李栋

作品数：4被引量：18H指数：4
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供职机构：南开大学计算机与控制工程学院更多>>
发文主题：FOMM法非负矩阵分解基因表达数据基因表达分析更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《模式识别与人工智能》《计算机工程与应用》《计算机工程》《计算机应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金天津市自然科学基金天津市科技支撑计划重点项目国家高技术研究发展计划更多>>
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基于正则化矩阵分解的用户用电行为分析被引量：6
《计算机应用》2017年第8期2405-2409,共5页王扬 吴凡 姚宗强 刘杰 李栋 
国家863计划项目(2011AA05A117);天津市科技支撑计划重点项目(17YFZCGX00610);国网天津市电力公司科技项目(KJ15-1-35;KJ17-1-23)~~
针对细粒度、多类别的用户用电行为分析问题,提出了基于地理信息正则化矩阵分解的居民用户用电行为分析算法,探索用户用电的群体特点,为个性化的、更优的电力调度提供决策支持依据。该模型首先基于矩阵分解理论将用户映射到能表征其用...
关键词：智能电网 非负矩阵分解 用户用电信息 用户细分 地理信息系统 
基于距离尺度学习的新类识别方法被引量：4
《模式识别与人工智能》2009年第1期47-52,共6页谢茂强 黄亚楼 殷爱茹 江皞 李栋 
国家自然科学基金资助项目(No.60673009)
在在线分类任务中经常会出现新类别,导致数据分布发生显著变化,使得已有分类器不再适用.如何识别新类以使分类器能适应其出现已成为在线分类亟待解决的问题.本文提出基于距离尺度学习的识别偏离型新类的算法用于解决该问题.该方法能在...
关键词：新类识别 距离尺度学习 自适应分类 
基于PRank算法的主动排序学习算法被引量：4
《计算机工程》2008年第21期38-39,47,共3页王扬 黄亚楼 刘杰 李栋 蒯宇豪 
国家自然科学基金资助项目(60673009);天津市科技攻关计划基金资助重点项目(05YFGZGX24000)
针对排序学习中如何选择最值得标注的样本和通过尽可能少的已标注样本训练出较好的排序模型的问题,将主动学习的思想引入排序学习中,提出一种基于排序感知机的主动排序学习算法——Active PRank。基于真实数据集的实验结果表明,该算法...
关键词：排序学习 主动学习 PRank算法 
基因表达数据聚类有效性分析的EFOM法被引量：4
《计算机工程与应用》2005年第17期53-55,71,共4页殷爱茹 李栋 黄亚楼 
天津市自然科学基金项目资助(编号:023600611);南开大学亚洲研究中心项目资助(编号:AS0405)
论文讨论了用于评估基因表达数据聚类有效性的FOM方法,并结合基因表达数据聚类本身的特点,对已有的FOM方法进行了分析,提出了扩展的FOM方法———EFOM方法。通过分析人工数据和基因表达数据的EFOM值与调整Rand索引值的关系,充分说明了E...
关键词：FOM EFOM Rand索引 基因表达分析 
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