万家强

作品数：4被引量：21H指数：3
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供职机构：重庆理工大学更多>>
发文主题：离群检测支持向量机KPCAFISHER分类数据更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学文化科学一般工业技术更多>>
发文期刊：《计算机应用研究》《计算机工程与设计》《计算机工程与应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金重庆市科技攻关计划重庆市自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
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基于K-近邻树的离群检测算法被引量：4
《计算机应用研究》2015年第3期669-673,共5页范小刚 朱庆生 万家强 
国家自然科学基金资助项目(61272194;61073058)
为适应数据集分布形状多样性以及克服数据集密度问题,针对已有算法对离群簇检测效果欠佳的现状,提出了一种基于K-近邻树的离群检测算法KNMOD(outlier detection based on K-nearest neighborhood MST)。算法结合密度与方向因素,提出一...
关键词：离群检测 离群簇 最小生成树 不相似性 K-近邻 
基于裁边策略的空间离群区域检测算法被引量：1
《计算机应用研究》2013年第3期783-786,共4页陈涛 万家强 朱庆生 
国家自然科学基金资助项目(61073058)
为了检测空间数据集中存在的离群区域,提出一种基于裁边策略的空间离群区域检测算法。首先利用Delaunay三角网格确定空间邻接关系,根据非空间属性描述邻接节点间的差异性;然后反复裁去最大权边,且并发地检测离群区域,直到发现足够多离...
关键词：空间离群点 区域检测 DELAUNAY三角网 裁边 
一种组合核支持向量机建模的方案被引量：4
《计算机工程与应用》2011年第19期35-38,共4页万家强 王越 刘羽 
针对组合核支持向量机建模中存在的耗时和性能的矛盾问题,提出新的方案,用于在时间和性能上寻找理想折衷。研究了兼顾学习和推广能力的核组合,以及优化核参数方法。提出了一种主从核逐步优化的方案,即每次只优化一个核的核参数,逐步加...
关键词：FISHER准则 组合核 多核 核参数 支持向量机 
改进KPCA对分类数据的特征提取被引量：12
《计算机工程与设计》2010年第18期4085-4087,4092,共4页万家强 王越 刘羽 
重庆市科技攻关基金项目(CSTC;2009AB2049)
提出了对核主成分分析(KPCA)在模式分类中的特征提取的改进方法。KPCA对于模式分类数据,并不是投影后的主成分就是最利于分类的成分,因此把数据降维到一个利于分类的空间,同时剔除不利于分类的成分,尽可能保留类别信息,对于各个成分贡...
关键词：核主成分分析 分类 特征提取 FISHER 核 
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