赵海龙
- 作品数：9 被引量：47H指数：4
- 供职机构：北京科技大学计算机与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市教委重点学科共建项目河北省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于KDA／GSVD和支持向量机的人耳识别
- 2009年
- 在高维、小样本的情况下使用Fisher线性鉴别分析的特征提取方法存在病态奇异问题,学者们提出了许多解决此问题的方法。针对小样本问题,并通过对现有人耳识别方法的研究,提出了一种利用KDA/GSVD算法对图像数据进行降维,运用SVM分类器对样本进行判别的人耳识别方法。此外,还对线性判别分析、广义奇异值分解和支持向量机的基本理论等内容做了简要介绍。实验证明,KDA/GSVD很好地解决了由于小样本的问题而导致的LDA算法中类内离散度矩阵不可求逆的问题,把它与支持向量机有机地结合起来,构成了一种有效的人耳识别新方法。
- 赵海龙穆志纯张霞敦文杰
- 关键词：人耳识别线性判别分析广义奇异值分解支持向量机
- 基于粒网络生成规则的文本分类研究被引量：1
- 2008年
- 文本分类是数据挖掘的一种应用,分类器的设计是其中最重要的一个环节。与那些基于统计方法的分类算法比较,给予规则的分类算法在很多情况下更具优越性。提出了一种基于粒运算的方法,通过建立粒网络生成分类规则,从而实现文本分类的方法。本算法通过从最大的粒中提取较小粒,直至产生最小粒的过程建立起一个粒网络,从而产生分类规则,实现文本的分类。
- 张霞尹怡欣于海燕赵海龙
- 关键词：文本分类
- 基于小波分解和鉴别共同矢量的人耳识别被引量：2
- 2009年
- 针对高维、小样本的情况下使用Fisher线形鉴别分析进行特征提取存在的病态奇异问题,提出一种新的特征提取方法,即先对人耳样本图像进行二维离散小波分解,再利用DCV算法对小波分解后的低频信息分量作进一步的降维处理。不仅克服了小样本问题,也解决了直接使用DCV算法对人耳图像降维所引起的计算量大和计算速度过慢的问题。实验证明,该方法具有较好的识别率,是一种有效的特征提取算法。
- 赵海龙穆志纯张霞敦文杰
- 关键词：人耳识别小波分解HAAR小波
- 基于模糊粒度计算的文本聚类研究被引量：5
- 2010年
- 典型的文本聚类算法是一种硬划分,但是实际上由于中文文本的多样性和大量性更适合进行软划分,模糊集理论的提出为这种软划分提供了有力的分析工具。传统的模糊聚类方法大都是通过对隶属度的矩阵逐步迭代得到模糊等价矩阵或模糊划分的方法实现聚类,这个过程需要大量的存储空间。基于模糊粒度计算的文本聚类算法是在文档集合的模糊粒度空间上给定一个归一化的距离函数d(di,d)j,对距离小于粒度dλ的文本进行动态聚类。通过实验证明此方法在解决文本聚类问题时具有降低计算复杂度和空间复杂度,适于大量文本的聚类处理。
- 张霞尹怡欣于海燕赵海龙
- 关键词：粒度计算文本聚类
- 基于小波变换和正交质心算法的人耳识别研究
- 2009年
- 提出了一种新的快速对人耳图像进行特征提取的方法,先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后使用正交质心算法对小波分解后得到的低频信息进行降维,进而获得图像的特征向量。实验证明,该方法与模式识别领域中广泛应用的Fisherfaces方法相比,在识别率大体相当的前提下,具有计算量小、降维速度快的优点,是对人耳图像进行特征提取的一种有效手段。
- 赵海龙穆志纯张霞
- 关键词：人耳识别小波变换HAAR小波
- 基于小波变换和LDA/FKT及SVM的人耳识别被引量：14
- 2009年
- 人耳识别技术是生物特征识别和人工智能领域的一个重要分支。针对人耳图像自身的特点并通过对现有方法的研究,本文提出了一种新的人耳识别方法,即先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后使用LDA/FKT算法对小波分解后得到的低频信息进行降维,进而获得图像的特征向量,最后采用支持向量机作为分类器对样本向量进行判别。实验证明,本文提出的方法不仅较好地解决了人耳识别中的小样本问题,而且还取得了比传统的PCA+LDA方法更高的识别率,是一种有效的人耳识别方法。
- 赵海龙穆志纯
- 关键词：人耳识别小波变换线性判别分析支持向量机
- 基于LDA/GSVD和支持向量机的人耳识别被引量：3
- 2009年
- 针对人耳图像自身的特点并通过对现有方法的研究,提出了一种先利用LDA/GSVD算法对样本图像进行特征提取,然后运用SVM分类器对样本向量进行分类的人耳识别方法.此外,还对线性判别分析、广义奇异值分解和支持向量机的相关内容做了简要介绍.实验表明,LDA/GSVD很好地解决了在高维、小样本的情况下,使用Fisher线性鉴别分析的特征提取方法存在的病态奇异问题,把它与支持向量机有机地结合起来,构成了一种有效的人耳识别新方法.
- 赵海龙穆志纯张霞
- 关键词：人耳识别线性判别分析广义奇异值分解支持向量机
- 基于Haar小波变换和分块DCT的人耳识别被引量：9
- 2009年
- 提出一种新的对人耳图像进行降维的方法。先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后再对小波分解后得到的低频信息施行分块离散余弦变换,进而获得图像的特征向量。实验证明,该方法与模式识别领域中广泛应用的PCA-LDA方法相比,在识别率大体相当的前提下,具有计算量小、降维速度快的优点,是对人耳图像进行特征提取的一种有效的手段。
- 赵海龙穆志纯丁文魁张霞
- 关键词：人耳识别小波变换HAAR小波离散余弦变换分块DCT
- 基于模糊粒度计算的K-means文本聚类算法研究被引量：14
- 2010年
- 传统的K-means算法对初始聚类中心非常敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,算法的稳定性下降。针对这个问题,提出了一种优化初始聚类中心的新算法:在数据对象的模糊粒度空间上给定一个归一化的距离函数,用此函数对所有距离小于粒度d_λ的数据对象进行初始聚类,对初始聚类簇计算其中心,得到一组优化的聚类初始值。实验对比证明,新算法有效地消除了传统K-means算法对初始输入的敏感性,提高了算法的稳定性和准确率。
- 张霞王素贞尹怡欣赵海龙
- 关键词：粒度K-MEANS文本聚类
