期刊文献+
共找到109篇文章
< 1 2 6 >
每页显示 20 50 100
基于等距特征映射算法在人脸识别问题中的数学建模 预览
1
作者 张晓东 韦程东 +1 位作者 岑泰林 王亚楠 《广西师范学院学报:自然科学版》 2018年第4期42-48,共7页
该文梳理了人脸识别技术的相关研究文献,并以FG-NET人脸数据库为样本库,对随机选取的实验分析对象进行预处理后,建立合理的数学模型.通过等距特征映射(ISOMAP)算法进行非线性降维,将高维空间的数据信息映射到低维空间,再通过特征提取的... 该文梳理了人脸识别技术的相关研究文献,并以FG-NET人脸数据库为样本库,对随机选取的实验分析对象进行预处理后,建立合理的数学模型.通过等距特征映射(ISOMAP)算法进行非线性降维,将高维空间的数据信息映射到低维空间,再通过特征提取的方法来判别图像的相似度.该算法以多维尺度变换(MDS)为基础,将欧氏距离替换为数据点间的测地线距离,使数据信息在降维后损失最小,实现高维空间的数据信息在低维空间的有效表达,在较大减小计算量的基础上,提高图像识别率.同时,运用MATLAB软件进行编程验证,结果表明,同一个人在不同年龄段的人脸识别率达到了88.89%,不同人在不同年龄段的人脸识别率达到了91.67%. 展开更多
关键词 等距特征映射 非线性 特征提取 人脸识别
在线阅读 下载PDF
基于时频域特征融合的龙井茶品质判定
2
作者 支瑞聪 赵镭 +1 位作者 高海燕 戴悦雯 《中国食品学报》 CSCD 北大核心 2018年第9期303-310,共8页
智能感官分析技术是模拟人的感官获取茶叶滋味特征信息,用于茶叶品质自动检测的有效方法。本文采用电子舌智能感官分析仪器采集不同等级西湖龙井茶的智能味觉指纹图谱,从时域和频域两个角度提取电子舌传感器响应信号参数,并将时域特征... 智能感官分析技术是模拟人的感官获取茶叶滋味特征信息,用于茶叶品质自动检测的有效方法。本文采用电子舌智能感官分析仪器采集不同等级西湖龙井茶的智能味觉指纹图谱,从时域和频域两个角度提取电子舌传感器响应信号参数,并将时域特征参数和频域特征参数进行特征融合,然后茶叶样品特征分别采用线性降维方法(主成分分析、线性判别分析)和非线性降维方法(核主成分分析、核线性判别分析)进行维数约简,采用最近邻分类器判定茶叶等级。对单特征参数和多特征参数以及线性降维和非线性降维方法的算法效果进行比较,结果龙井茶等级判定的最高正确识别率在95%以上,实现了电子舌对不同等级龙井茶样品的自动模式分类。 展开更多
关键词 电子舌 特征融合 时频域 非线性 龙井茶
一种基于高斯过程隐变量模型的表情识别方法 预览
3
作者 潘武生 黄玉水 《计算机仿真》 北大核心 2018年第3期341-344,共4页
由于传统的线性降维方法存在局限性,利用高斯过程隐变量模型的非线性降维,提出一种新的基于高斯过程隐变量模型的表情识别方法。上述方法首先运用高斯过程隐变量对提取的表情特征进行降维,然后利用变分稀疏高斯过程分类方法进行分类... 由于传统的线性降维方法存在局限性,利用高斯过程隐变量模型的非线性降维,提出一种新的基于高斯过程隐变量模型的表情识别方法。上述方法首先运用高斯过程隐变量对提取的表情特征进行降维,然后利用变分稀疏高斯过程分类方法进行分类识别。选取在JAFFE数据库进行对比仿真,在提取同一类LBP特征的情况下,使用上述方法与单独使用支持向量机和最近邻算法相比较,新方法明显优于以上两种方法。结果表明了新方法能够有效的进行人脸的表情识别。 展开更多
关键词 高斯过程 特征提取 表情识别 隐变量模型 非线性
在线阅读 下载PDF
多特征融合的医学影像颜色感知算法 预览
4
作者 曾宪华 陈坳珠 何姗姗 《计算机辅助设计与图形学学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期375-384,共10页
针对现有的医学影像主要以灰度图像的形式呈现,特征单一,不能充分表达图像信息等问题,提出多特征融合的医学影像颜色感知算法.首先通过提取多个方向的梯度特征以及融合原始亮度特征保留图像更多信息,在相似区域选择代表点,建立像素点的... 针对现有的医学影像主要以灰度图像的形式呈现,特征单一,不能充分表达图像信息等问题,提出多特征融合的医学影像颜色感知算法.首先通过提取多个方向的梯度特征以及融合原始亮度特征保留图像更多信息,在相似区域选择代表点,建立像素点的层次结构减少计算量;然后对顶层像素点利用流形学习和自顶而下的插值方法计算所有像素点的低维坐标;最后将低维坐标投影到颜色空间得到相应的彩色医学图像.在正常MRI影像、正常的CT影像以及带有疾病的MRI影像上进行实验的结果表明,文中算法对医学灰度图像进行着色后具有丰富的色彩信息;相比传统的颜色迁移算法,该算法具有更高的清晰度和目标背景对比度指标. 展开更多
关键词 医学影像 多特征融合 颜色感知 非线性
在线阅读 下载PDF
局部线性嵌入和深度自编码网络的降维方法的比较 预览
5
作者 李芳 高翔 《中国海洋大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第A02期215-222,共8页
作为非线性降维的有效算法,局部线性嵌入(Locally linear embedding)(LLE)和深度自编码网络,被广泛应用于数据挖掘、故障诊断、模式识别等多种领域。本文采用定性与定量相结合的方法,对两种算法进行了对比研究。对LLE算法的基本原理进... 作为非线性降维的有效算法,局部线性嵌入(Locally linear embedding)(LLE)和深度自编码网络,被广泛应用于数据挖掘、故障诊断、模式识别等多种领域。本文采用定性与定量相结合的方法,对两种算法进行了对比研究。对LLE算法的基本原理进行了简单介绍。描述了深度自编码网络的理论与模型。提供了数值实验分析,在可视化,人脸识别以及文本检索方面,对两种降维方法进行比较,得到各自适用的优缺点。 展开更多
关键词 非线性 局部线性嵌入 深度自编码网络 可视化 人脸识别 文本检索
在线阅读 下载PDF
维数约简算法简述 预览
6
作者 马发民 张林 王锦彪 《软件工程》 2017年第8期7-13,共7页
机器学习是近几年研究的热点,维数约简算法是机器学习的必要手段,本文从维数约简算法的定义讲起,介绍了几种典型的数据降维算法,其中包括线性降维和非线性降维,流形学习是非线性降维的代表算法。并且介绍了每个算法的构造过程及其... 机器学习是近几年研究的热点,维数约简算法是机器学习的必要手段,本文从维数约简算法的定义讲起,介绍了几种典型的数据降维算法,其中包括线性降维和非线性降维,流形学习是非线性降维的代表算法。并且介绍了每个算法的构造过程及其特点,在此基础上分析了所有维数约简算法的执行效率时间和空间复杂度,并且给出了每个算法的特点和算法的核心思想,最后在此基础上给予总结,为后面研究者提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 机器学习 数约简 数据 线性 非线性
在线阅读 下载PDF
基于动作子空间和权重条件随机场的行为识别 预览
7
作者 王智文 蒋联源 +4 位作者 王宇航 欧阳浩 张灿龙 黄镇谨 王鹏涛 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期412-418,共7页
针对单目视频中的人类行为识别,提出了基于动作子空间与权重条件随机场的行为识别方法。该方法结合了基于特征提取的核主分量分析(KPCA)与基于运动建模的权重条件随机场(WCRF)模型。探讨了通过非线性降维行为空间的基本结构,并在运... 针对单目视频中的人类行为识别,提出了基于动作子空间与权重条件随机场的行为识别方法。该方法结合了基于特征提取的核主分量分析(KPCA)与基于运动建模的权重条件随机场(WCRF)模型。探讨了通过非线性降维行为空间的基本结构,并在运动轨迹投影过程中保留清晰的时间顺序,使人体轮廓数据表示更紧凑。WCRF通过多种交互途径对时间序列建模,从而提高了信息共享的联合精确度,具有超越生成模型的优势(如放宽观察之间独立性的假设,有效地将重叠的特征和远距离依存关系合并起来的能力)。实验结果表明,该行为识别方法不仅能够准确地识别随时间、区域内外人员变化的人类行为,而且对噪声和其他因素鲁棒性强。 展开更多
关键词 人类行为识别 人体轮廓提取与表示 核主分量分析 非线性 权重条件随机场
在线阅读 免费下载
高光谱影像的近邻加权拉普拉斯降维方法 预览
8
作者 路易 郭静 于少波 《装备学院学报》 2017年第3期27-31,共5页
针对高光谱影像数据中存在信息冗余和非线性结构的现象,以及数据分布不均匀时拉普拉斯特征映射近邻点选择不恰当的问题,提出了一种基于Cam加权距离的拉普拉斯改进算法,用于高光谱影像数据降维以压缩数据量并提高分类精度。首先对波段分... 针对高光谱影像数据中存在信息冗余和非线性结构的现象,以及数据分布不均匀时拉普拉斯特征映射近邻点选择不恰当的问题,提出了一种基于Cam加权距离的拉普拉斯改进算法,用于高光谱影像数据降维以压缩数据量并提高分类精度。首先对波段分组去除奇异波段,然后用基于Cam加权距离的拉普拉斯特征映射算法对剩余数据降维,最后将结果输入最小距离分类器进行高光谱影像分类。通过Indiana Pines数据集进行验证,实验结果表明:与线性降维主成分分析法和非线性降维拉普拉斯特征映射相比,基于Cam加权距离的拉普拉斯特征映射算法分类精度更高。 展开更多
关键词 Cam加权距离 拉普拉斯特征映射 非线性 波段选择
在线阅读 下载PDF
基于扩散映射的太赫兹光谱识别 预览
9
作者 倪家鹏 沈韬 +3 位作者 朱艳 李灵杰 毛存礼 余正涛 《光谱学与光谱分析》 CSCD 北大核心 2017年第8期2360-2364,共5页
特征提取对于太赫兹光谱识别来说至关重要。传统方法是通过人工选取太赫兹光谱中差异性较大的吸收峰作为特征进行光谱识别,但当部分物质在太赫兹波段没有明显波峰、波谷等光谱图形特征时,这种方式便不再适用。为此,研究人员利用统计学... 特征提取对于太赫兹光谱识别来说至关重要。传统方法是通过人工选取太赫兹光谱中差异性较大的吸收峰作为特征进行光谱识别,但当部分物质在太赫兹波段没有明显波峰、波谷等光谱图形特征时,这种方式便不再适用。为此,研究人员利用统计学习与机器学习方法对高维太赫兹光谱数据进行降维和特征提取。由于物质的太赫兹光谱数据各维度呈现非线性,尤其是当不同物质的太赫兹光谱曲线整体非常相似时,线性处理方法易产生较大误差。针对这一问题,提出了一种基于扩散映射(DM)的太赫兹光谱识别方法。扩散映射能在保持数据内在几何结构的同时对其进行非线性降维,提取的流形特征区分度较高,对数据还有聚类效果。首先用S-G滤波器对Alloxazine等10种物质的太赫兹光谱样本进行滤波,并用三次样条插值法对截取相同频段后的光谱样本进行统一分辨率处理;然后利用DM将高维太赫兹光谱数据映射到低维特征空间并提取太赫兹光谱的流形特征;最后用多分类支持向量机(M-SVM)对十种物质的太赫兹透射光谱进行分类。实验结果表明,相比于主成分分析(PCA)和等距映射(ISOMAP),使用DM提取的太赫兹光谱流形特征具有更高的区分度,而且DM可以直接得到太赫兹光谱数据本征维数的估计值,这为相似太赫兹光谱的快速精准识别提供了一条新的途径。 展开更多
关键词 太赫兹光谱 流形学习 谱方法 扩散映射 非线性
在线阅读 下载PDF
基于深度特征与非线性降维的图像数据集可视化方法 预览 被引量:2
10
作者 李阳 张亚非 +2 位作者 徐玉龙 王家宝 苗壮 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第2期621-625,共5页
为了降低传统高维图像数据降维可视化带来的损失,提高数据可视化的效果,提出了一种基于深度特征与非线性降维相结合的图像数据集可视化方法。该方法首先设计并训练了一个卷积神经网络模型,模型在MNIST手写体图像数据集上取得了单模... 为了降低传统高维图像数据降维可视化带来的损失,提高数据可视化的效果,提出了一种基于深度特征与非线性降维相结合的图像数据集可视化方法。该方法首先设计并训练了一个卷积神经网络模型,模型在MNIST手写体图像数据集上取得了单模型最高的识别精度;其次,利用该高精度模型抽取图像数据的深度中间层特征,将该深度特征作为图像数据的有效表示;最后针对深度特征使用非线性降维方法将数据最终降低为二维,实现数据可视化。实验结果表明,该方法能够有效降低传统图像降维可视化方法中降维损失所带来的误差,可视化效果十分明显。 展开更多
关键词 数据可视化 深度学习 非线性 卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
基于图像欧式距离和拉普拉斯特征映射的端元提取算法 预览 被引量:2
11
作者 杨磊 刘尚争 《电光与控制》 北大核心 2016年第4期48-52,共5页
由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合。传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高。针对高光谱图像的非线性结构,提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法... 由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合。传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高。针对高光谱图像的非线性结构,提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法。该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入拉普拉斯特征映射进行非线性降维以更好地去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元。真实高光谱数据实验表明,提出的方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成份分析算法和原始的拉普拉斯特征映射算法。 展开更多
关键词 图像处理 高光谱图像 端元提取 非线性 图像欧氏距离 拉普拉斯特征映射
在线阅读 下载PDF
基于监督等距映射和支持向量回归的料位软测量 预览
12
作者 郭磊 阎高伟 乔铁柱 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2016年第5期37-39,67共4页
球磨机是一种用于磨矿工业的高能耗设备,准确测量其料位能够提高运行效率和安全性能。针对球磨机振动信号存在非线性和冗余性以及振动法在高料位时灵敏度较低等问题,提出了一种基于监督等距映射(S-Isomap)和支持向量回归(SVR)的软... 球磨机是一种用于磨矿工业的高能耗设备,准确测量其料位能够提高运行效率和安全性能。针对球磨机振动信号存在非线性和冗余性以及振动法在高料位时灵敏度较低等问题,提出了一种基于监督等距映射(S-Isomap)和支持向量回归(SVR)的软测量方法。首先用鲁棒的S-Isomap对振动信号功率谱基本特征进行非线性降维并提高料位区分度,再用泛化能力好的SVR建立降维后特征和料位之间的回归模型。通过采用实验室球磨机运行数据进行测试,验证了该方法在整个料位范围内具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 球磨机料位 软测量 监督等距映射 非线性 支持向量回归
在线阅读 下载PDF
基于流形学习的高光谱图像非线性降维算法 预览
13
作者 杨磊 唐晓燕 《河南理工大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2016年第5期660-665,共6页
针对高光谱图像同一像元内存在多种地物种类,且地物之间具有多重反射,导致高光谱数据的非线性,采用传统的线性降维算法效果不佳等问题,提出利用流形学习的方法来寻找嵌入在高维观测数据空间的低维光滑流形,实现高光谱数据的非线性光谱... 针对高光谱图像同一像元内存在多种地物种类,且地物之间具有多重反射,导致高光谱数据的非线性,采用传统的线性降维算法效果不佳等问题,提出利用流形学习的方法来寻找嵌入在高维观测数据空间的低维光滑流形,实现高光谱数据的非线性光谱降维。模拟和真实高光谱遥感数据实验结果表明,与传统的线性降维方法 PCA相比,经过等距映射、局部切空间排列等流行学习算法降维后的高光谱图像具有更好的光谱端元可分性。 展开更多
关键词 高光谱图像 非线性 流行学习 等距映射 局部切空间排列
在线阅读 免费下载
FKPCA-SIFT算法在图像匹配中的应用 预览 被引量:4
14
作者 张宁丽 马燕 +2 位作者 李顺宝 徐衍鲁 程玮 《电视技术》 北大核心 2015年第7期21-24,42共5页
SIFT是目前广泛应用于目标识别和图像匹配领域的算法,但其在使用过程中存在描述子维数过大、耗时时间长的缺点.针对这个问题,常用的解决办法是利用PCA算法对描述子进行降维,由于PCA是一种线性降维算法,因此它的使用具有局限性.对此,利... SIFT是目前广泛应用于目标识别和图像匹配领域的算法,但其在使用过程中存在描述子维数过大、耗时时间长的缺点.针对这个问题,常用的解决办法是利用PCA算法对描述子进行降维,由于PCA是一种线性降维算法,因此它的使用具有局限性.对此,利用模糊K均值算法对其进行改进(称为FKPCA),并用改进的RANSAC算法消除误匹配点.实验结果表明,PCA-SIFT算法和FKPCA-SIFT都很好地保持了SIFT算法原有的优点,具有很高的匹配正确率.但相对于PCA-SIFT算法,FKPCA-SIFT不仅适用于线性降维也适用于非线性降维,具有更好的匹配精度,拓展了PCA-SIFT算法的适用范围. 展开更多
关键词 SIFT PCA-SIFT FKPCA-SIFT RANSAC 线性 非线性
在线阅读 下载PDF
联合改进拉普拉斯特征映射和k-近邻分类器的高光谱影像分类 被引量:3
15
作者 孙伟伟 刘春 李巍岳 《武汉大学学报:信息科学版》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期1151-1156,共6页
高光谱影像利用流形学习降维和分类器分类时往往忽略了影像本身的空间特征,这将严重制约最终的分类精度。因此,本文以拉普拉斯特征映射和k-近邻分类器为例,提出了自适应加权综合核距离来同时改进流形学习方法和分类器方法,目的在于改善... 高光谱影像利用流形学习降维和分类器分类时往往忽略了影像本身的空间特征,这将严重制约最终的分类精度。因此,本文以拉普拉斯特征映射和k-近邻分类器为例,提出了自适应加权综合核距离来同时改进流形学习方法和分类器方法,目的在于改善高光谱影像的分类结果。自适应加权综合核距离同时考虑高光谱影像的光谱特征和空间特征,且能够针对每个像素点自动估算空间邻域来描述空间特征。通过Indian和PaviaU两个数据集来分析和验证本文提出的组合策略,实验结果表明,本文提出的组合策略得到的分类结果明显优于常规拉普拉斯特征映射降维和常规k-近邻分类的组合策略,能够得到更高精度的分类结果。 展开更多
关键词 高光谱分类 非线性 改进拉普拉斯特征映射 改进k-近邻分类 自适应加权综合核距离
基于ISOMAP算法的手写字符识别 预览 被引量:1
16
作者 刘振 张仁杰 +1 位作者 刘虎 陈雷亮 《数据通信》 2015年第4期46-50,共5页
针对手写字符由于个人习惯的差异造成同一字符特征不稳定从而给字符的识别带来极大困难的问题,本文提出了一种基于ISOMAP算法的手写体数字识别方法。算法首先对原始图像进行简单的归一化处理,再利用ISOMAP方法对预处理后的数字图像进行... 针对手写字符由于个人习惯的差异造成同一字符特征不稳定从而给字符的识别带来极大困难的问题,本文提出了一种基于ISOMAP算法的手写体数字识别方法。算法首先对原始图像进行简单的归一化处理,再利用ISOMAP方法对预处理后的数字图像进行降维,最后对降维后低维空间的特征向量进行分类器分类识别。通过对MINST库中手写体数字数据库上的实验结果表明,利用ISOMAP降维后的特征能够有效地区分手写字符,识别率达到90.9%,并能够发现高维空间的低维嵌入流形。 展开更多
关键词 流形学习 模式识别 ISOMAP 手写字符识别 非线性
在线阅读 下载PDF
一种基于电子鼻的辛味中药材的分类鉴别方法研究 预览 被引量:2
17
作者 范丹君 骆德汉 于昊 《广东工业大学学报》 CAS 2015年第3期91-96,共6页
为获取新的气味识别方法以提高智能传感器模式分类识别准确率和速度,使用了内置10个传感器的便携式电子鼻PEN3对辛味中药材进行气味采集检测.将辛味中药材在烧杯中进行密封静置待其形成稳定的气味顶空环境时,运用电子鼻对其进行检测采... 为获取新的气味识别方法以提高智能传感器模式分类识别准确率和速度,使用了内置10个传感器的便携式电子鼻PEN3对辛味中药材进行气味采集检测.将辛味中药材在烧杯中进行密封静置待其形成稳定的气味顶空环境时,运用电子鼻对其进行检测采样得到样品高维气味数据信息.与传统的线性数据分析方法不同,针对气味蕴含多种诸如浓度、各种挥发性物质成分等特征,可知气味非线性的本质特征,在本次分析中采用了流形算法中的非线性的局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法对非线性的气味数据进行特征提取与降维,再采用基于Fisher的线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)实现对特征子空间的模式聚类与分类,通过多次实验优化LLE算法的参数,得到了最佳的辛味中药材的模式识别效果.分析结果表明,运用LLE和LDA相结合的算法(即LLE_LDA)可以很好地完成不同种类辛味中药材的挥发性气味信息的模式分类,为深层次地分析基于电子鼻的气味数据信息提供了一种新方法. 展开更多
关键词 模式识别 气敏传感器 局部线性嵌入_线性判别分析 分类鉴别 非线性
在线阅读 下载PDF
黄酒糖度近红外光谱降维算法的研究 预览
18
作者 蒋巧勇 吕进 +1 位作者 张文君 薛磊 《中国计量学院学报》 2015年第1期50-54,共5页
选取PCA、PLS线性降维算法,LLE、LTSA、ISOMAP、FastlCA非线性降维算法对光谱数据降维并建立PLS预测模型。结果表明,线性降维算法中建模效果最好的为PCA算法;非线性降维算法中建模效果最差为FastlCA算法;在黄酒近红外光谱降维中非... 选取PCA、PLS线性降维算法,LLE、LTSA、ISOMAP、FastlCA非线性降维算法对光谱数据降维并建立PLS预测模型。结果表明,线性降维算法中建模效果最好的为PCA算法;非线性降维算法中建模效果最差为FastlCA算法;在黄酒近红外光谱降维中非线性降维算法优于线性降维算法。选取ISOMAP-PLS和BP非线性模型对光谱数据进行建模。结果表明,ISOMAP-PLS预测效果优于BP预测效果从而验证非线性降维算法结合PLS建模的可行性。 展开更多
关键词 黄酒糖度 近红外光谱 非线性 BP模型
在线阅读 下载PDF
基于Gabor小波和LLE的掌纹识别 预览
19
作者 夏德群 陈玮 《电子科技》 2015年第7期145-148,共4页
为了更好地提取掌纹图像的非线性特征,文中提出一种基于Gabor小波变换和局部线性嵌入的掌纹识别算法。通过提取ROI进行光照和滤波预处理,之后进行Gabor小波变换,提取掌纹图像的多尺度特征,利用非线性的LLE算法提取主元,用最近邻方法进... 为了更好地提取掌纹图像的非线性特征,文中提出一种基于Gabor小波变换和局部线性嵌入的掌纹识别算法。通过提取ROI进行光照和滤波预处理,之后进行Gabor小波变换,提取掌纹图像的多尺度特征,利用非线性的LLE算法提取主元,用最近邻方法进行分类。通过Poly U掌纹库进行验证,比较了预处理、不同ROI提取方法、LLE算法的参数对识别率的影响。实验表明,此方法相比于传统的线性降维算法以及单独的LLE算法在识别率上均有所提高。 展开更多
关键词 多尺度特征 线性嵌入 非线性 掌纹识别
在线阅读 免费下载
基于判别式扩散映射分析的非线性特征提取 预览
20
作者 张成 刘亚东 李元 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期470-475,共6页
针对高维数据难以被人们直观理解,且难以被机器学习和数据挖据算法有效地处理的问题,提出一种新的非线性降维方法——判别式扩散映射分析(DDMA)。该方法将判别核方案应用到扩散映射框架中,依据样本类别标签在类内窗宽和类间窗宽中判... 针对高维数据难以被人们直观理解,且难以被机器学习和数据挖据算法有效地处理的问题,提出一种新的非线性降维方法——判别式扩散映射分析(DDMA)。该方法将判别核方案应用到扩散映射框架中,依据样本类别标签在类内窗宽和类间窗宽中判别选取高斯核窗宽,使核函数能够有效提取数据的关联特性,准确描述数据空间的结构特征。通过在人工合成Swiss-roll测试和青霉素发酵过程中的仿真应用,与主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、核主成分分析(KPCA)、拉普拉斯特征映射(LE)算法和扩散映射(DM)进行比较,实验结果表明DDMA方法在低维空间中代表高维数据的同时成功保留了数据的原始特性,且通过该方法在低维空间中产生的数据结构特性优于其他方法,在数据降维与特征提取性能上验证了该方案的有效性。 展开更多
关键词 扩散映射 非线性 判别核方案 类别标签 核函数 流形学习
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 6 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈