胡恩良
- 作品数：21 被引量：26H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学建筑科学更多>>
- 一种偏好于查询子流形的半监督图像检索算法
- 2010年
- 在基于反馈的图像检索中,由于被用户标记为相关和不相关的图像数较少,使得检索问题变成了一个典型的小样本问题.流形可表达数据在低维空间中的内在几何结构,流形正则化的目的是利用这种几何结构来约束解空间,以使最优解能反映数据本身的几何分布.为了解决反馈检索中的小样本问题,本文在流形正则化框架下提出一个新的半监督图像检索算法.在新算法中,流形正则化项只依赖于文中定义的查询子流形,而不依赖于数据集的全局结构.在两个图像集上的实验结果对比表明,本文提出的新算法在检索效果上优于现有的4种state-of-the-art算法.
- 胡恩良赵富坤尹学松
- 关键词：图像检索半监督学习流形正则化
- 图优化的低秩双随机分解聚类被引量：1
- 2019年
- 低秩双随机矩阵分解聚类(low-rank doubly stochastic matrix decomposition for cluster analysis,DCD)通过最小化KL(Kullback-Leibler)散度准则:KL(A,S),从图关联矩阵S中获得一个非负低秩双随机矩阵分解:A=UUT(U≥0),并以U作为类标签矩阵进行聚类。在DCD方法中,因矩阵S是固定不可变的,故S初始取值选取的好坏对聚类结果有极大影响,这导致了它缺乏稳定性。针对这一问题,提出了一种基于图优化的DCD方法,将图关联矩阵S和DCD的优化集成在统一框架中,这改进和拓展了原始的DCD方法。实验结果表明,与DCD方法相比,图优化的DCD方法具有更好的聚类精确度和稳定性。
- 张涛胡恩良余景丽
- 关键词：稳定性聚类
- 基于用户评价的自动评分方法被引量：1
- 2014年
- 提出了一种基于用户评价内容的自动评分方法;分析了常见词语相似度计算方法在情感倾向判断中的不足,并提出了相应的解决方法;分析了情感修饰词对情感倾向的影响,利用社会网络分析中的仿真软件UNICET选择出基准词。实验表明,该自动评分方法与用户实际的评分非常接近,具有一定的合理性。
- 程传鹏吴婷胡恩良
- 关键词：用户评价自动评分情感倾向语义相似度修饰词
- 1种鲁棒的模糊聚类方法
- 2020年
- 模糊C-means聚类(fuzzy C-means,FCM)未考虑噪音和野值点对聚类的影响,故FCM是欠鲁棒的.为了增强鲁棒性,将FCM中的光滑距离度量改变为非光滑距离度量.由此提出了1种鲁棒的模糊聚类方法(robust FCM,RFCM).为了求解RFCM对应的非光滑优化问题,采用了(majorization-minimization,MM)框架.通过在多个数据集上的实验,将RFCM与传统FCM算法进行对比,表明RFCM比FCM具有更好的聚类效果.
- 汤欢胡恩良
- 关键词：鲁棒性
- 半监督局部维数约减被引量：5
- 2011年
- 在挖掘和分析高维数据任务中,有时只能获得有限的成对约束信息(must-link约束和cannot-link约束),由于缺乏数据类标号信息,监督维数约减方法常常不能得到满意的结果。在这种情况下,使用大量的无标号样本可以提高算法的性能。文中借助于成对约束信息和大量无标号样本,提出半监督局部维数约减方法(SLDR)。SLDR集成数据的局部信息和成对约束寻找一个最优投影,当数据被投影到低维空间时,不仅cannot-link约束中样本点对之间距离更远、must-link约束中样本点对之间距离更近,数据的内在几何信息还被保持。而且SLDR能推广为非线性方法,使之能够适应非线性数据的维数约减。在各种数据集上的实验结果充分验证了所提出算法的有效性。
- 尹学松胡恩良
- 关键词：局部信息维数约减
- 一种鲁棒的半监督图聚类方法
- 2021年
- 考虑到l1范数度量比l2范数平方度量更鲁棒,基于l1度量提出了一种更鲁棒的半监督图聚类模型,针对该模型中非光滑目标函数不易优化的问题,利用Majorization-Minimization框架提出了一种新的求解算法并证明了其收敛性.实验结果表明,在监督信息有噪声或错误时,所提出的模型能提高半监督聚类的鲁棒性和有效性.
- 程小恩胡恩良
- 关键词：非光滑优化
- 杨辉三角形中的几条组合性质被引量：2
- 2002年
- 给出了杨辉三角形中蕴藏着的一些性质 ,这些奇妙的性质联系了二项式反演 ,Fibonacci数 。
- 胡恩良朱维宗
- 关键词：杨辉三角形无穷矩阵组合恒等式
- 一种面向领域的微博用户权威排名方法被引量：1
- 2014年
- 通过权威度较高的用户所发的微博,可以更快捷的获得感兴趣的信息.目前微博用户权威度排名对用户所发微博的领域性和专业性缺乏考虑.本文针对微博的特点,提出了一种计算微博用户在某个领域权威度的方法,分析了微博用户的领域集中度、微博用户之间的兴趣相似度、关注度对领域权威度的影响,给出了三个影响因素的相应计算方法.依据用户之间的"关注"和"被关注"的关系,参考了PageRank公式的含义,提出了一种微博用户领域权威度的计算方法.实验结果表明,通过该方法所获得的用户排名较其他的方法更为合理.
- 程传鹏夏敏捷胡恩良甘健侯
- 关键词：兴趣相似度关注度
- 机器学习中大规模半定优化的理论及方法
- 胡恩良尹学松姚权铭乔立山
- 大数据与人工智能已成为当今时代特征，大数据是人工智能的基础，而机器学习是人工智能的核心。要将大数据转变为知识或生产力，离不开机器学习。机器学习的一般过程是：先建立带参数学模型，再对模型参数进行寻优，本质上是一个优化求解问...
- 关键词：
- 关键词：人工智能
- 基于近似梯度算法的Fisher线性判别分析问题的求解研究被引量：3
- 2020年
- Fisher线性判别分析(FLDA,Fisher linear discriminant analysis)是一种经典的线性降维方法,可归结为广义特征值问题的求解,但广义特征值问题的求解的复杂度较高.为了更好地求解FLDA问题,引入了近似梯度下降(PGD,proximal gradient descent)算法,并分析了该算法的收敛性.实验结果表明,相较于求解广义特征值等方法,PGD算法能更高效地求解FLDA问题.
- 梁露方胡恩良
- 关键词：降维FISHER线性判别分析广义特征值问题
