吴翊
- 作品数：109 被引量：716H指数：14
- 供职机构：国防科学技术大学理学院数学与系统科学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划航天支撑技术基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信航空宇航科学技术更多>>
- 一种利用Universum的半监督分类算法
- 2012年
- 分类是机器学习领域的重要分支,利用少量的标签数据进行分类和高维数据的分类是近期研究的热点问题。传统的半监督方法能够有效利用标签样本数据或非标签样本数据,但忽略了相关的非样本数据,即Universum。利用Universum的半监督分类算法,基于线性回归和子空间学习模型,结合了传统半监督方法和利用Universum方法两者的优点,在不增加标签数据的条件下显著地提高了高维数据的分类效果。仿真实验和真实数据上的分类结果都验证了算法的有效性。
- 杨伟侯臣平吴翊
- 关键词：半监督分类子空间学习
- 低层大气误差对距离变化率折射误差的影响被引量：2
- 1997年
- 大气折射残差模型是综合处理雷达测量数据及光学测量数据时需要重点考虑的残差项[3]。本文对现行的大气折射残差模型[2]提出了质疑，并从折射原理出发，在球面分层的情况下重新推导了大气折射指数的变化对视在距离变化率与真实距离变化率之差（即距离变化率折射误差）的影响，这是残差模型中的重要的一项。推导结果表明测速元的该项残差量主要是由路径弯曲引起的。在一定条件下简化的这项折射残差模型具有不匹配的特性，便于综合数据处理。
- 朱炬波易东云吴翊
- 关键词：电波传播
- 模型误差与轨道精度被引量：3
- 1999年
- 应用模型与实际模型总是存在差异，如何从理论上探讨这种差异的影响以及在实际处理中如何进行选择是非常困难的。本文中分析了差异的主要原因，明确了模型误差的概念，并从理论上探讨了模型误差对轨道估计精度的影响，给出了具体的影响误差计算公式；在此基础上，提出了轨道参数的估计效率和客户效率的概念，并由此导出了模型误差处理原则，从而回答了实际数据处理中，模型误差处理方案的选择问题。最后。
- 易东云吴翊朱矩波王正明
- 关键词：航天器
- 新的流形学习方法统一框架及改进的拉普拉斯特征映射方法被引量：15
- 2009年
- 流形学习是多个领域的重要研究课题.通过考察各种流形学习方法,提出了一种新的流形学习方法的统一框架,并在此框架下对拉普拉斯特征映射方法(Laplacian eigenmap,LE)进行了分析.进一步,基于此框架,提出了一种改进拉普拉斯特征映射方法(improved Laplacian eigenmap,ILE).它建立在LE方法和最大差异延展算法(maximum variance unfolding,MVU)的基础上,在保持流形谱图拉普拉斯特征的同时,以最大化任意两点之间的差异为目标.ILE有效地解决了拉普拉斯特征映射方法对邻域选择敏感以及MVU方法大计算量、局部限制过强等问题,且能够保持数据聚类性质,挖掘数据内蕴特征.通过实验说明了ILE的有效性.
- 侯臣平吴翊易东云
- 关键词：维数约简流形学习
- 单星观测条件下弹道主动段估计的误差分析被引量：4
- 2004年
- 在具有先验信息条件下 ,研究了单颗卫星利用星载红外传感器的角测量对弹道主动段参数估计的误差分析问题 ,通过理论分析 ,结合MonteCarlo仿真实验 ,系统的分析了三个主要误差源对估计弹道的影响 。
- 李英良易东云吴翊
- 关键词：卫星观测误差分析参数估计弹道导弹导弹防御
- RSA公钥密码的信息论分析被引量：5
- 2007年
- 过去对RSA安全性的分析都是从计算复杂度出发,其安全性依赖于分解大整数,最终落在安全素数的选择上。本文利用Shannon有关保密系统的理论,对RSA体制中的明文、密文进行了不变子集的划分,从而可以计算出明文和密文的互信息,同样得到了选择安全素数作为RSA的参数的理论依据。
- 冯国柱李超吴翊
- 关键词：互信息
- NMF初始化研究及其在文本分类中的应用被引量：3
- 2008年
- 对非负矩阵分解的初始化进行研究,提出针对文本分类的主成分分析(PCA)、有监督PCA(SPCA)和模糊C平均3种初始化方法并进行了实验。多类文本分类的实验结果表明,这些方法有效地解决了初值对结果的影响问题,不同程度地提高了文本分类结果,其中SPCA优于其他2种方法。
- 翟亚利吴翊
- 关键词：非负矩阵分解文本分类
- 基于非线性降维的图像识别被引量：6
- 2005年
- 通过单幅图像数据的高维化,将单幅图像转化为高维空间中的数据集合,对其进行非线性降维,寻求其高维数据流形本征结构的低维表示向量,将其作为图像数据的特征表达向量。从而将高维图像识别问题转化为特征表达向量的识别问题。大大降低了计算的复杂程度,减少了冗余信息所造成的识别误差。通过指纹图像的实例说明,将非线性降维方法应用于图像数据识别问题,在实际中是可行的,在计算上是简单的,可大大改善常用识别方法的效能。
- 谭璐易东云吴翊袁伟
- 关键词：图像数据非线性降维
- 基于非线性降维方法的图像识别
- 通过指纹图像的实例说明,将非线性降维方法(如Laplacian Eigenmap方法)应用于图像数据识别问题,在实际中是可行的,在计算上是简单的,可大大改善常用方法(如K-近邻方法)的效能,获得更好的识别效果.此外,该方...
- 谭璐易东云吴翊袁伟
- 关键词：非线性降维图像数据图像识别指纹图像
- 文献传递
- 主变量筛选方法被引量：30
- 2002年
- 本文利用矩阵的扫描运算，提出一种对高维随机向量 Ｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｐ）’进行降维处理的实用方法—主变量筛选方法，给出了该方法的理论依据、直观解释、算法及数值例子．该方法是不同于主成分分析法的一种降维方法．特别，当变量Ｘ多重相关性突出时，本文方法效果显著．
- 胡庆军吴翊
- 关键词：随机向量
