王向东

作品数：5被引量：11H指数：2
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供职机构：扬州大学信息工程学院更多>>
发文主题：最小距离分类器模糊聚类支持向量机模糊聚类算法神经网络集成更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与设计》《扬州大学学报（自然科学版）》《计算机工程》《计算机应用》更多>>
所获基金：江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金更多>>
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基于自适应距离度量的分类器设计方法被引量：2
《计算机工程与设计》2007年第10期2270-2272,共3页郭亚琴 王正群 乐晓蓉 王向东 
江苏省高校自然科学基金项目(05KJB5201);扬州大学自然科学基金项目(KK0413160)
通过对欧氏距离度量的分析,提出了自适应距离度量。首先利用训练样本建立自适应距离度量模型,该模型保证了训练样本到相同模式类的距离最近,到不同模式类的距离最远,根据该模型建立目标函数,求解目标函数,得到最优权重。基于最小距离分...
关键词：分类 最小距离分类器 K近邻分类器 自适应距离度量:最优权重 
基于模糊聚类算法的神经网络集成被引量：4
《计算机工程》2007年第5期180-181,184,共3页乐晓蓉 王正群 郭亚琴 王向东 
江苏省高校自然科学基金资助项目(05KJB520102);扬州大学自然科学基金资助项目(KK0413160)
基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法。利用隶属度函数,构造了一个分布函数,根据分布函数对训练数据进行抽样,用所抽得的数据作为个体神经网络的训练样本,多个个体神经网络构成神经网络集成,集成的输出采用相对多数投票法。理...
关键词：模糊聚类 神经网络集成 模式分类 
基于核可能性c-均值算法的支持向量机被引量：1
《扬州大学学报（自然科学版）》2007年第2期57-61,共5页郭亚琴 王正群 乐晓蓉 王向东 
江苏省高校自然科学基金(05KJB520152);扬州大学自然科学基金(KK0413160)
提出一种基于核可能性c-均值算法的支持向量机分类算法,该算法改进了SVM训练过程中噪声和孤立点的敏感问题.其基本思想是:用核可能性c-均值算法对每个模式类训练样本进行聚类,得到不同的可能性度量值,根据得到的可能性度量值对训练样本...
关键词：核可能性c-均值算法 支持向量机 可能性度量值 修剪 
基于自适应距离度量的最小距离分类器集成被引量：3
《计算机应用》2006年第7期1703-1705,共3页郭亚琴 王正群 乐晓容 王向东 
江苏省高校自然科学基金项目(05KJB5201);扬州大学自然科学基金项目(KK0413160)
提出了一种基于自适应距离度量的最小距离分类器集成方法,给出了个体分类器的生成方法。首先用Bootstrap技术对训练样本集进行可重复采样,生成若干个子样本集,应用生成的子样本集建立自适应距离度量模型,根据建立的模型对子样本集进行训...
关键词：自适应距离度量 最小距离分类器 分类器集成 个体分类器 多数投票法 
一种新的核广义鉴别特征抽取方法被引量：1
《计算机应用》2005年第9期2134-2136,2142,共4页徐春明 张天平 王正群 王向东 
国家自然科学基金资助项目(60074013)
在基于核的广义鉴别特征模型的基础上,提出了一种新的核广义鉴别特征抽取方法。利用空间变换的有关理论,使得变换后的核总体散布矩阵满足非奇异性;同时通过核共轭特征抽取方法,抽取满足核共轭正交条件的特征向量,使抽取的特征满足统计...
关键词：广义鉴别分析 核广义鉴别分析 人脸识别 特征抽取 
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