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回火温度对WH610D2组织和性能的影响: 2015年; 对热轧态WH610D2进行不同温度的回火处理,并对回火前后的试样进行力学性能测试和组织观察。结果表明:回火处理后,WH610D2钢的屈服强度和抗拉强度降低,伸长率升高,低温冲击韧度增加。热轧态WH610D2试样的组织以铁素体和贝氏体为主,并存在少量的马氏体,回火后的试样组织以铁素体和回火索氏体为主,并出现了少量的碳化物。; 季业益李强伟; 关键词：回火温度力学性能

稀疏条件下的两层分类算法被引量：2: 2015年; 在有限样本下距离量的选择对最近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)算法有重要影响。针对以前距离量学习泛化性不强以及时间效率不高的问题,提出了一种稀疏条件下的两层分类算法(sparsity-inspired two-level classification algorithm,STLCA)。该算法分为高低2层,在低层使用欧氏距离确定一个未标记的样本局部子空间;在高层,用稀疏贝叶斯在子空间进行信息提取。由于其稀疏性,在噪声情况下有很好的稳定性,可泛化性强,且时间效率高。通过在噪声数据以及在视频烟雾检测中的应用表明,STLCA算法能取得更好的效果。; 仝伯兵王士同梅向东; 关键词：稀疏贝叶斯视频烟雾检测最近邻算法

基于局部子域的最大间距判别分析被引量：4: 2014年; 线性判别分析(LDA)作为一种经典的特征提取方法被广泛地加以研究和运用,然而LDA作为全局判别准则在一定程度上忽视了样本空间的局部结构和局部信息.为此,通过引入局部加权均值(LWM)并结合最大间距判别分析(MMC)提出了具有一定局部学习能力的有监督的特征提取方法—–基于局部加权均值的最大间距判别分析(LBMMC).算法结合了QR分解技术,提高了其执行效率,并通过在数据集上的测试结果表明了该算法的有效性.; 皋军黄丽莉王士同; 关键词：线性判别分析 QR分解

《编译原理》课程教学研究与探讨: 2013年; 《编译原理》这门课程一直都是本科计算机专业学生必修的核心骨干课程,对各大高等院校培养优秀的计算机专业性人才具有十分深远的影响。本文针对现在普遍存在于高等院校中《编译原理》的教学现状进行分析和探讨,再结合多年的教学实践经验,提出了一系列的解决措施和改革,以提高学生对知识的吸收度和应用能力。; 皋军; 关键词：《编译原理》教学方法教学研究

基于局部和全局信息的正则化迭代聚类: 2014年; 聚类是一种高效的数据分析方法,经典的K-means算法只适用于类簇为凸形的数据集,谱聚类算法虽然避免了K-means的一些缺点,但相似度中的参数设置问题以及较高的计算、存储复杂度对聚类有所限制.基于局部和全局信息的正则化迭代聚类,先取部分数据作为一个整体聚类,然后逐渐加入少量数据进行迭代求解.该方法继承传统谱聚类的优点,充分利用局部正则化和全局正则化信息,通过迭代方式求解使较大规模数据聚类成为可能.通过实验对比结果显示,该算法有良好的聚类效果.; 许小龙王士同; 关键词：谱聚类迭代

具有模糊聚类功能的双向二维无监督特征提取方法被引量：13: 2012年; 依据最大间距判别准则(Maximum margin criterion,MMC)的基本原理,并结合模糊技术和张量理论,提出一种矩阵模式的模糊最大间距判别准则(Matrix model fuzzy maximum margin criterion,MFMMC),并在此基础上形成具有模糊聚类功能的双向二维无监督特征提取方法(Two-directional two-dimensional unsupervised feature extraction method with fuzzy clustering ability,(2D)2UFFCA).该方法不但能直接实现矩阵模式数据的模糊聚类,而且还可以对矩阵模式数据进行双向二维特征提取,实现特征降维.同时我们还从几何的直观含义出发,合理地设定矩阵模式的模糊最大间距判别准则中的调节参数γ,并从理论上证明其合理性.为了提高特征提取的效率,还提出一种能有效计算矩阵模式数据的投影变换矩阵的方法.实验结果表明该方法具有上述优势.; 皋军孙长银王士同; 关键词：模糊聚类

特征加权距离与软子空间学习相结合的文本聚类新方法被引量：22: 2012年; 文本数据维数高、数据分布稀疏、不同类别的特征相互重叠,这为聚类分析提出了挑战.针对文本数据的这一特点,将特征加权技术与软子空间相结合,基于模糊聚类的算法框架,提出了一种适用于高维文本数据的软子空间模糊聚类新方法.首先,基于加权范数理论,提出了新的特征加权距离计算方法.接着,将其与软子空间学习的理论框架相结合,提出了面向模糊聚类的新的目标学习准则.通过向约束条件中引入熵指数r,从而扩展了模糊指数m的取值范围,并给出了物理解释.基于Zangwill收敛定理对算法的全局收敛性给出理论证明.实验表明,文中算法可以使软子空间学习和聚类分析同时进行,其性能比现有的相关算法有了较大的提高.; 王骏王士同邓赵红; 关键词：模糊聚类文本聚类全局收敛性

基于图像增强的水泥路面裂缝检测方法及应用被引量：2: 2014年; 针对水泥路面裂缝识别的干扰和噪声问题,提出一种基于图像增强的裂缝检测方法。首先利用小波变换增强裂缝对比度;再采用空域滤波和基于傅里叶变换(FFT)的频域滤波相结合的方法滤除图像中的噪声和干扰;在此基础上,使用边缘检测方法实现裂缝提取。实验结果表明,该方法可有效去除图像中的干扰和噪声,较好地识别水泥路面的裂缝。; 徐爱华; 关键词：水泥路面图像增强边缘检测

具备特征优选功能的中心化TSK模糊系统: 2016年; 对于经典的TSK模糊系统,模糊规则往往存在冗余而且后件参数缺乏可解释性.本文将TSK模糊系统模型转化为中心化形式,并将其建模过程转换为一个分块稀疏表示问题,提出FCA-sparse CTSK模糊模型.首先运用模糊聚类算法(FCA)对样本特征进行化简,并产生模糊系统字典;再利用存在于中心化TSK(CTSK)模糊模型中的分块结构信息,选取重要的模糊规则并对所选模糊规则的后件参数进行估计.该模型通过中心化方法提高了模糊模型的可解释性,并对模糊规则及模糊规则数同时化简,在合成数据集和真实数据集上都表现出较好的性能.; 张佳骕王士同

一种基于局部加权均值的领域适应学习框架被引量：8: 2013年; 最大均值差异(Maximum mean discrepancy,MMD)作为一种能有效度量源域和目标域分布差异的标准已被成功运用.然而,MMD作为一种全局度量方法一定程度上反映的是区域之间全局分布和全局结构上的差异.为此,本文通过引入局部加权均值的方法和理论到MMD中,提出一种具有局部保持能力的投影最大局部加权均值差异(Projected maximum local weighted mean discrepancy,PMLWD)度量,结合传统的学习理论提出基于局部加权均值的领域适应学习框架(Local weighted mean based domain adaptation learning framework,LDAF),在LDAF框架下,衍生出两种领域适应学习方法:LDAF MLC和LDAF SVM.最后,通过测试人工数据集、高维文本数据集和人脸数据集来表明LDAF比其他领域适应学习方法更具优势.; 皋军黄丽莉孙长银

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江苏省自然科学基金(BK2011417)

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