王士同
人工智能/模式识别,神经模糊系统,生物信息学及其应用。
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- 姓名:王士同
- 目前身份:
- 担任导师情况:
- 学位:
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学术头衔:
博士生导师, 教育部“新世纪优秀人才支持计划”入选者
- 职称:-
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学科领域:
计算机应用
- 研究兴趣:人工智能/模式识别,神经模糊系统,生物信息学及其应用。
王士同,1987年3月硕士毕业于南京航空航天大学计算机系,于1995年至2004年间先后12次在英国London大学、 英国Bristol大学(英国著名的皇家学会邀请并资助)、香港科技大学(香港著名的裘槎基金会资助)、香港理工大学、日本广岛大学(日本著名的学术振兴会邀请和资助并讲学)、香港城市大学从事过合作研究。95年破格晋升为教授。先后获国家教委,中船总公司和江苏省省部级科技进步奖5项。先后主持或参加过6项国家自然科学基金项目,1项国家教委优秀青年教师基金项目,其他省部级科研项目十余项,曾被授予中船总省部级有突出贡献的中青年专家、省333工程第2层次人选、省青蓝工程培养人选,全国优秀教师等称号。获2004年度教育部新世纪优秀人才支持计划。迄今为止,作为第一作者在国内外刊物上发表论文100余篇,其中在国内外一级刊物上发表论文40余篇,其中SCI 收录17篇, EI 收录40余篇,正式发表论著6本。论文/论著有较多的引用(据中国期刊网检索,99年至2005年8月引用已达540余次)。经常受邀为国内外刊物(如"IEEE Trans. SMC(B)", "Fuzzy Sets and Systems", "Soft computing", 计算机学报,电子学报,计算机研究与发展,模式识别与人工智能等)审稿,也受邀担任若干国际会议程序委员会委员,并于日本期间,在大阪大学,香川大学,高知大学和广岛大学进行了讲学活动。研究方向:人工智能/模式识别,神经模糊系统,生物信息学及其应用。
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王士同, 程科, , 杨静宇
系统仿真学报,2005,17(5):1054~1083,-0001,():
-1年11月30日
在微细胞检测过程中,白细胞检出是白细胞自动识别系统中最基本也是最为关键的一个环节,其准确性和稳定性直接影响到整个系统的运行速度和识别准确率。由于细胞图象的复杂性,细胞的检出仍然是活跃的研究领域。文章重点研究了白细胞检测方法,在现行方法的基础上,提出了一种基于模糊形态学方法的新算法用于白细胞检测,实验结果表明这种方法比其它方法有较好的优势。
图象分割, 模糊形态学, 白细胞检测, 结构元素
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【期刊论文】适于癌基因表达数据集的新特征提取标准NFEC及其分类新算法研究
王士同, 邓赵红, , *, 胡德文
生物信息学,2(2):013~020,-0001,():
-1年11月30日
癌基因表达数据集具有小样本、高维数之特点,一般的机器学习机难以对其有效分类。因此,通常需要采用某些特征提取度量标准来进行降维处理。可是常用的一些特征提取度量标准亦会导致分类效果欠佳之问题。依据微分容量控制学习机DEEM,提出了一个新的特征提取度量标准NFEC,然后依据NFFC和DCCM,提出了适于癌基因表达数据集的特征提取算法DECFE。实验表明,新的度量NFEC和新的特征提取算法DCCFE较之现有方法对癌基因表达数据集分类时更为有效。本文的工作意义在于:(1)提出了一个新的更有意义的特征提取度量标准;(2)DCCM可以采用比核函数更为一般的一阶可微函数。因而提出的新的特征提取算法更具普遍应用意义。
生物信息学, 微分容量控制, 特征提取, 癌基因表达数据集, 分类
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【期刊论文】Robust maximum entropy clustering algorithm with its labeling for outliers
王士同, Wang Shitong•Korris F.L.Chung, Deng Zhaohong•Hu Dewen, Wu Xisheng
Soft Comput (2006) 10: 555-563,-0001,():
-1年11月30日
In this paper, a novel robust maximum entropy clustering algorithm RMEC, as the improved version of the maximum entropy algorithm MEC [2-4], is presented to overcome MEC's drawbacks: very sensitive to outliers and uneasy to label them. Algorithm RMEC incorporates Vapnik's ε-insensitive loss function and the new concept of weight factors into its objective function and consequently, its new update rules are derived according to the Lagrangian optimization theory. Compared with algorithm MEC, the main contributions of algorithmRMECexit in its much better robustness to outliers and the fact that it can effectively label outliers in the dataset using the obtained weight factors. Our experimental results demonstrate its superior performance in enhancing the robustness and labeling outliers in the dataset.
Entropy•Clustering•Robustness•Outliers•ε–insensitive loss function•Weight factors
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王士同, 邓赵红, , +
软件学报,2005,16(8):1415~1422,-0001,():
-1年11月30日
针对模糊聚类神经网络FCNN(fuzzy clustering neural network)对例外点(outliers)敏感的缺陷,通过引入Vapnik's ε-不敏感损失函数,重新构造网络的目标函数,并根据拉格朗日优化理论推导出新的鲁棒模糊聚类神经网络及其算法(robust fuzzy clustering neural networks,简称RFCNN)。RFCNN有效地克服了FCNN对例外点敏感之缺点并且能得到合理的聚类中心。仿真实验结果表明,RFCNN较之于FCNN有更好的鲁棒性。
模糊聚类, 神经网络, ε-不敏感损失函数, 例外点, 鲁棒性
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【期刊论文】A new gaussian noise filter based on interval type-2 fuzzy logic systems
王士同, S.T. Wang•F.L. Chung•Y.Y. Li•D.W. Hu
Soft Comput (2005) 9: 398-406,-0001,():
-1年11月30日
In this paper, a new selective feedback fuzzy neural network (SFNN) based on interval type-2 fuzzy logic systems is introduced by partitioning input and output spaces and based upon which a new FLS filter is further studied. The experimental results demonstrate that this new FLS filter outperforms other filters (e.g. the mean filter and the Wiener filter) in suppressing Gaussian noise and maintaining the original structure of an image.
Image-processing•Filter•Gaussian noise•Type-2 fuzzy sets•Fuzzy logic systems•Neural networks
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王士同, S. Wang, H. Lu
,-0001,():
-1年11月30日
Due to their universal approximation, fuzzy system with B-spline membership functions and CMAC neural network with B-spline basis functions have been extensively used in control. In many practical applications, they are desired to approximate not only the assigned smooth function as well as its derivatives. In this paper, by designing a fuzzy system and CMAC neural network with B-spline basis functions, we prove that such a fuzzy system and CMAC can universally approximate a smooth function and its derivatives, i.e, for a given accuracy, we can approximate an arbitrary smooth function by such a fuzzy system and CMAC that not only the function is approximate within this accuracy, but its derivatives are approximated as well. The conclusions here provide solid theoretical foundation for their extensive applications.
Fuzzy system,, CMAC,, Smooth function,, Universal approximation
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【期刊论文】An Integrated Fuzzy Clustering Algorithm GFC for Switching Regressions
王士同
,-0001,():
-1年11月30日
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王士同, Wang Shitong•Zhu Jiagang•F.L. Chung, Lin Qing•Hu Dewen
Soft Comput (2005) 9: 732-741,-0001,():
-1年11月30日
With the evidence framework, the regularized linear regression model can be explained as the corresponding MAP problem in this paper, and the general dependency relationships that the optimal parameters in this model with noisy input should follow is then derived. The support vector regression machines Huber-SVR and Norm-r r-SVR are two typical examples of this model and their optimal parameter choices are paid particular attention. It turns out that with the existence of the typical Gaussian noisy input, the parameter μ in Huber-SVR has the linear dependency with the input noise, and the parameter r in the r-SVR has the inversely proportional to the input noise. The theoretical results here will be helpful for us to apply kernel-based regression techniques effectively in practical applications.
Regularized linear regression•Support vectors•Huber loss functions•Norm-r loss functions
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王士同, , Baldwin, J.F., Martin, T. P.
软件学报,2000,11(11):1441、2441、3441、5441、6441、7441、8441、9441、0541,-0001,():
-1年11月30日
提出了广义模糊CMAC(cerebellar model articulation controller)神经网络,并导出了其学习的充分条件。最后,证明了广义模糊CMAC在平方误差意义下的学习收敛性。研究结果为广义模糊CMAC的广泛应用提供了基础。
CMAC (, cerebellar model articulation controller), , 学习收敛, 模糊泛集合, 学习规则
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