陈静逸

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供职机构：安徽理工大学更多>>
发文主题：降维流形正则化小样本问题最大散度差最大化更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
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正则化半监督判别分析方法
《计算技术与自动化》2015年第3期123-126,共4页陈静逸 林玉娥 
为了克服加权线性判别分析(WLDA)只利用有标签的训练样本而不能反映样本数据流形结构的缺点,提出一种正则化的半监督判别分析方法。首先构建所有样本的近邻图来估计数据的局部流形结构,然后将此作为正则项引入WLDA的准则函数中。该方法...
关键词：加权线性判别分析 最大散度差 无监督判别分析 半监督 
完备的无参数近邻保持及最大化非近邻算法
《计算机应用》2015年第8期2244-2248,共5页林玉娥 陈静逸 许光宇 梁兴柱 
无参数保持投影算法无需参数设置且识别性能稳定,但算法不能有效地保持样本的局部结构,且忽略了非局部样本所起的作用,而且存在着小样本(SSS)问题,为此提出了一种完备的无参数近邻保持及最大化非近邻算法。算法以样本间余弦距离0.5为分...
关键词：无参数 局部结构 小样本问题 近邻 非近邻 
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