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一种结合局部线性嵌入与支持向量机的语音识别方法 预览
1
作者 田祥宏 《电视技术》 2019年第2期61-65,共5页
语音识别是模式识别领域的重要应用之一。本文提出一种结合局部线性嵌入SLLE(supervised Locally Linear Embedding)与支持向量机support vector machine (SVM)的新型语音识别方法SVM-SLLE算法。SVM-SLLE参考了带监督的局部线性嵌入降... 语音识别是模式识别领域的重要应用之一。本文提出一种结合局部线性嵌入SLLE(supervised Locally Linear Embedding)与支持向量机support vector machine (SVM)的新型语音识别方法SVM-SLLE算法。SVM-SLLE参考了带监督的局部线性嵌入降维算法SLLE的优点,采用改进的非线性监督距离公式,运用一个常数参数因子α来控制不同类的数据点的距离;通过支持向量机的方式计算最优的局部重构的权重向量w*,使得SVM-SLLE具有最优的归纳学习能力。使用标准的自然语音情感特征数据作为样本数据进行实验,测试结果表明, SVM-SLLE算法降维分类效果明显,语音正确识别率高于常见的SLLE ,LLE等方法。 展开更多
关键词 流形学习 局部线性嵌入 支持向量机 语音识别 降维算法
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一种面向图像分类的流形学习降维算法 预览
2
作者 刘开南 冯新扬 邵超 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第8期210-213,229共5页
数据挖掘中的流形学习降维算法可以应用于图像分类等领域。提出一种面向图像分类的流形学习降维算法Mod-LLE(Modified Locally Linear Embedding)。该算法是针对高维数据的局部线性嵌入降维算法的改进,其整合了图像识别信息来更好地改... 数据挖掘中的流形学习降维算法可以应用于图像分类等领域。提出一种面向图像分类的流形学习降维算法Mod-LLE(Modified Locally Linear Embedding)。该算法是针对高维数据的局部线性嵌入降维算法的改进,其整合了图像识别信息来更好地改善优化效果,达到在处理过程中保证原始数据固有的拓扑组成结构。以标准数据集作为案例进行测试。图像分类功能测试与降维性能测试结果表明:该算法对于人脸图像的分类精度比较高,降维性能良好。 展开更多
关键词 流形学习 局部线性嵌入 图像分类 人脸识别 降维算法
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PCA变换下超光谱图像自适应降维算法仿真 预览
3
作者 杨峰 《计算机仿真》 北大核心 2019年第8期435-438,444共5页
图像降维处理在众多领域中受到广泛的应用,作用也日益凸显。针对当前算法图像自适应降维效果差、降维效率低的问题,提出PCA变换下超光谱图像自适应降维算法。将超谱图像的每个波段当作二维矩阵,选取出其中的主成分,对超谱图像翻转,建立... 图像降维处理在众多领域中受到广泛的应用,作用也日益凸显。针对当前算法图像自适应降维效果差、降维效率低的问题,提出PCA变换下超光谱图像自适应降维算法。将超谱图像的每个波段当作二维矩阵,选取出其中的主成分,对超谱图像翻转,建立数据模型,经过变换后,超谱图像可以获得对应的向量,对数据模型做转换;分析超谱图像中的信号和噪声,提取子空间中所有的图像信息,采用一种随机变量的偏度形式对多元数据正态分布检验,可以得到数据样本,在规定的显著水平下,获取到超谱图像的投影子空间;在此基础上,建立超谱图像的样本矩阵,并分析每一行以及每一列向量的个数,计算数据不同维度之间的协方差来求取数据均值,通过构建模式矩阵可以获得超谱图像自适应降维后的矩阵,最终实现了超谱图像的自适应降维。实验结果表明,提出算法对超谱图像自适应降维后所得图像的清晰度较高,并且降维的计算时间较短,得到了降维效果好和降维效率高的结果。 展开更多
关键词 主成分分析变换 超谱图像 自适应 降维算法
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基于随机Fourier有监督特征变换降维算法的人脸检测方法 预览 被引量:1
4
作者 王颖 《吉林大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2019年第3期640-646,共7页
针对传统人脸检测方法采用空间向量对复杂环境下的高维度人脸特征进行辨识时,存在检测效率低、检测精度差的问题,提出一种基于随机Fourier有监督特征变换降维算法的人脸检测方法.首先,通过随机Fourier映射随机形成大规模多维候选集合,... 针对传统人脸检测方法采用空间向量对复杂环境下的高维度人脸特征进行辨识时,存在检测效率低、检测精度差的问题,提出一种基于随机Fourier有监督特征变换降维算法的人脸检测方法.首先,通过随机Fourier映射随机形成大规模多维候选集合,采用特征选择算法获取特征集内的最佳子集;其次,基于l2,1范数的极限学习机,产生高斯核拟合效果的随机映射,利用l2,1正规则化过滤掉人脸随机特征中的无价值及冗余特征,并对该过程进行优化,提高人脸特征降维的精度;最后,采用基于降维特征与 Adaboost算法的人脸检测方法获取的降维特征,通过Boosted级联算法获取级联分类器,实现人脸特征的准确检测.实验结果表明,该方法的漏检率和误检率均为8%,平均检测时间为118ms,运行效率和检测精度均较高. 展开更多
关键词 随机Fourier 有监督 特征变换 降维算法 正规则化 人脸检测
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基于SPLDA降维和XGBoost分类器的行为识别方法研究
5
作者 叶丹 李智 王勇军 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第6期35-39,共5页
针对人体行为识别过程中分类算法识别精度低和数据样本集的“维数灾难”问题,提出了基于行为识别的SPLDA降维算法.首先,利用SPLDA算法在原有样本协方差矩阵不变的情况下获取最重要的主分量,通过贪婪搜索方法得到多个投影向量;然后,通过... 针对人体行为识别过程中分类算法识别精度低和数据样本集的“维数灾难”问题,提出了基于行为识别的SPLDA降维算法.首先,利用SPLDA算法在原有样本协方差矩阵不变的情况下获取最重要的主分量,通过贪婪搜索方法得到多个投影向量;然后,通过更新类内散度矩阵获得最优转换矩阵;最后,将降维后的样本数据集通过XGBoost分类器进行最终的行为识别.实验结果表明,XGBoost分类器与随机森林算法相比,平均识别精度提高了2.66%,识别时间降低了0.52 s;SPLDA-XGB算法可以实现有效降维且比PCA算法、LDA算法、LPP算法、L-PCA算法与XGBoost分类器结合的识别算法具有更高的人体行为识别准确率. 展开更多
关键词 行为识别 SPLDA 投影向量 降维算法 分类
基于泰勒展开法的结构混合可靠性分析 预览
6
作者 孟广伟 魏彤辉 +1 位作者 周立明 李锋 《兵工学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期1404-1410,共7页
针对既有随机变量又有区间变量的混合不确定性问题,提出一种新的可靠性分析方法。该方法基于泰勒展开,得到了结构功能函数上界和下界的表达式;借助于降维方法,将功能函数近似表示为n个一维变量函数之和,利用泰勒展开,推导结构功能函数的... 针对既有随机变量又有区间变量的混合不确定性问题,提出一种新的可靠性分析方法。该方法基于泰勒展开,得到了结构功能函数上界和下界的表达式;借助于降维方法,将功能函数近似表示为n个一维变量函数之和,利用泰勒展开,推导结构功能函数的前4阶中心矩;运用四阶矩法可分别获得结构失效概率的上界和下界。该方法无需随机变量的分布概型,避免了对迭代最可能失效点的求解。数值算例结果表明,该方法具有较高的计算精度和较好的适应性。 展开更多
关键词 结构可靠性分析 泰勒展开 区间变量 降维算法 四阶矩
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一种融合降维和聚类的电力用户高效分类方法 预览 被引量:1
7
作者 李青 齐林海 +3 位作者 田璐 王红 田世明 卜凡鹏 《电力信息与通信技术》 2018年第11期12-18,共7页
电力用户分类方法的研究是挖掘用电习惯、调控潜力等应用的基础,针对大数据量、高维度的电力用户分类方法的研究具有重大意义。在电力大数据时代,用户用电数据随时间不断增长,呈海量趋势,大大增加了数据分析的时间和空间复杂度。文章在... 电力用户分类方法的研究是挖掘用电习惯、调控潜力等应用的基础,针对大数据量、高维度的电力用户分类方法的研究具有重大意义。在电力大数据时代,用户用电数据随时间不断增长,呈海量趋势,大大增加了数据分析的时间和空间复杂度。文章在分析电力大数据特点的基础上,提出了一种融合降维和聚类的电力用户分类高效方法。利用Spark平台实现了降维和聚类的融合,验证了该方法的有效性,并在准确性和运行时间上与传统方法比较有较大的改进。 展开更多
关键词 降维算法 K-MEANS聚类 SPARK 电力用户分类
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L-PCA算法下的高维图像降维算法研究 预览 被引量:1
8
作者 李龙龙 何东健 王美丽 《西安科技大学学报》 北大核心 2017年第6期906-911,共6页
文中借鉴经典凸技术聚类算法中的全局线性降维算法PCA与LDA聚类算法思想,提出了一种改进型的PCA降维算法L-PCA,该算法在保证原有样本协方差结构不变的前提下,获取变换矩阵中最重要的主分量进行赋权,通过调节类内与类间离散矩阵,使得类... 文中借鉴经典凸技术聚类算法中的全局线性降维算法PCA与LDA聚类算法思想,提出了一种改进型的PCA降维算法L-PCA,该算法在保证原有样本协方差结构不变的前提下,获取变换矩阵中最重要的主分量进行赋权,通过调节类内与类间离散矩阵,使得类内距离最小化、类间聚类最大化,来搜索一个合适的映射子空间来实现不同类别数据之间的划分。通过典型数据集下的实验结果很好的验证了L-PCA算法在一阶最近近邻分类器泛化误差、准确性以及目标数据表达连续性等方面的良好性能。 展开更多
关键词 降维算法 图像处理 主成分析
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基于Taylor-Edgeworth级数的结构可靠性分析 预览
9
作者 孟广伟 冯昕宇 +1 位作者 周立明 李锋 《华南理工大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期130-134,142共6页
为了解决工程实际中高维非线性或功能函数为隐式的情况给结构数值分析带来的困难,文中提出了一种新型结构可靠性直接分析方法.首先利用降维算法将维函数展开为个一维函数的形式,再将各一维函数中的变量运用变量转换方法进行变换,并结合G... 为了解决工程实际中高维非线性或功能函数为隐式的情况给结构数值分析带来的困难,文中提出了一种新型结构可靠性直接分析方法.首先利用降维算法将维函数展开为个一维函数的形式,再将各一维函数中的变量运用变量转换方法进行变换,并结合Gauss-Hermite数值积分方法,计算得到个一维函数的原点矩及中心矩,将所得矩信息与Taylor展开计算出的结构功能函数的中心矩结合,再借助Edgeworth级数法推导出结构功能函数的累积分布函数表达式,并运用结构可靠性理论计算得到结构功能函数的失效概率.该方法在计算过程中无需进行多重积分计算功能函数的统计矩.数值算例结果表明该方法正确可行. 展开更多
关键词 结构可靠性 降维算法 TAYLOR展开 Edgeworth级数 矩方法
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基于多级维纳滤波器降维的STAP处理算法性能分析 预览
10
作者 洪成洋 盛骥松 《舰船电子对抗》 2015年第6期57-61,共5页
空时自适应处理(STAP)技术充分利用空域和时域的信息,通过空时二维联合滤波技术可以有效滤除地面杂波,获得更高的检测性能,但STAP计算量巨大,实际应用很受限制,因此多种降维算法被提出。从理论分析入手,首先介绍了主分量法降维和多级... 空时自适应处理(STAP)技术充分利用空域和时域的信息,通过空时二维联合滤波技术可以有效滤除地面杂波,获得更高的检测性能,但STAP计算量巨大,实际应用很受限制,因此多种降维算法被提出。从理论分析入手,首先介绍了主分量法降维和多级维纳滤波器(MWF)降维,并从理论上对这2种算法的性能进行比较,得出MWF降维性能的优越性。该算法采取对数据进行分解降维的处理,避免了协方差矩阵特征值的分解和矩阵的估计与求逆运算,大大减小了运算量,且并行结构便于工程应用。对这一理论分析进行数值仿真,验证了MWF降维性能的优越性:随着干扰功率的变化,MWF滤波器可选的秩值也自适应改变,因而更能适用于多变的战场环境。 展开更多
关键词 多级维纳滤波器 空时自适应处理 降维算法 协方差矩阵
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二维Otsu法的降维递推综合改进算法 预览 被引量:3
11
作者 张智丰 关坤 +1 位作者 金文标 刘庆民 《杭州电子科技大学学报》 2014年第6期18-22,共5页
二维Otsu法是一种经典的图像分割算法,在其基础上发展的降维算法由于存在大量冗余计算限制了其实际应用,针对这一问题,提出二维Otsu法的降维递推综合改进算法。先把二维阈值形式降低到一维,计算区域改为对角线两侧的带形区域;然后... 二维Otsu法是一种经典的图像分割算法,在其基础上发展的降维算法由于存在大量冗余计算限制了其实际应用,针对这一问题,提出二维Otsu法的降维递推综合改进算法。先把二维阈值形式降低到一维,计算区域改为对角线两侧的带形区域;然后采用递推思想给出递推公式,应用递推公式得到图像分割阈值,去除了原有的冗余计算。结合降维与递推,时间复杂度由降维算法的O(L^3)降低为O(L^2)。实验结果表明,该种算法在保证分割效果的同时大大提高了降维算法的计算效率。 展开更多
关键词 二维大津法 递推 降维 图像分割
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基于直接估计梯度思想的数据降维算法 预览 被引量:2
12
作者 宋欣 叶世伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第8期 205-207,共3页
高维非线性数据的降维处理对于计算机完成高复杂度的数据源分析是非常重要的。从拓扑学角度分析,维数约简的过程是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性的流形。该文在局部嵌入思想的流形学习算法的基础上,提出直接估计梯度值的方法... 高维非线性数据的降维处理对于计算机完成高复杂度的数据源分析是非常重要的。从拓扑学角度分析,维数约简的过程是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性的流形。该文在局部嵌入思想的流形学习算法的基础上,提出直接估计梯度值的方法,从而达到局部线性误差逼近最小化,实现高维非线性数据的维数约简,并在Swissroll曲线上采样测试取得了良好的降维效果。 展开更多
关键词 直接估计梯度 降维算法 流形学习 局部嵌入
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一种在源数据稀疏情况下的数据降维算法 预览 被引量:2
13
作者 宋欣 叶世伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第28期 181-183,186,共4页
流形学习方法是根据流形的定义提出的一种非线性数据降维方法,主要思想是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形。从分析基于流形学习理论的局部线性嵌入算法入手,针对传统的局部线性嵌入算法在源数据稀疏时会失效的缺点,提出了基于局... 流形学习方法是根据流形的定义提出的一种非线性数据降维方法,主要思想是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形。从分析基于流形学习理论的局部线性嵌入算法入手,针对传统的局部线性嵌入算法在源数据稀疏时会失效的缺点,提出了基于局部线性逼近思想的流形学习算法,并在S-曲线上采样测试取得良好降维效果。 展开更多
关键词 降维算法 局部线性逼近 流形学习 局部线性嵌入
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一种用于物体姿态估计的快速Isomap降维算法 预览 被引量:2
14
作者 汪剑鸣 张笑 王胜蓓 《天津工业大学学报》 北大核心 2017年第5期74-78,共5页
为了降低基于流形学习的物体姿态估计算法中数据降维算法的复杂度,提高算法的执行速度,提出了一种快速的Isomap算法.通过分析Isomap算法的执行过程发现,计算任意两点间的测地线距离是导致其计算复杂度高的原因之一.基于这一分析,首先假... 为了降低基于流形学习的物体姿态估计算法中数据降维算法的复杂度,提高算法的执行速度,提出了一种快速的Isomap算法.通过分析Isomap算法的执行过程发现,计算任意两点间的测地线距离是导致其计算复杂度高的原因之一.基于这一分析,首先假定在空间旋转角度相邻的两幅图像,降维后其对应的数据点在低维流形上也相邻,然后对Isomap算法中的测地线距离矩阵构造进行优化,优化后不再需要遍历所有数据点,可以大大降低算法的计算复杂度.实验结果表明:在保证算法效果的前提下与原算法相比,本算法提高了执行速度,且图像序列越长,速度提升越明显,当图像数量达到350幅时,降维所需时间为原来的13%. 展开更多
关键词 流形学习 ISOMAP 姿态估计 非线性降维算法
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MATLAB和LabVIEW混合编程的应用 预览 被引量:2
15
作者 李向龙 袁德强 《机械制造与自动化》 2016年第2期106-108,共3页
概述MATLAB和LabVIEW混合编程的实现方法。通过实例介绍使用MATLABScript节点进行混合编程的基本方法,最后将LLTSA降维算法嵌入到这两种软件的混合编程中。结果表明:使用MATLABScript脚本节点实现LLTsA降维算法的混合编程,可以获得... 概述MATLAB和LabVIEW混合编程的实现方法。通过实例介绍使用MATLABScript节点进行混合编程的基本方法,最后将LLTSA降维算法嵌入到这两种软件的混合编程中。结果表明:使用MATLABScript脚本节点实现LLTsA降维算法的混合编程,可以获得良好的分析效果和可视化效果,为大型复杂的程序设计提供了指导意义。 展开更多
关键词 混合编程 MATLAB Script节点 LLTSA降维算法
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基于非线性流形学习和k-NN的文本分类算法 被引量:2
16
作者 张国栋 张化祥 《山东大学学报:工学版》 CAS 北大核心 2013年第1期28-33,共6页
为解决文本分类中存在的维数灾难、数据集噪声等问题,本研究提出一种利用非线性维数约简算法结合k-最邻近结点算法(k-nearest neighbor algorithm,k-NN)的文本分类算法。该算法首先对数据集进行去噪处理,再采用非线性流形学习中的局... 为解决文本分类中存在的维数灾难、数据集噪声等问题,本研究提出一种利用非线性维数约简算法结合k-最邻近结点算法(k-nearest neighbor algorithm,k-NN)的文本分类算法。该算法首先对数据集进行去噪处理,再采用非线性流形学习中的局部线性嵌入算法恢复高维数据中的中低维流形结构,以实现数据约简,利用经过上述处理的文本数据学习k-NN分类器。实验结果表明,该算法能够有效提高文本分类精度。 展开更多
关键词 非线性维数约简算法 k-最邻近结点算法 数据约简 分类
数据挖掘在石油勘探数据库中的应用前景 预览 被引量:6
17
作者 石广仁 《中国石油勘探》 CAS 2009年第1期 60-64,共5页
通过世界现状分析,指出数据挖掘(Data Mining,以下简称DM)在石油勘探数据库中的应用尚处于起步阶段。在前人的工作基础上,简述了数据库DM技术的结构、功能、算法及关键技术。以一个测井解释实例具体介绍DM的操作过程、技术方法及应用... 通过世界现状分析,指出数据挖掘(Data Mining,以下简称DM)在石油勘探数据库中的应用尚处于起步阶段。在前人的工作基础上,简述了数据库DM技术的结构、功能、算法及关键技术。以一个测井解释实例具体介绍DM的操作过程、技术方法及应用效果,验证该技术的可行性、实用性。实例中,采用多元回归分析,实现数据降维;分别采用人工神经网络和支持向量机两个挖掘算法,进行知识发现。基于国内大批石油勘探数据库(包括数据银行、数据仓库等)的陆续建成,认为DM技术的研发已提到议事日程,必将成为石油地质研究和勘探决策的有力手段。 展开更多
关键词 数据挖掘 知识发现 广义数据库 降维算法 挖掘算法 石油勘探 裂缝预测
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聚类分析中的高维数据降维方法研究 预览 被引量:2
18
作者 谢枫平 《闽西职业技术学院学报》 2009年第4期 124-128,共5页
高维数据能充分表达复杂事物的信息,但高维数据自身表达和处理复杂,妨碍了它的实际应用。阐述了用降维算法和构建索引结构来解决高维数据降维问题。以数据对象变异最大方向的投影作为特定数据对象集的主成份,将聚类分析引入高校数据... 高维数据能充分表达复杂事物的信息,但高维数据自身表达和处理复杂,妨碍了它的实际应用。阐述了用降维算法和构建索引结构来解决高维数据降维问题。以数据对象变异最大方向的投影作为特定数据对象集的主成份,将聚类分析引入高校数据资源的预处理环节,实现了数据对象集合的聚类归约。给出应用实例,为深入探索相关模式提供有效的分析方法。 展开更多
关键词 聚类分析 高维数据 降维算法 索引结构
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舰船监控网络入侵的实时检测研究 预览
19
作者 张晓珲 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第14期193-195,共3页
传统舰船监控网络入侵检测方法实时性差,无法及时发现舰船监控网络中的入侵行为。为了满足舰船监控网络入侵检测的实时性,加快舰船监控网络入侵检测速度,提出一种舰船监控网络入侵的实时检测方法。首先提取舰船监控网络入侵行为特征,然... 传统舰船监控网络入侵检测方法实时性差,无法及时发现舰船监控网络中的入侵行为。为了满足舰船监控网络入侵检测的实时性,加快舰船监控网络入侵检测速度,提出一种舰船监控网络入侵的实时检测方法。首先提取舰船监控网络入侵行为特征,然后引入特征降维算法对舰船监控网络入侵行为进行处理,使得舰船监控网络入侵行为特征数量变少,最后引入支持向量机对舰船监控网络入侵行为进行分类和检测,并通过实例分析本文方法的有效性。结果表明,本文方法能够有效防止出现'维数灾'现象,具有较好的舰船监控网络入侵检测实时性,提高入侵检测的准确性,能够有效保证舰船监控网络安全。 展开更多
关键词 舰船监控网络 入侵行为特征 特征降维算法 入侵行为分类器 检测实时性
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共词网络LDA模型的中文短文本主题分析 预览 被引量:5
20
作者 蔡永明 长青 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第3期305-317,共13页
由于短文本的特征稀疏性,传统的LDA或PLSA主题模型分析短文本的效果并不理想。结合社交网络社区发现技术,提出CA.LDA模型(Latent Dirichlet Allocation Model with Co—word network Analysis)。在传统LDA模型的基础上加入共词网... 由于短文本的特征稀疏性,传统的LDA或PLSA主题模型分析短文本的效果并不理想。结合社交网络社区发现技术,提出CA.LDA模型(Latent Dirichlet Allocation Model with Co—word network Analysis)。在传统LDA模型的基础上加入共词网络分析,考虑词汇在不同文档间的共现情况,构建词汇社交网络;利用词汇社交网络隐含空间降维的方法,以自同构等价规则,合并在网络中结构特征相同的词汇,在不损失信息的前提下,降低了词汇矩阵稀疏性;考虑词汇搭配关系(网络节点的邻接),以共词网络特征向量中心度调节主题模型中的词汇权重,通过递归累加,提高与重要词汇搭配的词汇的重要性;在传统LDA主题模型吉布斯采样(Gibbs Sampling)过程中,同时增加隐含位置聚类模型的社区发现算法,提高了具有相同搭配关系词汇划分在同一主题下的概率。实验证明该模型在短文本分析中有较好的效果。 展开更多
关键词 共词网络LDA主题模型(CA-LDA) 隐含空间降维 自同构等价规则 隐含位置聚类
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