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戴维迪

     

  

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  • 姓名:戴维迪
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  • 职称:-
  • 学科领域:

    计算机科学技术

  • 研究兴趣:
个人简介

戴维迪(1977~),男,副教授,河南籍, 2006年3月获天津大学计算机应用技术博士学位。从事智能信息技术(数据挖掘、流形学习、模式识别)方面的研究,参加多项科研项目,是项目组的主要成员。在智能信息技术领域有独特的见解和贡献,相继提出了可预知增量式嵌入PrePIE流形学习方法、密度核扩展聚类方法CADEKE、构建密度树聚类方法CABDET,及局域优化的LOCHDET、LOCAHID和F-CABDET聚类方法等。主要成果是PrePIE流形学习方法将全局优化方法和局域自组织原理相结合,从锚点集选择方法、锚点集嵌入方式、全局点集嵌入三个方面提高了嵌入流形的重构质量、稳定性、可用性;CADEKE算法仅需要一个输入参数、聚类品质好且有效处理噪音数据,其聚类效果明显优于传统的聚类方法DBSCAN、OPTICS等。在此基础上,提出了快速聚类算法F-CABDET算法,大幅度提高了聚类效率。在后续的研究中,将密度核扩展聚类扩展聚类思想与层次化聚类方法相结合,提出了鲁棒性强、聚类效果好的局域化聚类算法LOCAHID算法和LOCHDET算法,取得了更加优化的聚类品质和时间效率。2007年被推荐为ICIC2007国际学术会议审稿人。近两年来,在天津大学学报、LNCS、LNCIS、ICMLC、计算机应用等发表论文7篇,其中SCI检索2篇,EI检索4篇。

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