张玉玺

作品数：21被引量：326H指数：7
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供职机构：空军工程大学防空反导学院更多>>
发文主题：互信息高分辨率距离像粒子群优化多极化SVM更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信兵器科学与技术理学更多>>
发文期刊：《弹箭与制导学报》《控制与决策》《电子学报》《系统工程与电子技术》更多>>
所获基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金军队科研基金更多>>
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基于AdaBoost和匹配追踪的选择性集成算法被引量：6
《控制与决策》2014年第2期208-214,共7页姚旭 王晓丹 张玉玺 雷蕾 
国家自然科学基金项目(60975026;61273275)
为了平衡集成学习中差异性和准确性的关系并提高学习系统的泛化性能,提出一种基于AdaBoost和匹配追踪的选择性集成算法.其基本思想是将匹配追踪理论融合于AdaBoost的训练过程中,利用匹配追踪贪婪迭代的思想来最小化目标函数与基分类器...
关键词：选择性集成 ADABOOST算法 匹配追踪 差异性 
基于复数全极化HRRP的雷达目标识别被引量：6
《系统工程与电子技术》2014年第2期260-265,共6页张玉玺 王晓丹 姚旭 雷蕾 
国家自然科学基金(60975026;61273275)资助课题
针对实数单极化高分辨率一维距离像(high resolution range profile,HRRP)缺失了目标的极化信息和相位信息的问题,研究了复数全极化HRRP目标特征提取方法,为合理有效运用所提取的目标信息,提出一种基于Bagging的选择性集成算法,并在此...
关键词：复数高分辨率距离像 全极化 选择性集成 Kappa-Error图 
基于多尺度H/A/α分解的全极化HRRP特征提取被引量：2
《控制与决策》2014年第1期71-76,共6页张玉玺 王晓丹 姚旭 雷蕾 
国家自然科学基金项目(60975026;61273275)
针对现有基于?/?/?分解的全极化高分辨率距离像(HRRP)特征提取方法没有考虑度量尺度对特征性能的影响问题,引入动态互信息思想设计了度量尺度评价准则,并提出了基于平均度量尺度、不定度量尺度和金字塔型度量尺度3种特征提取方法.采用...
关键词：高分辨率距离像 H A α分解 多尺度 特征提取 
基于H/A/α分解的全极化HRRP目标识别方法被引量：6
《系统工程与电子技术》2013年第12期2501-2506,共6页张玉玺 王晓丹 姚旭 宋亚飞 
国家自然科学基金(60975026;61273275)资助课题
针对现有基于H/A/α分解提取全极化高分辨率距离像(high range resolution profile,HRRP)特征的方法都没有考虑度量尺度对所提取特征性能影响的问题,提取了平均度量尺度下的特征子集,给出联合动态互信息概念用于选择最优平均度量尺度,...
关键词：高分辨率距离像 联合动态互信息 H A α分解 集成学习 
基于自适应t分布变异的粒子群特征选择方法被引量：6
《系统工程与电子技术》2013年第6期1335-1341,共7页姚旭 王晓丹 张玉玺 邢雅琼 
国家自然科学基金(60975026;61273275)资助课题
在分析粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的基础上,提出了一种基于自适应t分布变异的简化粒子群特征选择方法。针对PSO容易陷入局部收敛的缺陷,通过对群体极值进行自适应t分布变异,使其跳出局部收敛。为了解决随机选择初始...
关键词：特征选择 粒子群优化 T分布 互信息 
基于正则化互信息和差异度的集成特征选择被引量：3
《计算机科学》2013年第6期225-228,共4页姚旭 王晓丹 张玉玺 薛爱军 
国家自然科学基金项目(60975026,61273275)资助
如何构造差异性大的基分类器是集成学习研究的重点,为此提出迭代循环选择法:以最大化正则互信息为准则提取最优特征子集,进而基于此训练得到基分类器;同时以错分样本个数作为差异性度量准则来评价所得基分类器的性能,若满足条件则停止,...
关键词：集成学习 集成特征选择 互信息 差异性 
基于纠错输出编码的多类概率建模被引量：1
《控制与决策》2013年第5期671-676,687,共7页张玉玺 王晓丹 周进登 姚旭 
国家自然科学基金项目(60975026;61273275)
目前模式识别领域中缺乏有效的多类概率建模方法,对此提出利用纠错输出编码作为多类概率建模框架,将二元纠错输出编码研究的概率输出问题转化为线性超定方程的求解问题,通过线性最小二乘法来求解并获取多类后验概率的结果;而对于三元纠...
关键词：模式识别 多类分类 概率建模 纠错输出编码 
基于随机子空间和AdaBoost的自适应集成方法被引量：14
《电子学报》2013年第4期810-814,共5页姚旭 王晓丹 张玉玺 邢雅琼 
国家自然科学基金(No.60975026;No.61273275)
如何构造差异性大且精确度高的基分类器是集成学习的重点,为此提出一种新的集成学习方法——利用PSO寻找使得AdaBoost依样本权重抽取的数据集分类错误率最小化的最优特征权重分布,依据此最优权重分布对特征随机抽样生成随机子空间,并应...
关键词：集成学习 随机子空间 ADABOOST算法 粒子群优化 
基于粒子群优化算法的最大相关最小冗余混合式特征选择方法被引量：11
《控制与决策》2013年第3期413-417,423,共6页姚旭 王晓丹 张玉玺 权文 
国家自然科学基金项目(60975026;61273275)
在分析粒子群优化(PSO)算法和简化PSO算法的基础上,提出一种基于PSO的最大相关最小冗余的Filter-Wrapper混合式特征选择方法.Filter模型是基于互信息和特征的相关冗余综合测度,Wrapper模型是基于改进的简化粒子群算法.在PSO搜索过程中,...
关键词：特征选择 粒子群优化 FILTER WRAPPER 互信息 
结合Rotation Forest和MultiBoost的SVM集成方法被引量：1
《计算机科学》2013年第3期266-270,290,共6页姚旭 王晓丹 张玉玺 毕凯 
国家自然科学基金项目(60975026;61273275;61102109)资助
针对如何提高集成学习的性能,提出一种结合Rotation Forest和MultiBoost的集成学习方法——利用Ro-tation Forest中旋转变换的思想对原始数据集进行变换,旨在增加分类器间的差异度;利用MultiBoost在变换后的数据集上训练基分类器,旨在...
关键词：集成学习 支持向量机 随机投影 旋转森林 MultiBoost 
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