国家自然科学基金(61379101)

作品数：41被引量：511H指数：11
导出分析报告
相关作者：丁世飞史忠植张楠花小朋贾洪杰更多>>
相关机构：中国矿业大学中国科学院教育部盐城工学院更多>>
相关期刊：《计算机研究与发展》《软件学报》《计算机应用》《中南大学学报（自然科学版）》更多>>
相关主题：孪生支持向量机聚类谱聚类加权更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法研究被引量：7
《计算机科学与探索》2021年第8期1490-1500,共11页王大刚 丁世飞 钟锦 
国家自然科学基金(61379101);安徽省高校自然科学研究项目(KJ2020A113)。
密度峰值聚类(DPC)是近年来提出的一种新的密度聚类算法,算法的核心是基于局部密度和相对距离,通过画出决策图,人为选定聚类中心,进而完成聚类。DPC算法利用截断距离计算局部密度,本质上只考虑了周围近邻节点的数量,且算法采用单步分配...
关键词：密度峰值聚类 决策图 二阶k近邻 局部密度 
基于跨通道交叉融合和跨模块连接的轻量级卷积神经网络被引量：1
《计算机应用》2020年第12期3451-3457,共7页陈力 丁世飞 于文家 
国家自然科学基金资助项目(61672522,61976216,61379101)。
针对传统卷积神经网络参数量过多、计算复杂度高的问题,提出了基于跨通道交叉融合和跨模块连接的轻量级卷积神经网络架构C-Net。首先,提出了跨通道交叉融合的方法,它在一定程度上克服了分组卷积中各分组之间存在缺乏信息流动的问题,简...
关键词：卷积神经网络 轻量级 分组卷积 跨通道交叉融合 快捷连接 跨模块连接 
基于不相似性度量优化的密度峰值聚类算法被引量：30
《软件学报》2020年第11期3321-3333,共13页丁世飞 徐晓 王艳茹 
国家自然科学基金(61672522,61379101);国家重点基础研究发展计划(973)(2013CB329502)。
密度峰值聚类(clustering by fast search and find of density peaks,简称DPC)是一种基于局部密度和相对距离属性快速寻找聚类中心的有效算法.DPC通过决策图寻找密度峰值作为聚类中心,不需要提前指定类簇数,并可以得到任意形状的簇聚类...
关键词：密度峰值聚类 局部密度 决策图 不相似性度量 密度不均匀 
基于能量的结构化最小二乘孪生支持向量机被引量：4
《智能系统学报》2020年第5期1013-1019,共7页史颂辉 丁世飞 
国家自然科学基金项目(61672522,61976216,61379101).
针对最小二乘孪生支持向量机对噪声和离群值非常敏感的问题,本文提出了一种基于能量的结构化最小二乘孪生支持向量机。首先对每个类进行聚类分析,然后计算类中各个簇的协方差矩阵并将其引入到目标函数中。其次,为了降低噪声和离群值对...
关键词：孪生支持向量机 最小二乘 结构信息 聚类 协方差矩阵 能量因子 “多对一”策略 多分类问题 
基于快速响应码的非线性光学图像加密算法被引量：11
《计算机工程与设计》2020年第5期1235-1242,共8页张文惠 丁世飞 谭云兰 
国家自然科学基金项目(61379101);中国博士后科学基金项目(2016M601910);江苏省自然科学基金项目(BK20120209)。
为增强加密系统的抗破译能力,提出快速响应码耦合Shearlet变换的非线性光学加密算法。引入非线性复合混沌系统,构建交叉置乱方法,改变明文的像素位置;借助二维码生成器,将置乱结果转换成对应的快速响应码QR(quick response)码;采用Shear...
关键词：图像加密 快速响应吗 幅度-相位截断 非线性复合混沌系统 交叉置乱 SHEARLET变换 波带片相位 
基于混合词向量深度学习模型的DGA域名检测方法被引量：22
《计算机研究与发展》2020年第2期433-446,共14页杜鹏 丁世飞 
国家自然科学基金项目(61672522,61976216,61379101);江苏省研究生科研创新计划项目(KYCX19_2196);中国矿业大学研究生科研创新计划项目(KYCX19_2196)~~
域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)是域名检测中防范僵尸网络攻击的重要手段之一,对于生成威胁情报、阻断僵尸网络命令与控制流量、保障网络安全有重要的实际意义.近年来,DGA域名检测技术从依靠手工提取特征发展到自动提...
关键词：域名生成算法 混合词向量 深度学习 卷积神经网络 长短期记忆网络 
基于人工鱼群算法的孪生支持向量机被引量：14
《智能系统学报》2019年第6期1121-1126,共6页李景灿 丁世飞 
国家自然科学基金项目(61672522,61379101)
孪生支持向量机(twin support vector machine,TWSVM)是在支持向量机的基础上产生的机器学习算法,具有训练速度快、分类性能优越等优点。但是孪生支持向量机无法很好地处理参数选择问题,不合适的参数会降低分类能力。人工鱼群算法(artif...
关键词：孪生支持向量机 人工鱼群算法 模式分类 参数优化 准确率 群体智能 二次规划 并行处理 全局优化 
基于噪声数据与干净数据的深度置信网络被引量：1
《软件学报》2019年第11期3326-3339,共14页张楠 丁世飞 张健 赵星宇 
国家自然科学基金(61672522,61379101);国家重点基础研究发展计划(973)(2013CB329502)~~
建立以受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,简称RBM)为基石的深度网络模型,是深度学习研究的热点领域之一.Point-wise Gated受限玻尔兹曼机(point-wise gated RBM,简称pgRBM)是一种RBM的变种算法.该算法能够在含噪声的数据中...
关键词：受限玻尔兹曼机 深度置信网络 权值不确定性 特征选择 
缺失数据的混合式重建方法
《智能系统学报》2019年第5期947-952,共6页于本成 丁世飞 
国家自然科学基金项目(61379101);江苏省高等职业院校教师专业带头人高端研修项目(2017TDFX003)
缺失数据的问题在各领域中是不可避免的,而传统的数据挖掘算法在处理不完整的数据集时表现不佳。本文将协方差矩阵及协方差矩阵的行列式应用于粒子群优化算法的适应度函数中,并以迭代的方式得出最佳阈值,再使用最佳阈值进行基于进化聚...
关键词：数据挖掘 协方差矩阵 适应度函数 粒子群优化 最佳阈值 进化聚类算法 数据重建 自联想的极限学习机 
半监督聚类综述被引量：18
《计算机科学》2019年第9期15-21,共7页秦悦 丁世飞 
国家自然科学基金(61672522,61379101);国家重点基础研究计划(2013CB329502)资助
半监督聚类是结合半监督学习与聚类分析而提出的新的学习方法,其在机器学习中得到了广泛的重视和应用。传统无监督聚类算法在划分数据时并不需要任何数据属性,但在实际应用中,存在少量带有独立类标签或成对约束的监督信息的数据样本,学...
关键词：半监督学习 聚类 成对约束 标签 半监督聚类 机器学习 
全选清除导出
共5页<12345>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部