近年来,随着人工智能领域技术的不断发展,人机交互领域吸引了更多学者的关注。研究表明由脑电图(electroencephalogram,EEG)提取的特征功率谱密度对于脑力负荷的变化比较敏感,但由于其维数过高,容易造成数据灾难。局部线性嵌入(locally ...近年来,随着人工智能领域技术的不断发展,人机交互领域吸引了更多学者的关注。研究表明由脑电图(electroencephalogram,EEG)提取的特征功率谱密度对于脑力负荷的变化比较敏感,但由于其维数过高,容易造成数据灾难。局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)是常用的非线性降维算法,该算法弥补了传统线性降维算法无法发现数据中非线性结构关系的不足。由于不同数据集中样本分布的稀疏程度和扭曲程度不同,在使用LLE对不同数据集进行降维时的最佳邻域参数也不同。利用样本点之间的欧氏距离和测地距离的关系量化了数据集的扭曲程度,自适应邻域参数的局部线性嵌入算法(variable k-locally linear embedding,VK-LLE)动态地调整每一个数据集的最佳邻域参数,解决了样本分布扭曲程度不同对降维效果造成的干扰。实验结果表明,经过VK-LLE降维后的数据使用支持向量机(support vector machine,SVM)分类精度普遍高于经过传统LLE的降维后再使用SVM分类的精度,对复杂数据集有更强的适应能力。展开更多
由于实际采集数据的局部邻域并非位于线性子空间中,传统的局部线性嵌入算法无法出提取显著特征。针对该问题,提出了局部线性增强嵌入(local linear augmentation embedding,LLAE)算法。首先通过高维重构模型挖掘出流形的本质结构;然后...由于实际采集数据的局部邻域并非位于线性子空间中,传统的局部线性嵌入算法无法出提取显著特征。针对该问题,提出了局部线性增强嵌入(local linear augmentation embedding,LLAE)算法。首先通过高维重构模型挖掘出流形的本质结构;然后将邻域线性增强策略引入到低维目标函数的构造中,通过构造均值和方差模型,获得样本的显著特征。在两个轴承数据集上进行了大量的实验,LLAE算法获得了良好的可视化和聚类效果,识别精度达到了97%以上。这表明LLAE算法能够提取出显著的特征,实现更有效的故障诊断。展开更多
针对降维算法局部线性嵌入算法LLE(Local Linear Embedding)未能充分保留高维数据中邻域之间的结构的问题,提出了一种新的融合邻域分布属性的局部线性嵌入算法。该算法通过计算每个样本数据的邻域分布以及KL(Kullback-Leibler)散度度量...针对降维算法局部线性嵌入算法LLE(Local Linear Embedding)未能充分保留高维数据中邻域之间的结构的问题,提出了一种新的融合邻域分布属性的局部线性嵌入算法。该算法通过计算每个样本数据的邻域分布以及KL(Kullback-Leibler)散度度量不同邻域点与其中心样本各自的近邻分布差异,并利用其差值优化重构的权重系数,从而获得更精确的低维电机数据。通过可视化、Fisher测量和识别精度3个评价结果验证了该算法挖掘电机轴承检测数据高维结构的有效性。展开更多
高光谱图像数据体现为波段多、地物标签获取困难大、谱信息抗干扰能力弱等特征,容易引起维数灾难、光谱空间变异性等问题,从而影响分类器的分类精度。针对这些问题,本文将负相似信息引入到拉普拉斯支持向量机(Laplacian Support Vector ...高光谱图像数据体现为波段多、地物标签获取困难大、谱信息抗干扰能力弱等特征,容易引起维数灾难、光谱空间变异性等问题,从而影响分类器的分类精度。针对这些问题,本文将负相似信息引入到拉普拉斯支持向量机(Laplacian Support Vector Machine,Lap SVM)的流形正则化项中,提出了一种引入负相似的拉普拉斯支持向量机(Dissimilarity in Laplacian Support Vector Machine,Diss-Lap SVM)分类算法,抑制光谱空间变异对分类结果的影响。同时,本文提出利用线性近邻传播(Linear Neighborhood Propagation,LNP)算法构造图的拉普拉斯矩阵,更有效地引入无标签样本的信息。实验结果表明,本文算法的分类精度得到了提高,特别是对光谱特征相似的地物。展开更多
提出了一种半监督线性近邻传递的相关反馈方法FSLNP(feedback semi-supervised linear neighborhood propagation).该算法不仅能够保持正、负例约束信息,而且能够保持图的局部以及全局相关性结构信息.采用相关反馈的有标签和未知标签图...提出了一种半监督线性近邻传递的相关反馈方法FSLNP(feedback semi-supervised linear neighborhood propagation).该算法不仅能够保持正、负例约束信息,而且能够保持图的局部以及全局相关性结构信息.采用相关反馈的有标签和未知标签图像点,找到比较好的表示图像相关性的一个图结构,来揭示图像点的语义间结构关系.实验结果表明:该算法可以提高检索的准确度,而且在经过长期学习后可以获得一个优化相关性的图结构.展开更多
文摘近年来,随着人工智能领域技术的不断发展,人机交互领域吸引了更多学者的关注。研究表明由脑电图(electroencephalogram,EEG)提取的特征功率谱密度对于脑力负荷的变化比较敏感,但由于其维数过高,容易造成数据灾难。局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)是常用的非线性降维算法,该算法弥补了传统线性降维算法无法发现数据中非线性结构关系的不足。由于不同数据集中样本分布的稀疏程度和扭曲程度不同,在使用LLE对不同数据集进行降维时的最佳邻域参数也不同。利用样本点之间的欧氏距离和测地距离的关系量化了数据集的扭曲程度,自适应邻域参数的局部线性嵌入算法(variable k-locally linear embedding,VK-LLE)动态地调整每一个数据集的最佳邻域参数,解决了样本分布扭曲程度不同对降维效果造成的干扰。实验结果表明,经过VK-LLE降维后的数据使用支持向量机(support vector machine,SVM)分类精度普遍高于经过传统LLE的降维后再使用SVM分类的精度,对复杂数据集有更强的适应能力。
文摘由于实际采集数据的局部邻域并非位于线性子空间中,传统的局部线性嵌入算法无法出提取显著特征。针对该问题,提出了局部线性增强嵌入(local linear augmentation embedding,LLAE)算法。首先通过高维重构模型挖掘出流形的本质结构;然后将邻域线性增强策略引入到低维目标函数的构造中,通过构造均值和方差模型,获得样本的显著特征。在两个轴承数据集上进行了大量的实验,LLAE算法获得了良好的可视化和聚类效果,识别精度达到了97%以上。这表明LLAE算法能够提取出显著的特征,实现更有效的故障诊断。
文摘针对降维算法局部线性嵌入算法LLE(Local Linear Embedding)未能充分保留高维数据中邻域之间的结构的问题,提出了一种新的融合邻域分布属性的局部线性嵌入算法。该算法通过计算每个样本数据的邻域分布以及KL(Kullback-Leibler)散度度量不同邻域点与其中心样本各自的近邻分布差异,并利用其差值优化重构的权重系数,从而获得更精确的低维电机数据。通过可视化、Fisher测量和识别精度3个评价结果验证了该算法挖掘电机轴承检测数据高维结构的有效性。
基金the 2008 Project of Scientific Research Foundation for the Returned Overseas Chinese Scholars(2008年教育部留学回国人员科研启动基金)the Science-Technology Project of Guangdong Province of China under Grant No.2007B030803006(广东省科技攻关项目)the Science-Technology Project of Hubei Province of China under Grant No.2005AA101C17(湖北省科技攻关项目)
文摘高光谱图像数据体现为波段多、地物标签获取困难大、谱信息抗干扰能力弱等特征,容易引起维数灾难、光谱空间变异性等问题,从而影响分类器的分类精度。针对这些问题,本文将负相似信息引入到拉普拉斯支持向量机(Laplacian Support Vector Machine,Lap SVM)的流形正则化项中,提出了一种引入负相似的拉普拉斯支持向量机(Dissimilarity in Laplacian Support Vector Machine,Diss-Lap SVM)分类算法,抑制光谱空间变异对分类结果的影响。同时,本文提出利用线性近邻传播(Linear Neighborhood Propagation,LNP)算法构造图的拉普拉斯矩阵,更有效地引入无标签样本的信息。实验结果表明,本文算法的分类精度得到了提高,特别是对光谱特征相似的地物。
文摘提出了一种半监督线性近邻传递的相关反馈方法FSLNP(feedback semi-supervised linear neighborhood propagation).该算法不仅能够保持正、负例约束信息,而且能够保持图的局部以及全局相关性结构信息.采用相关反馈的有标签和未知标签图像点,找到比较好的表示图像相关性的一个图结构,来揭示图像点的语义间结构关系.实验结果表明:该算法可以提高检索的准确度,而且在经过长期学习后可以获得一个优化相关性的图结构.
