王德贤

作品数：3被引量：8H指数：2
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供职机构：西华师范大学计算机学院更多>>
发文主题：大数据高维L2L1语义更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《数码世界》《计算机工程与应用》《计算机应用与软件》更多>>
所获基金：四川省教育厅重点项目国家自然科学基金四川省科技支撑计划更多>>
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结合L1和L2正则化约束的隐语义预测模型研究被引量：6
《计算机工程与应用》2019年第19期121-127,共7页王德贤 何先波 贺春林 周坤 陈敏治 
国家大学生创新创业专项基金(No.201510638047);四川省教育厅重点项目(No.15ZA048,No.13ZA0015);南充市科技支撑项目(No.15A0068);西华师范大学英才基金(No.17YC150)
在大数据领域中预测高维稀疏矩阵中的缺失数据,通常采用随机梯度下降算法构造隐语义模型来对缺失数据进行预测。在随机梯度下降算法来求解模型的过程中经常加入正则化项来提高模型的性能,由于L1正则化项不可导,目前在隐语义模型中主要...
关键词：大数据应用 高维稀疏矩阵 隐语义 
基于弹性网络正则化的隐因子预测模型被引量：2
《计算机应用与软件》2019年第7期287-293,共7页贺文灏 王德贤 邓萍 刘锐 
国家自然科学基金面上项目(61871330);国家大学生创新创业专项基金项目(201510638047,201810638020x);四川省教育厅重点项目(15ZA048,13ZA0015);四川省科技厅支撑项目(2018GFW0151);西华师范大学英才基金资助课题(17YC150,17YC149)
在大数据预测中,通常采用SGD_LF模型对高维稀疏矩阵中的缺失数据进行预测。由于SGD_LF模型仅有L 2正则化项对目标函数进行约束,不能调整隐因子的分布,这样导致模型不能很好地描述目标矩阵中实体特性,损失了模型精度。用FOBOS算法构造一...
关键词：高维稀疏矩阵 隐因子 大数据 
数字图像融合研究综述
《数码世界》2017年第8期35-36,共2页李桃 侯红英 王德贤 
西华师范大学国家级大学生创新创业项目;项目编号:201510638047
本文首先了介绍了图像融合的定义、特点、应用状况，然后重点介绍了在基于PCNN模型的图像融合研究中存在的问题，接着阐述了图像融合技术取得的进步，最后指出了图像融合技术潜在的研究方向。
关键词：图像融合 应用情况 PCNN 研究方向 
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