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基于最大间隔理论的组合距离学习算法

智能系统学报 2015年第6期10卷 843-850页

作者：郭瑛洁王士同许小龙江南大学数字媒体学院江苏无锡214000

从已知数据集中学习距离度量在许多机器学习应用中都起着重要作用。传统的距离学习方法通常假定目标距离函数为马氏距离的形式,这使得学习出的距离度量在应用上具有局限性。提出了一种新的距离学习方法,将目标距离函数表示为若干候选距... 详细信息

从已知数据集中学习距离度量在许多机器学习应用中都起着重要作用。传统的距离学习方法通常假定目标距离函数为马氏距离的形式,这使得学习出的距离度量在应用上具有局限性。提出了一种新的距离学习方法,将目标距离函数表示为若干候选距离的线性组合,依据最大间隔理论利用数据集的边信息学习得到组合距离中各距离分量的权值,从而得到新的距离度量。通过该距离度量在模糊C均值聚类算法中的表现来对其进行评价。在UCI数据集上,与其他已有的距离学习算法的对比实验结果证明了该文算法的有效性。

关键词：距离学习组合距离最大间隔 FCM 模糊聚类聚类算法距离学习算法

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一种基于组合距离的Web服务组合方法

一种基于组合距离的Web服务组合方法

作者：张波北京邮电大学

学位级别：硕士

作为一种开放的业务提供方式,Web服务已经得到了工业界和学术界的广泛承认。随着Web服务技术的发展和成熟,越来越多的业务提供者以Web服务的形式提供服务。然而,单一的Web服务提供的功能毕竟有限,人们希望能够定制、生成满足自身需求的... 详细信息

作为一种开放的业务提供方式,Web服务已经得到了工业界和学术界的广泛承认。随着Web服务技术的发展和成熟,越来越多的业务提供者以Web服务的形式提供服务。然而,单一的Web服务提供的功能毕竟有限,人们希望能够定制、生成满足自身需求的业务。如何利用Web服务向用户提供综合的、满足特定需求的复杂服务,成为当今研究的热点问题。语义网的发展及其与Web服务的结合,为创建机器可理解的服务打下了良好的基础,从而为自动服务组合技术提供了良好的条件。论文以语义Web服务的自动组合为研究中心,提出一种基于组合距离的Web服务组合方法。论文的主要工作包括以下内容：（1）从Web服务组件库整体的角度出发,从全局的视点来研究Web服务组合问题,提出服务的组合距离的概念,并根据组合距离,生成服务组合距离矩阵,以此为基础,提出一种基于组合距离的Web服务组合算法。（2）采用逆向思维的方法,从服务组合的逆过程及服务分解的视点来考虑服务组合问题,通过把复杂的Web服务分解成简单的子Web服务,从而把复杂的Web服务的组合问题,转化成简单的子Web服务的组合问题。在得到组合服务方案之后,再从子Web服务组合方案转换成原Web服务的组合方案。（3）对服务组合距离的概念进行扩展,使之适用于语义Web服务,并构建一个实验本体,通过实验分析,验证了论文提出的基于组合距离的组合方法的有效性。

关键词：语义Web服务 OWL 本体服务组合组合距离子服务启发式

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一种新的DNA序列进化距离的修正方法

智能计算机与应用 2012年第4期2卷 35-39,43页

作者：邢林林郭茂祖王娟哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

进化树是推演生命历史的一个重要工具。在构建进化树的所有算法中,基于进化距离的算法是其中研究的重点。但是,这一方法较为严重地依赖着距离矩阵的质量。人们开发了多种基于生物事实的进化模型来改进距离矩阵的构建过程,很大程度上提... 详细信息

进化树是推演生命历史的一个重要工具。在构建进化树的所有算法中,基于进化距离的算法是其中研究的重点。但是,这一方法较为严重地依赖着距离矩阵的质量。人们开发了多种基于生物事实的进化模型来改进距离矩阵的构建过程,很大程度上提高了进化距离的准确性。同时,也提出了许多方法来检测距离矩阵的质量。文中提出了基于模型的距离以及p距离,采用一种组合的新距离的方式来构建距离矩阵。同时采用直接检测距离矩阵的统计学计分方法以及构建进化树,对比实验结果表明文中的方法实用且有效。

关键词：距离矩阵核苷酸替换模型组合距离进化距离

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面向疫情防控的口罩重度遮挡人脸特征提取与识别研究

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长江信息通信 2022年第9期35卷 13-15页

作者：栗科峰熊欣夏冰河南工程学院电气信息工程学院郑州升达经贸管理学院信息工程学院河南郑州451191

为解决疫情常态防控下人脸被口罩重度遮挡的识别难题,针对人脸关键特征点被口罩遮挡带来的识别精度下降问题,提出了一种改进的全局均匀二值模式-GUBP,引入相邻像素间的相关性来表征图像的细节纹理特征,通过全局均匀模式直方图提取人脸... 详细信息

为解决疫情常态防控下人脸被口罩重度遮挡的识别难题,针对人脸关键特征点被口罩遮挡带来的识别精度下降问题,提出了一种改进的全局均匀二值模式-GUBP,引入相邻像素间的相关性来表征图像的细节纹理特征,通过全局均匀模式直方图提取人脸图像的特征向量,大大降低了由于面部重度遮挡带来的关键特征丢失的影响;使用一种新的组合距离分类方法-CDIS,综合相关距离、欧氏距离和马氏距离的优越性,通过计算三种距离的平方和的平方根,使口罩遮挡样本的分类误差最小化,获得了更加稳健的人脸分类度量标准;在MIT-CBCL人脸数据库添加不同比例口罩遮挡后进行的对比实验表明,即使口罩遮挡比例增加到50%,该方法依然可以获得87.15%的平均识别率,具有较强的鲁棒性和较高的识别效率。

关键词：口罩重度遮挡全局均匀二值模式组合距离 MIT-CBCL人脸数据库

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