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2017 年度广东省科学技术奖项目公示
项目名称 高维复杂数据的子空间挖掘方法研究
单位 1: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
主要
完成 单位 2: 无
单位
单位 3: 无
1. 叶允明
职 称:教授
工作单位:哈尔滨工业大学深圳研究生院
完成单位:哈尔滨工业大学深圳研究生院
主要贡献: 提出本项目的关键学术思想和研究思路, 全面规划
组织并研究了本项目的研究内容, 对项目四个主要创新点均做
出了贡献:
(1)提出了属性加权的子空间聚类方法,有效解决了高维数
主要完成人
据的聚类问题。
(职称、完成
(2 )提出了基于分层子空间抽样的随机森林方法,减小了泛
单位、工作单
化误差界,提升了高维数据的分类性能。
位)
(3 )揭示了聚类问题中多模态子空间的规律,为关系型高维
数据的子空间分类奠定了基础。
(4 )建立了多模态子空间数据分类的关键技术,为解决复杂
关系型数据的分类奠定了基础。
应用贡献:将项目成果应用于深圳出入境检验检疫局 “智慧口
岸 ”建设中的信息自动获取与智能信息服务、深圳市地税局、
中油瑞飞信息技术有限公司等单位的互联网信息获取与挖掘
服务等。
2. 李旭涛
职 称:副教授
工作单位:哈尔滨工业大学深圳研究生院
完成单位:哈尔滨工业大学深圳研究生院
主要贡献:对本项目的主要创新点( 1)(2 )和(3)做出了贡
献:
(1)提出了层次子空间聚类算法,有效解决了高维数据的多
粒度子空间聚类问题。
(2 )揭示了分层抽样子空间的规律,分析了其基本特性,明
确了分层抽样随机森林算法的适用范围。
(3 )提出了基于张量积的马尔科夫链,并基于其建立了多模
态聚类模型, 有效解决了复杂关系型数据的聚类问题; 提出了
基于全变分约束张量分解的聚类算法, 解决高维多模态数据的
子空间聚类问题。
3. 张海军
职 称:副教授
工作单位:哈尔滨工业大学深圳研究生院
完成单位:哈尔滨工业大学深圳研究生院
主要贡献:对本项目的主要创新点( 1)和(4)做出了贡献:
(1)揭示了判别信息在高维数据子空间聚类中的作用,提出
了结合簇内紧致性和簇间分离性的聚类优化目标函数。
(4 )提出了面向多模态文本数据的子空间分析算法,通过多
维度浅层语义分析提升了子空间分类的性能; 揭示了高维多类
标数据的层次特性,为了其分类模型的建立奠定了基础。
4. 吴庆耀
职 称:无
工作单位:哈尔滨工业大学深圳研究生院
完成单位:哈尔滨工业大学深圳研究生院
主要贡献:对本项目的主要创新点( 2 )和(4)做出了贡献:
(2 )建立并实现了基于分层抽样的随机森林算法,验证了其
在文本、图像、基因等数据分类的有效性和优越性;提出了基
于聚类树的多类标分类模型。
(4 )提出了基于马尔科夫链的复杂关系型数据的分类模型,
有效的提升了分类性能。
5. 陈小军
职 称:无
工作单位:哈尔滨工业大学深圳研究生院
完成单位:哈尔滨工业大学深圳研究生院
主要贡献:对本项目的主要创新点(
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