周水生
【姓名】 周水生
【职称】 教授;
【研究领域】 自动化技术;计算机软件及计算机应用;数学;
【研究方向】 数据挖掘、机器学习..
【发表文献关键词】 碰撞检测,路径规划,凸多面体,线性规划,Fisher线性判别,最优分类超平面,对偶,二次规划,距离,学习向量量化算法,最优分类,模式识别,竞争网络,支持向量机,Lagrangian对偶,超平面,分类超...
【工作单位】 西安电子科技大学
【曾工作单位】 西安电子科技大学;
【所在地域】 陕西西安
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中国期刊全文数据库    共找到50篇
[1]付漫侠;周水生;.基于融合Lasso的非参数加性分位数回归模型[J]模式识别与人工智能.2024,(01)
[2]张强;周水生;张颖;.自适应密度峰值聚类算法[J]西安电子科技大学学报.2024,(02)
[3]孟田田;周水生;田昕润;.基于l_(2,0)范数稀疏性和模糊相似性的图优化无监督组特征选择方法[J]模式识别与人工智能.2023,(01)
[4]刘云瑞;周水生;.最小二乘损失在多视角学习中的应用[J]西安电子科技大学学报.2021,(06)
[5]张丹;周水生;张文梦;.一种新的直觉模糊最小二乘支持向量机[J]西安电子科技大学学报.2022,(05)
[6]乔慧;周水生;.非线性角度2DPCA及其在人脸识别中的应用[J]计算机工程与应用.2021,(08)
[7]万星;周水生;.一种自适应的鲁棒性矩阵补全方法[J]吉林大学学报(理学版).2021,(05)
[8]康倩;周水生;.光滑有下界的奖惩结合损失函数的最大间隔双球模型[J]模式识别与人工智能.2021,(10)
[9]平瑞;周水生;李冬;.高度不平衡数据的代价敏感随机森林分类算法[J]模式识别与人工智能.2020,(03)
[10]安亚利;周水生;陈丽;王保军;.鲁棒支持向量机及其稀疏算法[J]西安电子科技大学学报.2019,(01)
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中国博士学位论文全文数据库    共找到1篇
[1]周水生.竞争学习向量量化和支持向量机的关键技术研究[D].西安电子科技大学.2005
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[1]赵玲玲;周水生;王雪岩;.基于集成算法的半监督学习[A].第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集.2009-08-22
[2]王启户;詹海生;周水生;.一种自适应字长的中文词库的构建方法[A].第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集.2007-11-01
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承担国家科研项目    共找到1个
[1]周水生;.多核学习研究[A].西安电子科技大学;.项目经费 22万元.2006-03-27.资助文献数 6 篇
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