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保局投影算法的优化研究
被引量:
3
1
作者
赵继东
鲁珂
吴跃
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期750-752,共3页
保局投影算法的基础是构造一个模拟图像局部结构的最近相邻图,但该最近相邻图并不总能够准确表示图像的流形结构,该文提出了一种基于保局投影的迭代保局投影优化算法。该方法可以不断地迭代更新保局投影算法的最近相邻图,最近邻图的构...
保局投影算法的基础是构造一个模拟图像局部结构的最近相邻图,但该最近相邻图并不总能够准确表示图像的流形结构,该文提出了一种基于保局投影的迭代保局投影优化算法。该方法可以不断地迭代更新保局投影算法的最近相邻图,最近邻图的构成直接影响到保局投影算法的性能,因此,优化后的最近相邻图可以更好地表示出图像的流形结构。从而可以得到更佳的降维映射。对该算法与PCA及LPP的图像检索效果进行实验比较,结果表明,该算法可以获得更好的效果。
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关键词
图像检索
迭代
保局投影算法
保局
投影
流形学习
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职称材料
基于Matlab仿真的数据降维实验设计
被引量:
3
2
作者
张文盛
刘忠宝
《实验技术与管理》
CAS
北大核心
2016年第9期119-121,133,共4页
在Matlab的基础上,以3种经典的数据降维方法——主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和保局投影算法(LPP)为例,给出3种降维方法的最优化比较结果,对数据降维实验方法进行了探讨和设计。通过UCI标准数据集和ORL、Yale人脸数据集的比较实...
在Matlab的基础上,以3种经典的数据降维方法——主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和保局投影算法(LPP)为例,给出3种降维方法的最优化比较结果,对数据降维实验方法进行了探讨和设计。通过UCI标准数据集和ORL、Yale人脸数据集的比较实验表明:3种降维方法均能较好地完成降维任务,其中LPP和LDA数据降维方法效率较优,但在不同的实验条件下,表现略有不同。
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关键词
数据降维
MATLAB仿真
主成分分析
线性判别分析
保局投影算法
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职称材料
基于级联降维判别的语言情感识别(英文)
被引量:
1
3
作者
王如刚
徐新洲
+3 位作者
黄程韦
吴尘
张昕然
赵力
《Journal of Southeast University(English Edition)》
EI
CAS
2016年第2期151-157,共7页
为了准确地识别语音情感信息,研究了语音情感识别的降维中判别级联效应.基于现有的局部投影算法和图形嵌入理论,提出了一种新型判别分析算法,即DCLPP算法.为了能够对语音情感识别保持足够的信息,该算法利用嵌入图形为样本的内部特点保...
为了准确地识别语音情感信息,研究了语音情感识别的降维中判别级联效应.基于现有的局部投影算法和图形嵌入理论,提出了一种新型判别分析算法,即DCLPP算法.为了能够对语音情感识别保持足够的信息,该算法利用嵌入图形为样本的内部特点保留了原始空间.然后,为了扩展映射形式,提出了一种kernel dCLPP(KDCLPP)的方法.在EM O-DB和eNTERFACE'05情感语音数据库上对该算法进行了验证,结果表明,所提算法可明显地超越现有的常用主成成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、局部保持投影(LPP)、局部鉴别嵌入(LDE)和图优化的Fisher判别分析(Gb FA)等判别分析算法,这些算法都有不同类型的分类器.
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关键词
语音情感识别
级联降维的
保局投影算法
判别分析
降维
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职称材料
融合全局和局部特征的图像特征提取方法
被引量:
4
4
作者
张雅清
刘忠宝
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2015年第4期406-411,共6页
针对图像特征提取无法同时利用样本的全局和局部特征的问题,提出融合全局和局部特征的特征提取方法.该方法充分利用线性判别分析和保局投影算法分别在特征提取中保持样本全局特征和局部特征方面的优势,进一步提高图像特征提取效率.首先...
针对图像特征提取无法同时利用样本的全局和局部特征的问题,提出融合全局和局部特征的特征提取方法.该方法充分利用线性判别分析和保局投影算法分别在特征提取中保持样本全局特征和局部特征方面的优势,进一步提高图像特征提取效率.首先,引入全局散度矩阵和局部散度矩阵分别表征样本的全局特征和局部特征.然后,基于同类样本尽可能紧密,异类样本尽可能远离的思想,构造最优化问题.比较实验表明:与传统的主成分分析、线性判别分析、保局投影算法相比,文中方法的工作效率有一定提高.
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关键词
特征提取
线性判别分析
保局投影算法
全局特征
局部特征
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职称材料
题名
保局投影算法的优化研究
被引量:
3
1
作者
赵继东
鲁珂
吴跃
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期750-752,共3页
基金
国家自然科学基金(60702072)
四川省应用基础研究基金(2006JB-67)
文摘
保局投影算法的基础是构造一个模拟图像局部结构的最近相邻图,但该最近相邻图并不总能够准确表示图像的流形结构,该文提出了一种基于保局投影的迭代保局投影优化算法。该方法可以不断地迭代更新保局投影算法的最近相邻图,最近邻图的构成直接影响到保局投影算法的性能,因此,优化后的最近相邻图可以更好地表示出图像的流形结构。从而可以得到更佳的降维映射。对该算法与PCA及LPP的图像检索效果进行实验比较,结果表明,该算法可以获得更好的效果。
关键词
图像检索
迭代
保局投影算法
保局
投影
流形学习
Keywords
image retrieval
iterative locality preserving projections algorithm
LPP
manifold learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于Matlab仿真的数据降维实验设计
被引量:
3
2
作者
张文盛
刘忠宝
机构
山西大学商务学院信息中心
中北大学计算机与控制工程学院
出处
《实验技术与管理》
CAS
北大核心
2016年第9期119-121,133,共4页
基金
山西省高等学校科技创新项目(2014142)
文摘
在Matlab的基础上,以3种经典的数据降维方法——主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和保局投影算法(LPP)为例,给出3种降维方法的最优化比较结果,对数据降维实验方法进行了探讨和设计。通过UCI标准数据集和ORL、Yale人脸数据集的比较实验表明:3种降维方法均能较好地完成降维任务,其中LPP和LDA数据降维方法效率较优,但在不同的实验条件下,表现略有不同。
关键词
数据降维
MATLAB仿真
主成分分析
线性判别分析
保局投影算法
Keywords
dimension reduction
Matlab simulation
principal component analysis(PCA)
linear discriminant analysis(LDA)
locally preserving projection(LPP)algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于级联降维判别的语言情感识别(英文)
被引量:
1
3
作者
王如刚
徐新洲
黄程韦
吴尘
张昕然
赵力
机构
东南大学水声信号处理教育部重点实验室
盐城工学院信息工程学院
出处
《Journal of Southeast University(English Edition)》
EI
CAS
2016年第2期151-157,共7页
基金
The National Natural Science Foundation of China(No.61231002,61273266)
the Ph.D.Program Foundation of Ministry of Education of China(No.20110092130004)
China Postdoctoral Science Foundation(No.2015M571637)
文摘
为了准确地识别语音情感信息,研究了语音情感识别的降维中判别级联效应.基于现有的局部投影算法和图形嵌入理论,提出了一种新型判别分析算法,即DCLPP算法.为了能够对语音情感识别保持足够的信息,该算法利用嵌入图形为样本的内部特点保留了原始空间.然后,为了扩展映射形式,提出了一种kernel dCLPP(KDCLPP)的方法.在EM O-DB和eNTERFACE'05情感语音数据库上对该算法进行了验证,结果表明,所提算法可明显地超越现有的常用主成成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、局部保持投影(LPP)、局部鉴别嵌入(LDE)和图优化的Fisher判别分析(Gb FA)等判别分析算法,这些算法都有不同类型的分类器.
关键词
语音情感识别
级联降维的
保局投影算法
判别分析
降维
Keywords
speech emotion recognition
discriminant-cascading locality preserving projections
discriminantanalysis
dimensionality reduction
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
融合全局和局部特征的图像特征提取方法
被引量:
4
4
作者
张雅清
刘忠宝
机构
太原学院数学系
中北大学计算机与控制工程学院
出处
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2015年第4期406-411,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61202311)
山西省高等学校科技创新项目(2014142)
文摘
针对图像特征提取无法同时利用样本的全局和局部特征的问题,提出融合全局和局部特征的特征提取方法.该方法充分利用线性判别分析和保局投影算法分别在特征提取中保持样本全局特征和局部特征方面的优势,进一步提高图像特征提取效率.首先,引入全局散度矩阵和局部散度矩阵分别表征样本的全局特征和局部特征.然后,基于同类样本尽可能紧密,异类样本尽可能远离的思想,构造最优化问题.比较实验表明:与传统的主成分分析、线性判别分析、保局投影算法相比,文中方法的工作效率有一定提高.
关键词
特征提取
线性判别分析
保局投影算法
全局特征
局部特征
Keywords
feature exaction
linear discriminant analysis
locally preserving projections
global feature
local feature
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
保局投影算法的优化研究
赵继东
鲁珂
吴跃
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
3
下载PDF
职称材料
2
基于Matlab仿真的数据降维实验设计
张文盛
刘忠宝
《实验技术与管理》
CAS
北大核心
2016
3
下载PDF
职称材料
3
基于级联降维判别的语言情感识别(英文)
王如刚
徐新洲
黄程韦
吴尘
张昕然
赵力
《Journal of Southeast University(English Edition)》
EI
CAS
2016
1
下载PDF
职称材料
4
融合全局和局部特征的图像特征提取方法
张雅清
刘忠宝
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2015
4
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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