCA),并选取最高贡献率的第一主...; 关键词：垃圾网页关联属性主成分分析支持向量机

一种基于邻域粗糙集的多标记加权分类算法: 《山东师范大学学报（自然科学版）》2015年第4期30-33,共4页马文计华; 国家自然科学基金资助项目（61170145）;教育部高等学校博士点专项基金资助项目（20113704110001）;山东省自然科学基金资助项目（ZR2010FM021）;山东省科技攻关计划项目（2013GGX10125）.; 多标记分类问题在文本分类、图像标注和基因功能组学习等领域都有很好的应用前景．考虑到多标记分类问题中的不确定性和相关性问题，引入了邻域粗糙集模型来构造一种新的框架MLRS．但该方法忽略了邻域中样例与测试样例之间的局部相关性...; 关键词：多标记分类邻域粗糙集不确定性 K近邻

一种基于特征选择优化的图像检索方法: 《济南大学学报（自然科学版）》2015年第6期434-437,共4页曹倩张化祥; 国家自然科学基金(61170145);山东省自然科学基金(ZR2010FM021);山东省科技攻关计划(2013GGX10125); 鉴于主成分分析方法忽略特征向量不同维度的差异,提出一种特征选择优化方法,即改进的PCA特征降维方法。该方法赋予不同维度的特征向量不同的权重,客观反映图像的颜色分布和边缘特性。将该降维方法应用到图像检索中,降低了图像检索系统...; 关键词：图像检索小波变换特征选择主成分分析

基于属性加权的主成分分析算法被引量：4: 《济南大学学报（自然科学版）》2015年第6期438-443,共6页王永欣张化祥王爽; 国家自然科学基金(61170145); 基于主成分分析提出一种通过属性加权的方式对特征进行预处理的改进算法,实现特征选择与特征提取的结合,从而降低计算复杂度并提高分类准确度。属性加权是通过量化样例与分类标记之间的相互依赖关系,即结合了线性判别分析的映射思想,线...; 关键词：数据降维属性加权主成分分析特征提取

基于随机特征子空间及加权核函数的 SVM 算法: 《山东师范大学学报（自然科学版）》2015年第3期6-9,共4页魏亚利刘丽项雪琰齐绪停; 国家自然科学基金资助项目（61170145,61373081）;教育部博士点基金资助项目（20113704110001）;山东省自然科学基金资助项目（ZR2010FM021）;山东省科技攻关计划项目（2013GGX10125）.; 为克服 SVM 算法缺乏高效率和低准确率的问题，笔者对 SVM 算法进行改进。首先通过采用 ReliefF 算法得到各个特征权值，然后基于随机特征子空间方法，即每次都选取权值较大的几个特征，再从剩余特征中随机选取一定数量特征共同组成一...; 关键词：支持向量机 RELIEFF 算法随机特征子空间加权核函数

基于 KPCA 和 RST 的不平衡垃圾网页检测: 《山东师范大学学报（自然科学版）》2015年第3期10-13,共4页项雪琰高玲魏亚利; 国家自然科学基金资助项目（61170145,61373081）;教育部博士点基金资助项目（20113704110001）;山东省自然科学基金资助项目（ZR2010FM021）;山东省科技攻关计划项目（2013GGX10125）.; 垃圾网页检测具有重要的现实意义。笔者针对 Webspam 数据集特征维数较高且严重不平衡的特点，从两个方面综合处理数据集。首先利用核主成分分析（KPCA）进行特征提取，选择出最具代表性的特征，实现特征降维，再通过重构数据集（RST）...; 关键词：垃圾网页检测不平衡数据 KPCA 高斯核函数重构数据集

基于最小距离的k－means初始中心点优化算法: 《山东师范大学学报（自然科学版）》2015年第1期38-40,共3页齐绪停刘丽; 国家自然科学基金资助项目（61170145，61373081）；教育部博士点基金资助项目（20113704110001）；山东省自然科学基金资助项目（ZR2010FM021）；山东省科技攻关计划项目（2013GGX10125）．; 作者针对传统k－means初始点的选择提出基于最小距离的优化算法。首先构造数据点集的带权无向图，更新数据点间的最小距离，然后利用最小距离获取数据点的密度函数，通过数据点的密度获取初始聚类中心，最后根据带权无向图中的路径长度...; 关键词：K-MEANS 聚类中心带权无向图最小距离

基于特征融合的图像检索方法被引量：1: 《山东师范大学学报（自然科学版）》2014年第4期14-17,共4页孙斐斐刘丽扈晓君; 国家自然科学基金资助项目（61170145）;教育部博士点基金资助项目（20113704110001）;山东省自然科学基金资助项目（ZR2010FM021）;山东省科技攻关计划项目（2013GGX10125）;泰山学者基金资助项目.; 针对传统特征融合方法中权值的不易确定性，提出一种动态确定特征向量权值的算法。首先根据特征向量对应维之间的距离确定权值大小并形成权值矩阵，然后计算加权特征向量之间的距离，作为两幅图像的相似度。最后通过相似度排序完成图像...; 关键词：图像检索动态特征向量特征提取模糊量化

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