一种协同演化下的二元邻域判定误分纠错方法

• 作者: 吴克伟 谢昭 赵碧茹 高隽
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 协同进化 流形 近邻空间 二元决策 数据优化
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 页码范围: 2276-2286
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 9346字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2014.02276

摘要

针对图像分类过程中出现误分样本的问题,提出了一种协同演化的计算方法,可有效纠正误分点.在数据空间协同表示的基础上,考虑误分样本周围的支持样本和竞争样本对该类样本的协同作用,将误分样本逐渐拉入正确的决策区域内,实现误分样本的正确分类,达到纠错目的,同时从理论上证明了方法的收敛性.仿真数据集和真实图像集分类的实验验证了协同演化计算策略能够稳定收敛至唯一点,结合高维空间中ISOMAP流形,提出的协同演化模型有较好的纠错能力,并较已有方法在低约简维数上有更好的执行效率和分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高隽	合肥工业大学计算机与信息学院	160	1689	22.0	34.0
2	吴克伟	合肥工业大学计算机与信息学院	33	325	10.0	17.0
3	谢昭	合肥工业大学计算机与信息学院	44	279	8.0	15.0
4	赵碧茹	合肥工业大学计算机与信息学院	1	0	0.0	0.0