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级联H桥七电平逆变器故障的SKSNN-LPP特征提取方法
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作者 彭丽维 张彼德 孔令瑜 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期110-116,共7页
针对级联H桥七电平逆变器结构复杂,故障特征属性相互交叉,相似故障类间区分度低的问题,提出一种监督核共享近邻(SKSNN)相似性度量方法,并运用于局部保持投影(LPP)算法中,形成一种新的基于监督核共享近邻的局部保持投影(SKSNN-LPP)特征... 针对级联H桥七电平逆变器结构复杂,故障特征属性相互交叉,相似故障类间区分度低的问题,提出一种监督核共享近邻(SKSNN)相似性度量方法,并运用于局部保持投影(LPP)算法中,形成一种新的基于监督核共享近邻的局部保持投影(SKSNN-LPP)特征提取算法,用于提取七电平逆变器IGBT开路故障低维敏感特征。首先,采集各故障状态下逆变器交流侧三相电流原始信号数据;其次,利用SKSNN-LPP算法提取嵌入于原始数据中的低维敏感特征;然后,将提取的特征作为支持向量机(SVM)的输入建立故障诊断模型;最后,与传统信号处理及统计分析方法进行了仿真对比分析。结果表明,所提出的特征提取方法能有效减低相似故障类误诊率,诊断精度高达96.4%,明显高于其他方法。 展开更多
关键词 级联H桥七电平逆变器 监督核共享近邻 特征提取 局部保持投影
非局部约束下的局部稀疏保持投影及其在故障检测中的应用
2
作者 卢春红 王杰华 文万志 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期123-128,共6页
局部保持投影,保持数据的邻域关系,已成功应用于过程监测.然而,局部保持投影忽略了非局部结构信息,不能保证远距离样本之间的关系.最近提出的局部保持稀疏模型,利用稀疏编码获得一组超完备基,较好地表征原始数据的内在结构特征.鉴于稀... 局部保持投影,保持数据的邻域关系,已成功应用于过程监测.然而,局部保持投影忽略了非局部结构信息,不能保证远距离样本之间的关系.最近提出的局部保持稀疏模型,利用稀疏编码获得一组超完备基,较好地表征原始数据的内在结构特征.鉴于稀疏编码能够较好地实现过程数据的局部稀疏表示,提出了非局部约束下的局部稀疏保持投影方法.首先,利用稀疏编码获取表征全局结构信息的稀疏码;其次,在非局部关系约束下保持局部结构特征,估计出不同稀疏码的概率密度,赋以相应权重,以便突出其对故障的贡献度;然后,融合过程状态信息构建合成统计量指标实施故障检测;最后,将提出的方法用于数值系统和TE化工过程仿真验证,并与现有的几种模型进行对比,结果表明了该方法的优越性. 展开更多
关键词 过程监测 稀疏编码 局部保持投影 概率密度估计
基于主成分分析的图像哈希算法
3
作者 赵珊 李永思 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期36-41,共6页
提出了一种基于主成分分析的图像哈希算法.采用主成分分析对样本进行降维,取位于变换矩阵顶端最具有识别信息的少量特征向量构造投影矩阵,再对降维后样本进行局部保持映射,同时,对主成分分析投影矩阵进行随机旋转,形成多个小投影矩阵,... 提出了一种基于主成分分析的图像哈希算法.采用主成分分析对样本进行降维,取位于变换矩阵顶端最具有识别信息的少量特征向量构造投影矩阵,再对降维后样本进行局部保持映射,同时,对主成分分析投影矩阵进行随机旋转,形成多个小投影矩阵,采用矩阵拼接方法将小投影矩阵合并构造编码投影矩阵;最后,将训练样本投影到编码投影矩阵,得到降维样本,并对其进行哈希编码,得到最终的二进制编码.实验结果证明,同其他经典算法相比,该算法具有较好的稳定性,可降低内存消耗,并提高效率. 展开更多
关键词 哈希 主成分分析 局部保持投影 图像处理
分块重排向量二维局部保持鉴别方法在人脸识别中的应用 预览
4
作者 乎西旦·居马洪 古丽娜孜·艾力木江 《伊犁师范学院学报:自然科学版》 2018年第2期68-72,共5页
提出了一种基于分块重排向量二维局部保持鉴别(Mv2DLPP)的人脸识别方法.先对原始图像矩阵进行分块,重排连接每个子块,每个子块转换成向量,通过列向量表示每个子块,可以得到二维图像,然后对二维矩阵实施2DLPP方法进行特征提取,该方法... 提出了一种基于分块重排向量二维局部保持鉴别(Mv2DLPP)的人脸识别方法.先对原始图像矩阵进行分块,重排连接每个子块,每个子块转换成向量,通过列向量表示每个子块,可以得到二维图像,然后对二维矩阵实施2DLPP方法进行特征提取,该方法能有效地提取图像的局部特征.在ORL和YALE人脸库的测试结果验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 人脸识别 特征抽取 保局投影 二维保局投影
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基于自适应局部保持投影的无监督特征选择方法 预览
5
作者 严菲 王晓栋 《中国科学技术大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期290-297,共8页
基于谱图的无监督特征选择方法在原始高维空间构建图,易受噪声或冗余特征干扰.为此提出一种基于自适应局部保持投影的无监督特征选择方法,利用全局线性回归函数建立特征选择模型,结合自适应局部保持投影提高模型准确度,引入l2,1约... 基于谱图的无监督特征选择方法在原始高维空间构建图,易受噪声或冗余特征干扰.为此提出一种基于自适应局部保持投影的无监督特征选择方法,利用全局线性回归函数建立特征选择模型,结合自适应局部保持投影提高模型准确度,引入l2,1约束提升特征之间可区分度,避免噪声干扰.最后通过实验验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 特征选择 无监督学习 线性回归 局部保持投影 l2 1范数
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卷积网络的无监督特征提取对人脸识别的研究 预览 被引量:1
6
作者 杜柏圣 《计算机技术与发展》 2018年第6期17-20,共4页
目前基于卷积神经网络的学习方法需要大量的有标注的数据。而实际应用中,标记大量的数据是非常困难的。为了解决此问题,提出了一种基于卷积神经网络的无监督特征提取方法。该方法结合了局部保持投影(LPP)算法和卷积神经网络,LPP算法... 目前基于卷积神经网络的学习方法需要大量的有标注的数据。而实际应用中,标记大量的数据是非常困难的。为了解决此问题,提出了一种基于卷积神经网络的无监督特征提取方法。该方法结合了局部保持投影(LPP)算法和卷积神经网络,LPP算法可以很好地保留图像局部结构。文中采用LPP算法来进行卷积核的学习。构建的网络结构简单有效,识别效率优于有监督的卷积神经网络。实验结果表明,该方法在真实条件下的人脸数据集Yale和经典的FERET数据集上的性能优于当前主流的无监督特征学习方法。 展开更多
关键词 无监督特征提取 卷积神经网络 局部保持投影 人脸识别
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基于自适应近邻局部保持投影算法的人脸识别 被引量:2
7
作者 周博 何宇清 王建 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第3期238-246,共9页
针对传统的局部保持投影算法(LPP)直接使用数据的原始空间信息导致选取近邻不准确,以及LPP算法投影时忽略数据类别信息的问题,提出一种基于自适应近邻局部保持投影的人脸识别方法。该方法在特征提取时利用可变的相似度、近邻信息以... 针对传统的局部保持投影算法(LPP)直接使用数据的原始空间信息导致选取近邻不准确,以及LPP算法投影时忽略数据类别信息的问题,提出一种基于自适应近邻局部保持投影的人脸识别方法。该方法在特征提取时利用可变的相似度、近邻信息以及数据类别信息构建目标函数,使得在投影子空间中同类样本尽量紧凑,异类样本尽量远离。通过最小化目标函数自适应优化邻接矩阵与投影矩阵,用优化后的投影矩阵对高维数据进行降维,采用降维后的数据进行人脸分类识别。将该方法应用于扩展Yale人脸数据库、CMU—PIE人脸数据库、MSRA人脸数据库和CAS-PEAL人脸数据库中进行人脸识别,实验结果验证了其有效性。 展开更多
关键词 图像处理 人脸识别 局部保持投影 自适应近邻 子空间学习
流形降维最小二乘回归子空间分割 预览
8
作者 林智鹏 黄増裕 简彩仁 《信息技术与网络安全》 2018年第3期88-90,95共4页
子空间分割方法一直是一种重要的机器学习方法,这些方法在人脸识别和基因表达数据识别等研究中有较好的聚类准确率。然而,这些方法在对高维小样本数据进行聚类时难以取得理想的结果。为了解决这些问题,借鉴流形降维中的局部保持投影法... 子空间分割方法一直是一种重要的机器学习方法,这些方法在人脸识别和基因表达数据识别等研究中有较好的聚类准确率。然而,这些方法在对高维小样本数据进行聚类时难以取得理想的结果。为了解决这些问题,借鉴流形降维中的局部保持投影法和最小二乘回归子空间分割法,提出流形降维最小二乘回归子空间分割法。该方法通过局部保持投影进行降维,再利用最小二乘回归子空间分割方法实现聚类。在6个生物基因表达数据集和2个图像数据集上的实验表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 最小二乘回归子空间分割 局部保持投影 降维 高维小样本
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基于加权均值人脸的多姿态人脸识别 预览
9
作者 邹国锋 傅桂霞 +2 位作者 申晋 高明亮 王科俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第10期3164-3168,共5页
针对姿态变化人脸识别的困难,提出一种基于加权均值人脸的识别思路。根据人脸姿态左右摇摆角度变化,定义每幅姿态变化人脸的权值计算方法,提出加权均值人脸的构建策略;基于姿态变化人脸的俯仰角度,将姿态变化人脸划分为俯视、平视和仰... 针对姿态变化人脸识别的困难,提出一种基于加权均值人脸的识别思路。根据人脸姿态左右摇摆角度变化,定义每幅姿态变化人脸的权值计算方法,提出加权均值人脸的构建策略;基于姿态变化人脸的俯仰角度,将姿态变化人脸划分为俯视、平视和仰视三个层次,并在每个层次中构建加权均值人脸,形成加权均值人脸矩阵;最后,采用改进的局部保持投影算法对加权均值人脸矩阵进行深层特征提取,实现多姿态人脸识别。实验结果表明,所提方法能有效提取姿态变化人脸的关键信息,使识别效果得到较大改善。 展开更多
关键词 人脸姿态变化 加权均值人脸 加权均值人脸矩阵 局部保持投影 深层特征提取
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基于保局PCA的三维点云配准算法
10
作者 王育坚 吴明明 高倩 《光学技术》 CSCD 北大核心 2018年第5期562-568,共7页
三维点云配准是三维重建过程中的重要环节,PCA算法应用于点云配准时无法保留点云局部特征,影响了配准效果,故提出一种基于保局PCA的三维点云配准算法。为了保留点云局部特征,采用保局投影LPP的思想,通过K近邻准则构造点云的邻接图及其补... 三维点云配准是三维重建过程中的重要环节,PCA算法应用于点云配准时无法保留点云局部特征,影响了配准效果,故提出一种基于保局PCA的三维点云配准算法。为了保留点云局部特征,采用保局投影LPP的思想,通过K近邻准则构造点云的邻接图及其补图;对邻近点和非邻近点采取不同的处理方式进行特征提取,通过特征矩阵求得转换参数,进行坐标归一化完成配准;为了减少光照噪声影响,对特征向量矩阵前三个主分量加权后求转换参数。实验结果表明,改进算法在对局部特征结构明显的点云进行配准时有较好的效果,改善了对光照噪声的鲁棒性。 展开更多
关键词 点云配准 主成分分析 保局投影
基于改进LPP和ECOC-SVMS的离线签名识别方法 预览
11
作者 蒋青云 《计算机与现代化》 2018年第10期74-78,共5页
提出一种基于改进LPP和ECOC-SVMS的离线签名识别方法。针对预处理后的签名图像,选择多种有效特征构建高维特征向量,引入一种改进的保局投影方法进行特征提取并同时实现高效降维;签名识别方面,使用基于Hadamad纠错编码方法的ECOC支... 提出一种基于改进LPP和ECOC-SVMS的离线签名识别方法。针对预处理后的签名图像,选择多种有效特征构建高维特征向量,引入一种改进的保局投影方法进行特征提取并同时实现高效降维;签名识别方面,使用基于Hadamad纠错编码方法的ECOC支持向量机多类分类方法,并引入近似概率对ECOC解码进行改进,以提升多类分类器的性能。实验结果表明此方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 离线签名识别 保局投影 纠错编码支持向量机
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局部保护降维与高斯混合模型的高光谱图像分类 预览
12
作者 叶珍 白璘 《工业仪表与自动化装置》 2017年第4期3-6,15共5页
高光谱图像具有高谱间分辨率和低空间分辨率的特点,传统的分类方法难以得到较高的分类精度。针对该问题,该文研究了两种局部保护降维法——局部保护投影(LPP)和局部保护非负矩阵分离(LPNMF)对高光谱图像降维,这两种方法能很好地保... 高光谱图像具有高谱间分辨率和低空间分辨率的特点,传统的分类方法难以得到较高的分类精度。针对该问题,该文研究了两种局部保护降维法——局部保护投影(LPP)和局部保护非负矩阵分离(LPNMF)对高光谱图像降维,这两种方法能很好地保护输入空间相邻像素间的局部特征。由于高光谱图像各类间的统计分布多为复杂的多模型结构,文中采用高斯混合模型(GMM)分类器对降维后的数据进行分类。实验结果表明,将局部保护降维与高斯混合模型相结合的高光谱图像分类算法不但在小样本情况下能有效地提高分类精度,而且在背景像素混合的情况下和高斯白噪声环境中具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 高斯混合模型 局部保护投影 局部保护非负矩阵分离 高光谱图像分类
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Performance monitoring of non-gaussian chemical processes with modes-switching using globality-locality preserving projection
13
作者 Xin Peng Yang Tang +1 位作者 Wenli Du Feng Qian 《化学科学与工程前沿:英文版》 EI CAS CSCD 2017年第3期429-439,共11页
关键词 性能监控 投影转换 非高斯 化学过程 全球化 特征值分解 故障检测方法 独立成分分析
样本列信息与自适应邻域图的局部保持投影 预览
14
作者 王海燕 林克正 +1 位作者 马龙 李骜 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第9期1474-1483,共10页
针对局部保持投影(locality preserving projection,LPP)算法在传统k近邻构图过程中出现的参数k选择困难问题和样本的一维向量容易忽略样本的原始结构特征问题,引入样本的列信息思想,提出了一种基于样本对应列信息的自适应邻域构... 针对局部保持投影(locality preserving projection,LPP)算法在传统k近邻构图过程中出现的参数k选择困难问题和样本的一维向量容易忽略样本的原始结构特征问题,引入样本的列信息思想,提出了一种基于样本对应列信息的自适应邻域构图的局部保持投影算法(adaptive neighbor and corresponding columns based graph construction on LPP, ANCCG-LPP)。该算法根据样本间的列信息自适应地得出所有样本列的列近邻,然后根据样本间成对的列近邻个数自适应地确定样本的邻域;最后通过重新定义权值矩阵来优化目标函数进行最优投影向量集的求解。在ANCCG-LPP算法的基础上,通过加入样本的类别信息,提出了有监督的ANCCGLPP算法。在ORL、Yale Extended B人脸库上的仿真实验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 K近邻 局部保持投影 自适应邻域 样本列 结构特征
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流形学习及其算法分析 预览
15
作者 冯灵清 刘艳红 刘宇晶 《计算机时代》 2017年第4期1-4,共4页
流形学习作为机器学习、数据挖掘及模式识别领域近年来的一个研究热点,其本质在于找出嵌入在高维空间中的低维光滑流形,揭示隐藏在高维数据中的内在低维结构,以实现非线性降维。介绍了流形学习的基本思想,分析、比较了等距映射(Isomap... 流形学习作为机器学习、数据挖掘及模式识别领域近年来的一个研究热点,其本质在于找出嵌入在高维空间中的低维光滑流形,揭示隐藏在高维数据中的内在低维结构,以实现非线性降维。介绍了流形学习的基本思想,分析、比较了等距映射(Isomap),局部线性嵌入算法(LLE),拉普拉斯特征映射算法(Laplacian Eigenmap)和局部保留投影等几种常用流形学习算法的研究成果及优缺点,提出了流形学习中的一些问题,以利于更好地进行数据的降维与分析。 展开更多
关键词 流形学习 等距离映射 局部线性嵌入 拉普拉斯特征映射 局部保留投影
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基于张量局部保持投影算法的图像检索 预览
16
作者 韩丹丹 韩立新 《计算机与现代化》 2017年第1期71-74,共4页
针对局部保持投影算法是无监督的学习,无法区别类别信息的缺点,本文通过加入鉴别信息的方式对局部保持投影算法进行改进,并将改进的算法推广到张量空间。通过在标准数据集上的对比实验得出,张量改进的局部保持投影算法的检索效果要比原... 针对局部保持投影算法是无监督的学习,无法区别类别信息的缺点,本文通过加入鉴别信息的方式对局部保持投影算法进行改进,并将改进的算法推广到张量空间。通过在标准数据集上的对比实验得出,张量改进的局部保持投影算法的检索效果要比原有算法的效果好。 展开更多
关键词 局部保持投影 张量表示 图像检索
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基于稀疏相似保持算法的人脸识别 预览 被引量:1
17
作者 冯海亮 王应健 罗甫林 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期19-24,共6页
鉴于人为选取近邻大小和权重矩阵对局部保持投影(LPP)算法的高维人脸图像特征提取有较大影响,结合稀疏表示原理提出了一种稀疏相似保持(SSP)算法。SSP算法利用稀疏表示,在全局结构中自适应地选取数据间的相似关系,构建非负稀疏关系... 鉴于人为选取近邻大小和权重矩阵对局部保持投影(LPP)算法的高维人脸图像特征提取有较大影响,结合稀疏表示原理提出了一种稀疏相似保持(SSP)算法。SSP算法利用稀疏表示,在全局结构中自适应地选取数据间的相似关系,构建非负稀疏关系图,在低维空间中保持高维原始数据的内在稀疏特性不变,能有效地提取出低维鉴别特征。在Extend Yale B、CMU PIE人脸数据库上进行实验,其识别率分别达到了87.35%、90.09%,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 局部保持投影 稀疏图 稀疏相似保持
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基于半监督PCA-LPP流形学习算法的故障降维辨识 预览 被引量:3
18
作者 张晓涛 唐力伟 +1 位作者 王平 邓士杰 《中南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1559-1564,共6页
提出一种基于半监督思想PCA-LPP的流形学习维数约简故障辨识方法,兼顾PCA的全局结构和LPP的局部结构保持以及样本的类别信息,构造新的投影矩阵目标函数,给出PCA-LPP流形学习算法的计算原理。采用UCI中wine数据集验证半监督PCA-LPP方法... 提出一种基于半监督思想PCA-LPP的流形学习维数约简故障辨识方法,兼顾PCA的全局结构和LPP的局部结构保持以及样本的类别信息,构造新的投影矩阵目标函数,给出PCA-LPP流形学习算法的计算原理。采用UCI中wine数据集验证半监督PCA-LPP方法的维数约简性能,并就齿轮箱故障声发射实验信号,以小波包能量熵作为特征向量,并将特征向量的降维结果输入支持向量机进行故障类型辨识。研究结果表明:半监督PCA-LPP方法的降维结果,能够充分考虑不同故障特征向量的差异信息,相应的故障类型辨识精度高于PCA及LPP方法。 展开更多
关键词 流形学习 局部保持投影 主元分析 故障诊断 故障辨识
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二维判别监督LPP算法在人脸识别中的应用 预览
19
作者 赵璇 刘辉 《价值工程》 2016年第5期219-220,共2页
一维常规LPP方法应用于人脸识别数据时,由于通常存在矩阵奇异性问题,相应特征方程不可直接求解;目前已提出了二维局部保持投影算法(2DLPP)可以解决上述问题。但需要指出的是,2DLPP是一个非监督的学习方法,其只考虑了数据的距离关系,... 一维常规LPP方法应用于人脸识别数据时,由于通常存在矩阵奇异性问题,相应特征方程不可直接求解;目前已提出了二维局部保持投影算法(2DLPP)可以解决上述问题。但需要指出的是,2DLPP是一个非监督的学习方法,其只考虑了数据的距离关系,而忽视了合理处理不同类别样本间关系的问题。本文将介绍的2DLPP改进方法——二维判别监督局部保持投影(2DDSLPP)的方法能利用监督学习的手段改进2DLPP,提高其分类性能。通过实验证明,可以大大提高识别率。 展开更多
关键词 人脸识别 局部保持投影 线性判别分析 子空间
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有监督的无参数核局部保持投影及人脸识别 预览 被引量:1
20
作者 龚劬 许凯强 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期301-304,309共5页
针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,将加核及构造无参数近邻图两种思想同时引入到局部保持投影算法中,在有监督的模式下,提出了一种新的有监督的无参数核局部保持投影(Parameter-less Supervised Kernel Locali-ty Preserving Pro... 针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,将加核及构造无参数近邻图两种思想同时引入到局部保持投影算法中,在有监督的模式下,提出了一种新的有监督的无参数核局部保持投影(Parameter-less Supervised Kernel Locali-ty Preserving Projection,PSKLPP)算法并给出了其推导过程。该算法通过将欧氏距离改为对离群数据更为鲁棒的余弦距离,构造无参数近邻图,利用核方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间,运用局部保持投影算法得到一线性映射,有效避免了在计算相似矩阵过程中面临的复杂参数选择问题。在ORL和Yale人脸库上的仿真实验验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 特征提取 局部保持投影 无参数近邻图 核方法
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