期刊文献+
共找到67篇文章
< 1 2 4 >
每页显示 20 50 100
生成对抗网络在各领域应用研究进展 被引量:36
1
作者 刘建伟 谢浩杰 罗雄麟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期2500-2536,共37页
随着深度学习的快速发展,生成式模型领域也取得了显著进展.生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)是一种无监督的学习方法,它是根据博弈论中的二人零和博弈理论提出的.GAN具有一个生成器网络和一个判别器网络,并通过对抗学... 随着深度学习的快速发展,生成式模型领域也取得了显著进展.生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)是一种无监督的学习方法,它是根据博弈论中的二人零和博弈理论提出的.GAN具有一个生成器网络和一个判别器网络,并通过对抗学习进行训练.近年来,GAN成为一个炙手可热的研究方向.GAN不仅在图像领域取得了不错的成绩,还在自然语言处理(Natural language processing,NLP)以及其他领域崭露头角.本文对GAN的基本原理、训练过程和传统GAN存在的问题进行了阐述,进一步详细介绍了通过损失函数的修改、网络结构的变化以及两者结合的手段提出的GAN变种模型的原理结构,其中包括:条件生成对抗网络(Conditional GAN,CGAN)、基于Wasserstein距离的生成对抗网络(Wasserstein-GAN,WGAN)及其基于梯度策略的WGAN(WGAN-gradient penalty,WGAN-GP)、基于互信息理论的生成对抗网络(Informational-GAN,InfoGAN)、序列生成对抗网络(Sequence GAN,SeqGAN)、Pix2Pix、循环一致生成对抗网络(Cycle-consistent GAN,Cycle GAN)及其增强Cycle-GAN(Augmented CycleGAN).概述了在计算机视觉、语音与NLP领域中基于GAN和相应GAN变种模型的基本原理结构,其中包括:基于CGAN的脸部老化应用(Face aging CGAN,Age-cGAN)、双路径生成对抗网络(Two-pathway GAN,TP-GAN)、表示解析学习生成对抗网络(Disentangled representation learning GAN,DR-GAN)、对偶学习生成对抗网络(DualGAN)、GeneGAN、语音增强生成对抗网络(Speech enhancement GAN,SEGAN)等.介绍了GAN在医学、数据增强等领域的应用情况,其中包括:数据增强生成对抗网络(Data augmentation GAN,DAGAN)、医学生成对抗网络(Medical GAN,MedGAN)、无监督像素级域自适应方法(Unsupervised pixel-level domain adaptation method,PixelDA).最后对GAN未来发展趋势及方向进行了展望. 展开更多
关键词 生成对抗网络 对抗学习 自然语言处理 计算机视觉 零和博弈 语音合成与分析
在线阅读 下载PDF
概率图模型学习技术研究进展 被引量:23
2
作者 刘建伟 黎海恩 罗雄麟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1025-1044,共20页
概率图模型能有效处理不确定性推理,从样本数据中准确高效地学习概率图模型是其在实际应用中的关键问题.概率图模型的表示由参数和结构两部分组成,其学习算法也相应分为参数学习与结构学习.本文详细介绍了基于概率图模型网络的参数学习... 概率图模型能有效处理不确定性推理,从样本数据中准确高效地学习概率图模型是其在实际应用中的关键问题.概率图模型的表示由参数和结构两部分组成,其学习算法也相应分为参数学习与结构学习.本文详细介绍了基于概率图模型网络的参数学习与结构学习算法,并根据数据集是否完备而分别讨论各种情况下的参数学习算法,还针对结构学习算法特点的不同把结构学习算法归纳为基于约束的学习、基于评分搜索的学习、混合学习、动态规划结构学习、模型平均结构学习和不完备数据集的结构学习.并总结了马尔科夫网络的参数学习与结构学习算法.最后指出了概率图模型学习的开放性问题以及进一步的研究方向. 展开更多
关键词 概率图模型 贝叶斯网络 马尔科夫网络 参数学习 结构学习 不完备数据集
在线阅读 下载PDF
域自适应学习研究进展 被引量:28
3
作者 刘建伟 孙正康 罗雄麟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1576-1600,共25页
传统的机器学习假设测试样本和训练样本来自同一概率分布.但当前很多学习场景下训练样本和测试样本可能来自不同的概率分布.域自适应学习能够有效地解决训练样本和测试样本概率分布不一致的学习问题,作为机器学习新出现的研究领域在近... 传统的机器学习假设测试样本和训练样本来自同一概率分布.但当前很多学习场景下训练样本和测试样本可能来自不同的概率分布.域自适应学习能够有效地解决训练样本和测试样本概率分布不一致的学习问题,作为机器学习新出现的研究领域在近几年受到了广泛的关注.鉴于域自适应学习技术的重要性,综述了域自适应学习的研究进展.首先概述了域自适应学习的基本问题,并总结了近几年出现的重要的域自适应学习方法.接着介绍了近几年提出的较为经典的域自适应学习理论和当下域自适应学习的热门研究方向,包括样例加权域自适应学习、特征表示域自适应学习、参数和特征分解域自适应学习和多源域自适应学习.然后对域自适应学习进行了相关的理论分析,讨论了高效的度量判据,并给出了相应的误差界.接着对当前域自适应学习在算法、模型结构和实际应用这三个方面的研究新进展进行了综述.最后分别探讨了域自适应学习在特征变换和假设、训练优化、模型和数据表示、NLP研究中存在的问题这四个方面的有待进一步解决的问题. 展开更多
关键词 域自适应学习 迁移假设 单源域-单目标域 多源域-多目标域 域自适应学习理论
在线阅读 下载PDF
单核和多核相关向量机的比较研究 被引量:18
4
作者 杨柳 张磊 +1 位作者 张少勋 刘建伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第12期195-197,共3页
针对相关向量机中的核函数选择问题进行研究,对高斯核函数进行改进,提出修正的高斯核函数方法,并比较改进的高斯核函数与普通高斯核函数的特性,证明提出的核函数的优良特性。在对单一核函数改进的基础上,进行多核相关向量机核函数的研究... 针对相关向量机中的核函数选择问题进行研究,对高斯核函数进行改进,提出修正的高斯核函数方法,并比较改进的高斯核函数与普通高斯核函数的特性,证明提出的核函数的优良特性。在对单一核函数改进的基础上,进行多核相关向量机核函数的研究,结合局部性高斯核函数和全局性多项式核函数形成混合核函数,并运用于相关向量机。在不同大小的数据集上对几种核函数进行对比实验,验证修正的高斯核函数及混合核函数的性能。 展开更多
关键词 相关向量机 修正的高斯核函数 多核
在线阅读 下载PDF
感知器学习算法研究 被引量:8
5
作者 刘建伟 申芳林 罗雄麟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第7期190-192,共3页
介绍感知器学习算法及其变种,给出各种感知器算法的伪代码,指出各种算法的优点。给出感知器算法在线性可分和线性不可分情况下的误差界定理,讨论各种感知器学习算法的误差界理论,给出各种算法的误差界。介绍感知器学习算法在在线优化场... 介绍感知器学习算法及其变种,给出各种感知器算法的伪代码,指出各种算法的优点。给出感知器算法在线性可分和线性不可分情况下的误差界定理,讨论各种感知器学习算法的误差界理论,给出各种算法的误差界。介绍感知器学习算法在在线优化场景、强化学习场景和赌博机算法中的应用,并对未解决的问题进行讨论。 展开更多
关键词 感知器 错误界 赌博机算法 强化学习
在线阅读 下载PDF
概率图模型推理方法的研究进展 被引量:5
6
作者 刘建伟 崔立鹏 +1 位作者 黎海恩 罗雄麟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第4期1-18,30,共19页
近年来概率图模型已成为不确定性推理的研究热点,在人工智能、机器学习与计算机视觉等领域有广阔的应用前景。根据网络结构与查询问题类型的不同,系统地综述了概率图模型的推理算法。首先讨论了贝叶斯网络与马尔可夫网络中解决概率查询... 近年来概率图模型已成为不确定性推理的研究热点,在人工智能、机器学习与计算机视觉等领域有广阔的应用前景。根据网络结构与查询问题类型的不同,系统地综述了概率图模型的推理算法。首先讨论了贝叶斯网络与马尔可夫网络中解决概率查询问题的精确推理算法与近似推理算法,其中主要介绍精确推理中的VE算法、递归约束算法和团树算法,以及近似推理中的变分近似推理和抽样近似推理算法,并给出了解决MAP查询问题的常用推理算法;然后分别针对混合网络的连续与混合情况阐述其推理算法,并分析了暂态网络的精确推理、近似推理以及混合情况下的推理;最后指出了概率图模型推理方法未来的研究方向。 展开更多
关键词 概率图模型 VE算法 团树算法 变分推理 抽样推理 MAP推理 混合网络推理 暂态网络推理
在线阅读 下载PDF
人工神经网络软测量仪表延迟时间处理及动态特性研究 被引量:7
7
作者 杜殿林 左信 +1 位作者 罗雄麟 吴重光 《化工自动化及仪表》 EI CAS 2005年第5期47-49,共3页
采用BP和RBF网络,开发了人工神经网络软测量仪表软件,实现了不可测变量的在线观测。讨论并解决了延迟时间的确定与处理、动态特性的拟合等主要难点问题。利用三层BP网络辨识出非线性对象的延迟时间;采用将输出量引入到多层静态神经网络... 采用BP和RBF网络,开发了人工神经网络软测量仪表软件,实现了不可测变量的在线观测。讨论并解决了延迟时间的确定与处理、动态特性的拟合等主要难点问题。利用三层BP网络辨识出非线性对象的延迟时间;采用将输出量引入到多层静态神经网络的入口和对输入数据进行衰减加权的方法,完成对系统动态特性的表征,使所开发的神经网络软测量仪表更真实地反映了系统的静态和动态性能,准确性高且有更好的适应性。 展开更多
关键词 人工神经网络 软测量 非线性系统 延迟时间 动态特性
在线阅读 下载PDF
原油电脱水高频高压脉冲电源研究 被引量:3
8
作者 陈健 梁志珊 《微计算机信息》 2009年第7期141-143,共3页
目前油田原油含水率渐高,常规脱水方法已经不能满足。鉴于高压直流脉冲电脱水的种种优点以及高压脉冲电源研制难的现状,本文提出了一种基于脉冲同步叠加的方式产生高频高压脉冲的方法。文中详细介绍了脉冲同步叠加的原理,给出了高压脉... 目前油田原油含水率渐高,常规脱水方法已经不能满足。鉴于高压直流脉冲电脱水的种种优点以及高压脉冲电源研制难的现状,本文提出了一种基于脉冲同步叠加的方式产生高频高压脉冲的方法。文中详细介绍了脉冲同步叠加的原理,给出了高压脉冲形成电路结构,采用改进型PI控制器进行控制并建立了其系统框图。最后通过仿真分析,验证了电源实现的可行性。 展开更多
关键词 脉冲叠加 原油电脱水 高压 脉冲电源
在线阅读 下载PDF
正则化稀疏模型 被引量:69
9
作者 刘建伟 崔立鹏 +1 位作者 刘泽宇 罗雄麟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1307-1325,共19页
正则化稀疏模型在机器学习和图像处理等领域发挥着越来越重要的作用,它具有变量选择功能,可以解决建模中的过拟合等问题.Tibshirani提出的Lasso使得正则化稀疏模型真正开始流行.文中总结了各种正则化稀疏模型,指出了各个稀疏模型被提出... 正则化稀疏模型在机器学习和图像处理等领域发挥着越来越重要的作用,它具有变量选择功能,可以解决建模中的过拟合等问题.Tibshirani提出的Lasso使得正则化稀疏模型真正开始流行.文中总结了各种正则化稀疏模型,指出了各个稀疏模型被提出的原因、所具有的优点、适宜解决的问题及其模型的具体形式.最后,文中还指出了正则化稀疏模型未来的研究方向. 展开更多
关键词 正则化 稀疏 变量选择 套索 无偏估计 组稀疏 融合套索
在线阅读 下载PDF
半监督学习方法 被引量:135
10
作者 刘建伟 刘媛 罗雄麟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1592-1617,共26页
半监督学习研究如何同时利用有类标签的样本和无类标签的样例改进学习性能,成为近年来机器学习领域的研究热点.鉴于半监督学习的理论意义和实际应用价值,系统综述了半监督学习方法.首先概述了半监督学习的相关概念,包括半监督学习的定... 半监督学习研究如何同时利用有类标签的样本和无类标签的样例改进学习性能,成为近年来机器学习领域的研究热点.鉴于半监督学习的理论意义和实际应用价值,系统综述了半监督学习方法.首先概述了半监督学习的相关概念,包括半监督学习的定义、半监督学习研究的发展历程、半监督学习方法依赖的假设以及半监督学习的分类,然后分别从分类、回归、聚类和降维这4个方面详述了半监督学习方法,接着从理论上对半监督学习进行了分析并给出半监督学习的误差界和样本复杂度,最后探讨了半监督学习领域未来的研究方向. 展开更多
关键词 半监督学习 有类标签的样本 无类标签的样例 类标签 成对约束
在线阅读 下载PDF
丙烯聚合反应动态建模及在牌号切换中的应用 被引量:10
11
作者 金学兰 袁璞 +1 位作者 胡品慧 董守平 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期2089-2091,2096,共4页
从丙烯聚合反应动力学出发、根据过程的质量平衡和能量平衡建立丙烯聚合反应器动态数学模型,并通过熔融指数影响因素分析,建立聚丙烯熔融指数预报模型,预报模型的计算结果与实际生产装置的化验数据吻合较好。使用开发的反应器动态数学... 从丙烯聚合反应动力学出发、根据过程的质量平衡和能量平衡建立丙烯聚合反应器动态数学模型,并通过熔融指数影响因素分析,建立聚丙烯熔融指数预报模型,预报模型的计算结果与实际生产装置的化验数据吻合较好。使用开发的反应器动态数学模型和熔融指数模型,对环管法聚丙烯工艺的两种牌号切换过程进行仿真,从中选择合理的切换路线,从而缩短产品切换过程的过渡时间并减少过渡品量。 展开更多
关键词 聚丙烯 聚合反应动力学 动态模型 熔融指数 产品切换
在线阅读 下载PDF
管壳换热器模型库及在换热网络仿真中的应用 被引量:15
12
作者 解增忠 张俊峰 +2 位作者 罗雄麟 陈育昆 季德伟 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期2882-2887,共6页
利用分布参数分段集中化的思想,建立了多管单壳换热器动态机理模型,以此为基础,编程建立了多管单壳换热器两个基本仿真模块,用这两个基本仿真模块可以组合得到所有类型的多管多壳换热器的仿真模块,即而组成多管多壳换热器的仿真模型库,... 利用分布参数分段集中化的思想,建立了多管单壳换热器动态机理模型,以此为基础,编程建立了多管单壳换热器两个基本仿真模块,用这两个基本仿真模块可以组合得到所有类型的多管多壳换热器的仿真模块,即而组成多管多壳换热器的仿真模型库,利用该模型库可以根据换热网络的结构方便地搭建换热网络的仿真系统。搭建了一套实际的原油换热网络的仿真系统,该仿真系统不仅具有良好的准确性,而且还可以非常方便地研究参与换热的一种或多种物流温度和流量分别或同时变化时对换热终温的影响情况,为控制系统的研究与设计奠定基础。另外,用此方法建立的管壳式换热器仿真模型库可以非常方便地应用于其他管壳式换热网络的仿真。 展开更多
关键词 换热器 换热网络 机理模型 动态 模型库 仿真 原油
在线阅读 下载PDF
基于多变量广义预测控制的不稳定系统控制结构选择方法 被引量:8
13
作者 许锋 魏小丽 +1 位作者 任丽红 罗雄麟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1547-1551,共5页
对于多输入多输出系统,在控制系统设计时首先要对被控变量和操纵变量进行控制结构选择.Bristol提出的相关增益矩阵(Relative gain array,RGA)法,以及学者们后来提出的各种改进方法,都只适用于稳定系统.本文针对不稳定系统,基于多变量广... 对于多输入多输出系统,在控制系统设计时首先要对被控变量和操纵变量进行控制结构选择.Bristol提出的相关增益矩阵(Relative gain array,RGA)法,以及学者们后来提出的各种改进方法,都只适用于稳定系统.本文针对不稳定系统,基于多变量广义预测控制(Generalized predictive control,GPC)的闭环控制律提出了一种控制结构的变量匹配准则.通过对预测时域、控制时域等各个参数的优化选择,使系统闭环稳定;由闭环控制律得到被控变量期望值与操纵变量的相关性矩阵,以此得出控制结构的变量配对方案.通过实例研究表明,对于开环不稳定系统,该方法可以得出正确的变量配对结果. 展开更多
关键词 不稳定系统 变量配对 广义预测控制 控制结构选择
在线阅读 下载PDF
组稀疏模型及其算法综述 被引量:8
14
作者 刘建伟 崔立鹏 罗雄麟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期776-782,共7页
稀疏性与组稀疏性在统计学、信号处理和机器学习等领域中具有重要的应用.本文总结和分析了不同组稀疏模型之间的区别与联系,比较了不同组稀疏模型的变量选择能力、变量组选择能力、变量选择一致性和变量组选择一致性,总结了组稀疏模型... 稀疏性与组稀疏性在统计学、信号处理和机器学习等领域中具有重要的应用.本文总结和分析了不同组稀疏模型之间的区别与联系,比较了不同组稀疏模型的变量选择能力、变量组选择能力、变量选择一致性和变量组选择一致性,总结了组稀疏模型的各类求解算法并指出了各算法的优点和不足.最后,本文对组稀疏模型未来的研究方向进行了探讨. 展开更多
关键词 稀疏性 组稀疏性 变量选择 变量组选择 一致性
在线阅读 下载PDF
概率图模型表示理论 被引量:14
15
作者 刘建伟 黎海恩 罗雄麟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第9期1-17,共17页
概率图模型结合概率论与图论的知识,利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。近年它已成为不确定性推理的研究热点,在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景。主要研究概率图模型的表示方法,讨论如何利用概率网... 概率图模型结合概率论与图论的知识,利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。近年它已成为不确定性推理的研究热点,在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景。主要研究概率图模型的表示方法,讨论如何利用概率网络中的独立性来简化联合概率分布的方法表示。首先介绍了单个节点上的条件概率分布的表示模型及其引起的独立性,包括表格CPD、确定性CPD、特定上下文CPD、因果影响CPD、高斯模型和混合模型,并把单个分布模型推广到指数分布族中。然后详细介绍贝叶斯网络中的独立性以及图与概率分布的关系,讨论了高斯分布和指数分布族的贝叶斯网络表示理论。再详细描述马尔可夫网络的参数化问题及其独立性,也讨论高斯分布和指数分布族的马尔可夫网络表示理论。还给出两种局部有向图模型:条件随机场和链图。并且描述基于模板的概率模型表示,包括动态贝叶斯网络和状态观测模型这两种暂态模型,以及盘模型和概率关系模型这两种对象关系领域的有向概率模型,而且给出对象关系领域的无向表示。最后对概率图模型表示理论和方法所面临的问题及前景进行展望。 展开更多
关键词 概率图模型 贝叶斯网络 马尔可夫网络 动态贝叶斯网络 概率关系模型 条件随机场 链图 指数分布族 局部概率模型
在线阅读 下载PDF
状态反馈预测控制系统的鲁棒稳定性 被引量:19
16
作者 胡品慧 袁璞 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期126-128,共3页
对状态反馈预测控制系统的鲁棒稳定性进行分析 ,给出了鲁棒稳定性的充分条件。基于状态空间模型 ,使用实测状态变量反馈计算最优控制律 ,将参数不确定项作为前馈引入控制作用 ,改善了控制系统的鲁棒性 ,为状态反馈预测控制系统的分析。
关键词 鲁棒稳定性 状态反馈 状态空间模型 预测控制系统
在线阅读 下载PDF
状态反馈预测控制在催化裂化柴油产品质量先进控制中的应用 被引量:3
17
作者 胡品慧 杜殿林 +1 位作者 左信 马庆春 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2003年第5期57-59,共3页
对催化裂化装置主分馏塔柴油产品质量先进控制系统进行了设计与工程实施。根据过程动态机理分析,运用状态反馈预测控制,考虑装置的操作控制及现有的测点情况,从实时控制出发,建立了主分馏塔柴油产品质量先进控制的简化状态空间数学模型... 对催化裂化装置主分馏塔柴油产品质量先进控制系统进行了设计与工程实施。根据过程动态机理分析,运用状态反馈预测控制,考虑装置的操作控制及现有的测点情况,从实时控制出发,建立了主分馏塔柴油产品质量先进控制的简化状态空间数学模型。使用实测过程变量,实现状态变量反馈和可测干扰变量前馈的预测控制方法,提高控制系统的性能及抗干扰能力,增大了模型适应范围。先进控制的全部功能在DCS层上实施,可以在线实时调整控制系统参数,监视系统运行状态,提高了控制系统应用的灵活性,装置实际运行结果表明该设计是有效的。 展开更多
关键词 状态反馈预测控制 催化裂化装置 蒸馏塔 柴油 产品质量 先进控制 应用 动态机理模型
在线阅读 下载PDF
鲁棒H_∞控制在非线性倒立摆系统中的应用 被引量:8
18
作者 李艳辉 李红星 +1 位作者 李建华 闵江喆 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2007年第5期97-100,共4页
倒立摆系统是一个复杂的、非线性的、不确定的高阶系统,是火箭垂直姿态控制、两足行走机器人等控制对象的模型,被广泛用于研究和验证各种控制方法.针对非线性倒立摆系统,给出非线性不确定系统的H∞性能准则,推导出H∞状态反馈控制器存... 倒立摆系统是一个复杂的、非线性的、不确定的高阶系统,是火箭垂直姿态控制、两足行走机器人等控制对象的模型,被广泛用于研究和验证各种控制方法.针对非线性倒立摆系统,给出非线性不确定系统的H∞性能准则,推导出H∞状态反馈控制器存在的充分条件,并将其表达成具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题,利用标准的数字软件进行求解.仿真结果表明该方法有效可行. 展开更多
关键词 倒立摆系统 状态反馈 H∞控制 线性矩阵不等式
在线阅读 下载PDF
工业过程多变量系统的辅助常规控制设计 被引量:9
19
作者 罗雄麟 王海群 许锋 《化工自动化及仪表》 CAS 北大核心 2009年第4期33-37,共5页
利用PID控制器对多变量系统进行控制,主要采取分散常规控制或解耦控制的策略。对于存在耦合的系统,分散常规控制无法消除各变量间的相互扰动,而直接设计动态解耦矩阵有时候会存在困难,静态解耦的效果却并不明显。针对已设计好分散常规... 利用PID控制器对多变量系统进行控制,主要采取分散常规控制或解耦控制的策略。对于存在耦合的系统,分散常规控制无法消除各变量间的相互扰动,而直接设计动态解耦矩阵有时候会存在困难,静态解耦的效果却并不明显。针对已设计好分散常规控制器的方系统,以解耦为目标和原则,设计多变量系统中分散常规控制方案剩余配对的控制器作为辅助控制器,以频域近似的方法整定其PID参数,实现多输入多输出的控制结构,降低了各变量的相互耦合作用,提高了控制性能。通过对Shell公司的典型控制问题的辅助控制器设计与仿真实验,取得了比原有分散常规控制与静态解耦控制更好的控制效果,验证了控制策略的可行性与有效性。 展开更多
关键词 多变量系统 PID控制 分散常规控制 解耦控制 集中常规控制
在线阅读 下载PDF
L1+L2正则化逻辑斯蒂模型分类算法 被引量:4
20
作者 刘建伟 付捷 罗雄麟 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第13期148-151,共4页
提出一种L1+L2范数正则化逻辑斯蒂模型分类算法。该算法引入L2范数正则化,解决L1正则化逻辑斯蒂算法迭代过程奇异问题,通过引入样本向量的扩展和新的权值向量完成L1范数非平滑问题,最终使用共轭梯度方法求解经过转化的最优化问题。在各... 提出一种L1+L2范数正则化逻辑斯蒂模型分类算法。该算法引入L2范数正则化,解决L1正则化逻辑斯蒂算法迭代过程奇异问题,通过引入样本向量的扩展和新的权值向量完成L1范数非平滑问题,最终使用共轭梯度方法求解经过转化的最优化问题。在各种实际数据集上的实验结果表明,该算法优于L2范数、L1范数和Lp范数正则化逻辑斯蒂模型,具有较好的特征选择和分类性能。 展开更多
关键词 L1范数 L2范数 共轭梯度 特征选择 正则化 逻辑斯蒂模型
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 4 下一页 到第
使用帮助 返回顶部