曹盼东

作品数：4被引量：40H指数：4
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供职机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
发文主题：支持向量机SVM流形距离自适应谱图理论更多>>
发文领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
发文期刊：《信息与控制》《振动与冲击》更多>>
所获基金：中国博士后科学基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金黑龙江省博士后基金更多>>
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基于半监督高斯混合模型核的支持向量机分类算法被引量：5
《信息与控制》2013年第1期18-26,共9页陶新民 曹盼东 宋少宇 付丹丹 
国家自然科学基金资助项目(61074076);中国博士后科学基金资助项目(20090450119);中国博士点新教师基金资助项目(20092304120017)
提出了一种基于高斯混合模型核的半监督支持向量机(SVM)分类算法.通过构造高斯混合模型核SVM分类器提供未标示样本信息,使得SVM算法在学习标示样本信息的同时,能够兼顾整个训练样本集合的聚类假设.实验部分将该算法同传统SVM算法、直推...
关键词：支持向量机算法 半监督 高斯混合模型 直推式 
基于两阶段学习的半监督SVM故障检测方法被引量：4
《振动与冲击》2012年第23期39-43,56,共6页陶新民 曹盼东 宋少宇 付丹丹 
国家自然科学基金面上项目(61074076);中国博士后科学基金(20090450119);中国博士点新教师基金(20092304120017);黑龙江省博士后基金(LBH-Z08227);黑龙江省教育厅项目(11555009)
提出一种基于两阶段学习的半监督SVM故障检测方法。该方法首先使用标识传递算法给未标识样本赋予初始伪标识,并通过k近邻图对比样本点标识值,将可能是噪声的样本点识别并剔除;然后将去噪处理后的样本集输入到SVM中,使得SVM在训练时能兼...
关键词：故障检测 半监督 两阶段 伪标识 
一种基于流形距离核的谱聚类算法被引量：27
《信息与控制》2012年第3期307-313,共7页陶新民 宋少宇 曹盼东 付丹丹 
国家自然科学基金资助项目(61074076);中国博士后科学基金资助项目(20090450119);中国博士点新教师基金资助项目(20092304120017)
针对标准谱聚类算法中,基于欧氏距离的相似性度量不能完全反映数据聚类复杂的空间分布特性的问题,提出了一种基于流形距离核的谱聚类算法.它能充分挖掘数据集中的内在结构信息,较好地反映局部和全局一致性,并且可以很好地防止"桥"噪声...
关键词：谱图理论 谱聚类 流形距离核 自适应 
基于两阶段学习的半监督支持向量机分类算法被引量：4
《信息与控制》2012年第1期7-13,共7页陶新民 曹盼东 宋少宇 付丹丹 
国家自然科学基金资助项目(61074076);中国博士后科学基金资助项目(20090450119);中国博士点新教师基金资助项目(20092304120017)
提出了一种基于两阶段学习的半监督支持向量机(semi-supervised SVM)分类算法.首先使用基于图的标签传递算法给未标识样本赋予初始伪标识,并利用k近邻图将可能的噪声样本点识别出来并剔除;然后将去噪处理后的样本集视为已标识样本集输...
关键词：SVM(support VECTOR machine) 半监督 两阶段学习 伪标识 
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