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Manifold Structure Analysis of Tactical Network Traffic Matrix Based on Maximum Variance Unfolding Algorithm
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作者 Hao Shi Guofeng Wang +2 位作者 Rouxi Wang Jinshan Yang Kaishuan Shang 《Journal of Electronic Research and Application》 2023年第6期42-49,共8页
As modern weapons and equipment undergo increasing levels of informatization,intelligence,and networking,the topology and traffic characteristics of battlefield data networks built with tactical data links are becomin... As modern weapons and equipment undergo increasing levels of informatization,intelligence,and networking,the topology and traffic characteristics of battlefield data networks built with tactical data links are becoming progressively complex.In this paper,we employ a traffic matrix to model the tactical data link network.We propose a method that utilizes the Maximum Variance Unfolding(MVU)algorithm to conduct nonlinear dimensionality reduction analysis on high-dimensional open network traffic matrix datasets.This approach introduces novel ideas and methods for future applications,including traffic prediction and anomaly analysis in real battlefield network environments. 展开更多
关键词 Manifold learning maximum variance unfolding(mvu)algorithm Nonlinear dimensionality reduction
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基于改进MVU的非线性动态过程故障检测方法 被引量:10
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作者 陈如清 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2111-2117,共7页
针对化工过程数据的非线性和动态性分布特征,引入Laplacian特征映射(LE),提出了一种基于改进最大方差展开(MVU)的特征提取算法。在改进算法中,局部以欧式距离、全局以测地线距离为尺度度量数据间差异性,以更好反映数据内在几何性质;此外... 针对化工过程数据的非线性和动态性分布特征,引入Laplacian特征映射(LE),提出了一种基于改进最大方差展开(MVU)的特征提取算法。在改进算法中,局部以欧式距离、全局以测地线距离为尺度度量数据间差异性,以更好反映数据内在几何性质;此外,借鉴LE算法思路,通过最小化近邻点间距离实现流形结构保持。改进算法兼具全局特性保持和局部流形学习能力,计算效率也有较大提高。将其用于提取非线性动态过程高维数据子流形特征,利用SVDD在特征空间建立故障检测模型,构造统计量并确定其控制限。TE过程仿真及丙烯聚合过程实验研究表明改进方法能有效挖掘过程特征信息、监控过程变化并及时检测故障发生,故障检测率较传统方法有显著提高。 展开更多
关键词 最大方差展开 Laplacian特征映射 SVDD 非线性动态过程 故障检测
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基于叶片图像和监督正交最大差异伸展的植物识别方法 被引量:5
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作者 张善文 张传雷 +2 位作者 王旭启 周争光 张雅丽 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期184-188,共5页
无论对于农业信息化还是对于生态保护,研究植物识别都是非常必要的。基于植物叶片的植物识别方法一直是植物学中的一个重要研究方向。植物叶片的颜色、形状、纹理等特征都可以用来作为识别依据(杜吉祥,2005;纪寿文等,2002;王晓峰等,
关键词 流形学习 植物叶片识别 最大差异伸展 监督正交最大差异伸展
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全局保持的流形学习算法对比研究 被引量:6
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作者 曾宪华 罗四维 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第15期1-6,89,共7页
全局保持的流形学习算法主要是基于保持高维观测空间和内在低维流形的全局几何特性。详细比较了全局保持的典型流形学习算法的特点及其相互之间的联系,标明了它们的优点与缺陷。实验说明这些方法发现的内在维数和内在低维流形的差异。... 全局保持的流形学习算法主要是基于保持高维观测空间和内在低维流形的全局几何特性。详细比较了全局保持的典型流形学习算法的特点及其相互之间的联系,标明了它们的优点与缺陷。实验说明这些方法发现的内在维数和内在低维流形的差异。最后提出了一些新的流形学习研究方向。 展开更多
关键词 全局保持 谱方法 核主成分分析 等度规映射 最大方差展开
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监督最大差伸展算法及其在步态识别中的应用
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作者 王旭启 张善文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第11期4390-4393,共4页
在步态识别过程中影响步态识别性能的因素很多。为了提高步态识别率,在最大差异伸展(MVU)算法的基础上,提出了一种监督MVU算法并应用于步态图像识别中。该方法能够通过线性变换找到一个最佳子空间,使不同子流形数据更分散、同一流形数... 在步态识别过程中影响步态识别性能的因素很多。为了提高步态识别率,在最大差异伸展(MVU)算法的基础上,提出了一种监督MVU算法并应用于步态图像识别中。该方法能够通过线性变换找到一个最佳子空间,使不同子流形数据更分散、同一流形数据更紧密。由真实的步态图像数据库上的实验结果证实了所提出算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 步态识别 维数约简 最大差异伸展算法 监督最大差异伸展算法
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一种非线性过程监控方法 被引量:3
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作者 杨正永 王昕 王振雷 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1131-1134,共4页
实际工业过程都具有非线性等特征。传统的监控方法有将降维后的非线性数据映射到高维线性空间再进行数据处理,实现过程的监控。本文是在一种否定选择算法的基础上,首先利用最大方差展开(MVU)方法对正常高维数据进行降维,再利用否定选择... 实际工业过程都具有非线性等特征。传统的监控方法有将降维后的非线性数据映射到高维线性空间再进行数据处理,实现过程的监控。本文是在一种否定选择算法的基础上,首先利用最大方差展开(MVU)方法对正常高维数据进行降维,再利用否定选择算法直接对降维后的多维非线性数据建立"超球体群"模型,实现对过程的监控,保证工业过程的平稳运行。仿真实验是基于TE模型进行的,仿真结果表明该方法较传统方法及其他改进方法具有更好的监控能力,说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 非线性 否定选择算法 最大方差展开(mvu)方法 超球体群
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一种新的基于有区别方差分析的流形学习算法 被引量:1
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作者 王庆刚 李见为 胥勋涛 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期1096-1100,共5页
提出了一种有区别方差嵌入(DVE,distinguishing variance embeddings)算法。算法建立在最大方差展开(MVU,maximumvariance unfolding)和拉普拉斯特征映射(Laplacianeigenmaps)的基础上,通过最大化非近邻点在低维空间中的距离在全局上展... 提出了一种有区别方差嵌入(DVE,distinguishing variance embeddings)算法。算法建立在最大方差展开(MVU,maximumvariance unfolding)和拉普拉斯特征映射(Laplacianeigenmaps)的基础上,通过最大化非近邻点在低维空间中的距离在全局上展开嵌入流形,利用近邻点间的距离和约束有效保留了数据集的局部邻近关系。DVE算法也可以看作是对MVU算法的约束松弛改进。在易于可视化的模拟数据和具有嵌入流形结构的图像数据集上进行了实验,实验结果证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 流形学习 维数约减 方差分析 最大方差展开(mvu) 拉普拉斯特征映射
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