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基于粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测被引量：8
《电源技术》2020年第3期346-351,共6页王帅 韩伟 陈黎飞 苏小红 
国家自然科学基金(61672157);福建省自然科学基金(2019J01021006);福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JT180074)。
在各种各样的装置与设备中,锂离子电池剩余寿命(remaining useful life,RUL)的准确预测起着重要作用,越来越多的研究人员开始重视对锂离子电池可靠性和安全性预测的研究。粒子滤波(particle filter,PF)方法一般用于模型结构已知或者可...
关键词：剩余寿命 健康管理与预测 指数模型 粒子滤波 状态方程 
基于少量类标签的概念漂移检测算法被引量：7
《计算机应用》2012年第8期2176-2181,2185,共7页李南 郭躬德 陈黎飞 
国家自然科学基金资助项目(61070062;61175123);福建高校产学合作科技重大项目(2010H6007)
传统的概念漂移数据流分类算法通常利用测试数据的真实类标来检测数据流是否发生概念漂移,并根据需要调整分类模型。然而,真实类标的标记需要耗费大量的人力、物力,而持续不断到来的高速数据流使得这种解决方案在现实中难以实现。针对...
关键词：概念漂移 数据流 分类 KNNModel 模型簇 
自适应的软子空间聚类算法被引量：33
《软件学报》2010年第10期2513-2523,共11页陈黎飞 郭躬德 姜青山 
国家自然科学基金No.10771176;福建省自然科学基金No.2009J01273;国家教育部留学回国人员科研启动基金No.[2008]890;福建省省属高校科研专项重点项目No.JK2009006
软子空间聚类是高维数据分析的一种重要手段.现有算法通常需要用户事先设置一些全局的关键参数,且没有考虑子空间的优化.提出了一个新的软子空间聚类优化目标函数,在最小化子空间簇类的簇内紧凑度的同时,最大化每个簇类所在的投影子空间...
关键词：聚类 高维数据 子空间 特征加权 自适应性 
结构扩展的非负矩阵分解社区发现算法
《山东大学学报（工学版）》2021年第2期57-64,73,共9页林晓炜 陈黎飞 
国家自然科学基金资助项目(U1805263,61672157);福建师范大学创新团队资助项目(IRTL1704)。
提出结构扩展的非负矩阵分解社区发现算法(nonnegative matrix factorization with structure extension, NMF-SE),通过结构扩展,加强相邻节点结构相似性,提高节点间连接的稠密度,从而提高非负矩阵分解在社区发现中的表现。结构扩展过...
关键词：复杂网络 社区发现 非负矩阵分解 特征矩阵 结构扩展 图正则化 
不平衡数据的软子空间聚类算法被引量：4
《计算机应用》2017年第10期2952-2957,共6页程铃钫 杨天鹏 陈黎飞 
国家自然科学基金资助项目(61672157);福建省自然科学基金资助项目(2015J01238)~~
针对受均匀效应的影响,当前K-means型软子空间算法不能有效聚类不平衡数据的问题,提出一种基于划分的不平衡数据软子空间聚类新算法。首先,提出一种双加权方法,在赋予每个属性一个特征权重的同时,赋予每个簇反映其重要性的一个簇类权重...
关键词：软子空间聚类 不平衡数据 特征权重 簇类权重 
运动序列的时空结构特征表示模型
《智能系统学报》2023年第2期240-250,共11页康文轩 陈黎飞 郭躬德 
国家自然科学基金项目(U1805263,61976053)。
运动序列是一种与运动信号相关的多维时间序列,各个维度序列之间具有高耦合性的特点。现有的多维序列表征方法大多基于维度间相互独立的假设或缺乏可解释性,为此,提出一种适用于运动序列的时空结构特征表示模型及其两阶段构造方法。首先...
关键词：运动序列 多维时间序列 特征提取 时空特征表示模型 空间变化 关键子序列挖掘 事件序列 人类行为识别 
一种匹配全局结构的图相似性度量被引量：1
《小型微型计算机系统》2016年第7期1488-1492,共5页范宇杰 陈黎飞 郭躬德 
国家自然科学基金项目(61175123)资助
相似性度量是许多机器学习方法的基础,由于包含难以量化的结构,衡量图的相似性成为一项困难的任务.现有的基于图结构的直接型度量着重于图顶点或边等局部信息进行局部结构匹配,大大降低了许多实际应用中度量的有效性.提出一种新的图相...
关键词：图 相似性度量 全局结构 匹配 
基于KNN模型的增量学习算法被引量：26
《模式识别与人工智能》2010年第5期701-707,共7页郭躬德 黄杰 陈黎飞 
教育部留学回国人员基金(No.教外司留[2008]890);福建省自然科学基金(No.2007J0016)资助项目
KNN模型是k-近邻算法的一种改进版本,但其属于非增量学习算法,从而限制它在一些应用领域的推广.文中提出一个基于KNN模型的增量学习算法,它通过对模型簇引进"层"的概念,对新增数据建立不同"层"的模型簇的方式对原有模型进行优化,达到增...
关键词：增量学习 K-近邻 k-近邻模型 分类 
增量KNN模型的修剪策略研究被引量：6
《小型微型计算机系统》2011年第5期845-849,共5页黄杰 郭躬德 陈黎飞 
福建省自然科学基金项目(2007J0016)资助;教育部回国留学人员基金项目(教外司留[2008]890号)资助
KNN模型是k近-邻算法的一种改进版本,IKNNModel算法实现了基于KNNModel的增量学习.然而随着增量步数的增加,IKNNModel算法生成模型簇的数量也在不断地增加,从而导致模型过于复杂,也增大了预测的时间花销.提出一种新颖的模型簇修剪策略,...
关键词：KNN模型 增量学习 修剪 
基于概率模型的非均匀数据聚类算法被引量：2
《计算机应用》2018年第10期2844-2849,3029,共7页杨天鹏 陈黎飞 
国家自然科学基金资助项目(61672157);福建师范大学创新团队项目(IRTL1704)~~
针对传统K-means型算法的"均匀效应"问题,提出一种基于概率模型的聚类算法。首先,提出一个描述非均匀数据簇的高斯混合分布模型,该模型允许数据集中同时包含密度和大小存在差异的簇;其次,推导了非均匀数据聚类的目标优化函数,并定义了...
关键词：聚类 概率模型 非均匀数据 均匀效应 
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