决策树,向量机 的一些研究生名单

本文介绍了机器学习研究中心,该中心研究方向集中在归纳学习、数据挖掘等。中心成果丰硕,发表百余篇论文,出版5部专著,完成多项课题。还介绍了多位研究人员,他们研究方向多为归纳学习、数据挖掘等,如模糊决策树、文本挖掘等。










机器学习研究中心

The Machine Learning Centre

孙娟 女,河北省保定市人,2000级计算机应用专业研究生,本科毕业于河北大学。研究方向为归纳学习与软计算,正在进行模糊决策树与清晰决策树的比较研究工作。ms_sunj@cmc.hbu.edu.cn

王金凤 女,河北省黄骅市人,2000级计算机应用研究生。本科毕业于河北科技大学。研究方向为归纳学习与软计算,所从事的具体研究工作为敏感属性与不敏感属性对决策树的影响。
ms_wangjf@cmc.hbu.edu.cn

明华 女,河北省石家庄市人,2000级计算机应用专业研究生。本科毕业于河北师范大学数学系。研究方向为归纳学习与软计算,正在进行模糊决策树中参数的敏感性分析的研究。ms_zhaomh@cmc.hbu.edu.cn



河北大学机器学习研究中心 隶属于河北大学数学与计算机学院,由王熙照院长组建于2000年。河北日报曾在2001年专门采访并在12月27日刊登,详细介绍了我中心的研究情况。研究中心现有13位专职科研教学人员,其中博士生导师2人,硕士生导师5人。此外,聘请海外知名专家Keller(University of Missouri, USA)等人为该中心的客座教授。目前研究中心在读博士研究生3人,硕士研究生二十余人。

本中心研究方向主要集中在归纳学习、数据挖掘、基于案例的推理、模糊神经网络、模糊专家系统等方向。研究成果包括学术论文百余篇,部分在国际国内有重要影响的学术刊物《IEEE Transactions on PAMI》、《IEEE Transactions on SMC》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《软件学报》、《计算机学报》等上发表,60余篇论文被SCI和EI收录,另出版专著5部。目前已完成省级以上横(纵)向课题二十余项,其中,6项通过省级鉴定,2项获省科技进步二等奖,1项获省自然科学三等奖。目前本中心在研项目8项。2002年和2003年由该中心和IEEE SMC联合,分别在北京和西安成功举办了第一届和第二届机器学习与控制论国际会议,会议文集全部由EI检索,在全国相关领域有着较大影响。

研 究中心积极同海外科研组织建立合作关系,先后派遣十余名教师去香港理工大学进行项目合作研究,与该校计算科学系的计算智能组的紧密合作已取得拓展性的成 果。由该中心培养的2001-2003三届14名硕士生中,有6名分别考取香港理工大学、浙江大学、中科院、哈工大等院校的博士生,7名同学应邀到香港理 工大学进行为期3-12个月的合作研究,得到专家一致好评。

杨宏伟 女,河北省保定市人,2000级计算机应用专业研究生。研究方向为归纳学习与软计算,目前所从事的研究课题为基于层次分解思想的决策树。ms_yanghw@cmc.hbu.edu.cn

湛燕 女,河北省定州市人,2000级计算机应用专业研究生,本科毕业于河北大学数学与计算机学院。研究方向为数据挖掘,正在进行文本挖掘、K-近邻分析的研究工作。ms_zhany@cmc.hbu.edu.cn

王丽娟 女,河北邢台人,2000级计算机应用专业研究生。本科毕业于河北师范大学。研究方向为机器学习、数据挖掘。目前所从事的研究工作为web挖掘和特征选取。ms_wanglj@cmc.hbu.edu.cn

何强 男,河北省保定市人,2000级应用数学专业研究生,本科毕业于河北大学数学系。研究方向为机器学习与软计算,现在正在进行支持向量机的研究工作。ms_heq@cmc.hbu.edu.cn

邢宏杰 男,河北省安新人,2000级应用数学专业研究生,本科毕业于河北大学数学系。研究方向为机器学习与软计算,现在正在进行支持向量机的研究工作。ms_xinghj@cmc.hbu.edu.cn

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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