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刘笑嶂
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- 所属机构:海南大学信息科学技术学院
- 所在地区:海南省 海口市
- 研究方向:理学
- 发文基金:国家自然科学基金
相关作者
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- 刘笑嶂
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- 一、问题的提出随着社会信息化的迅猛发展,以互联网为代表的信息时代浪潮正激荡着世界的每一个角落,影响力与日俱增。我国近年来各类社会矛盾问题越来越多地反映到网络空间,"网络"这一信息高速公路已成为人们沟通的主要渠道,成为政府倾听民意、关注民生的重要途径。在此背景下,网上信访应运而生,并如雨后春笋般在各地萌芽成长,从无到有、从小到大、从边缘到主流。
- 陈天翼刘笑嶂杨君
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- 2019年
- 针对机器学习安全、防御对抗样本攻击问题,提出了基于PCA的对抗样本攻击防御方法.首先利用快速梯度符号(FGSM)非针对性攻击方式,敌手为白盒攻击,其次在MNIST数据集上进行PCA来防御深度神经网络模型的逃逸攻击,最后实验结果表明:PCA能够防御对抗样本攻击,在维度降至50维时防御效果达到最好.
- 吴嫚刘笑嶂
- 关键词：防御
- 人脸识别中线性判别分析的单参数正则化方法被引量：4
- 2008年
- 将线性判别分析(LDA)应用于人脸识别中时,小样本问题常常出现,即,通常可获得的人脸训练样本个数远小于训练样本的维数,从而导致类内散布矩阵Sw奇异,于是得到病态的特征值问题。使用数学工具探讨了这一现象的实质。此外,提出了一种单参数正则化方法来解决小样本问题,该方法以满足tr(Swr)=tr(Sw)为条件,用一个可逆矩阵Srw去估计奇异的类内散布矩阵Sw。在使用小波变换对人脸像降维预处理后进行了该方法与传统LDA的对比实验。实验表明,该方法可大幅提高LDA的识别性能。
- 刘笑嶂
- 关键词：人脸识别线性判别分析小样本问题正则化
- 多重核线性判别分析及其权值优化
- 2009年
- 为了提高非线性分类精度,借鉴在支持向量机(SVM)框架下发展起来的多重核学习方法,针对基于核的线性判别分析(KLDA)构造多重核。进而,使用拉格朗日乘子法优化最大边缘准则(MMC),提出了多重核权值优化算法。在FERET和CMUPIE人脸图像库上的实验表明,与基于单个核的LDA相比,多重核线性判别分析能够达到更高的分类性能。
- 刘笑嶂冯国灿
- 关键词：权值优化
- 社会福利制度与资本主义国家政府合法性的限度
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- 长期以来,资本主义国家一直努力通过实施社会福利制度获取政府合法性,从社会群体结构来看,政府合法性的本质是精英与大众对政府运用公共权力主导社会利益分配的结果是否能够取得共识。这就要求政府通过社会福利政策在精英与大众之间取得配置利益的均衡,即在两大社会群体之间达成合作博弈均衡。然而,资本主导的社会积累与民主主导的社会和谐之间的不可调和的矛盾,决定了这两大社会群体之间的合作性均衡是脆弱的,也最终决定了资本主义国家的政府合法性是有限度的。
- 陈天翼刘笑嶂付景涛
- 关键词：社会福利制度政府合法性
- 基于深度迁移学习的车辆信息识别方法被引量：2
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- 针对在深度卷积神经网络中存在对样本数据需求量大和过拟合的问题,提出一种基于深度网络迁移学习的车辆信息识别方法。该方法通过在ImageNet数据集上预训练的深度网络VGG-19进行同构空间下的特征迁移;结合改进的模型损失函数Softmax搭建网络全连接层,并冻结中低层卷积层、利用不同学习率来微调高层卷积层和全连接层参数。然后利用车辆数据集进行实验验证,结果表明该方法能在训练精度与测试精度上有较高的准确识别率,其中测试准确识别率达到97.73%;同时解决了样本数据不足带来的模型过拟合的问题,具有良好的鲁棒性。
- 童强李太君刘笑嶂
- 关键词：损失函数
- 广东山区五市财政收入与GDP关系的比较分析被引量：2
- 2011年
- 对广东山区五市的地方财政收入与GDP的关系进行了比较研究,利用实际的统计数据,分析了各市地方财政一般预算收入与GDP数量关系的变化,并且定量分析了各分项财政收入对各市地方财政一般预算总收入的贡献。根据分析结论,提出了优化财政收入结构的政策建议。
- 陈天翼刘笑嶂
- 关键词：地方财政收入GDP
