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题名基于全局流形结构的半监督学习室内定位算法
被引量:1
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作者
李世宝
王升志
张鑫
陈海华
刘建航
何怡静
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机构
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
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出处
《计算机与现代化》
2019年第7期82-87,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61601519)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(18CX02134A,18CX02135A,18CX02137A)
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文摘
针对传统基于WLAN的指纹定位方法中,因需要密集采集参考点标记数据带来的指纹库构建工作开销大的问题,提出一种基于全局特征保持的半监督流形对齐指纹库构建算法。该算法仅利用少量采集时间开销大的标记数据,结合大量易采集的未标记数据,通过求解流形对齐目标函数,实现对未标记数据的位置标定,减少指纹库构建的消耗。同时,运用测地线距离得到全局流形结构以充分挖掘少量标记数据中的对应特征,提升在少量标记数据情况下构建的指纹库精度。真实场景的实验结果表明,所提算法可以显著降低离线指纹库的构建开销,同时可以取得较优的定位精度。
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关键词
无线局域网
室内指纹定位
全局流形结构
半监督流形对齐
指纹库构建
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Keywords
wireless local area network (WLAN)
indoor fingerprinting localization
global geometry of manifold structure
semi-supervised manifold alignment
radio map construction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于全局和局部流形结构的高光谱图像特征提取算法
被引量:3
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作者
赵春晖
崔晓辰
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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出处
《沈阳大学学报(自然科学版)》
CAS
2015年第4期283-288,共6页
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文摘
针对目前高光谱图像基于流形学习的无监督特征提取算法中只能够单独描述高维数据空间局部或者全局的几何结构,并且没有一种算法能够同时保持高维数据全局和局部的几何结构的问题,提出了一种基于全局和局部流形结构的无监督特征提取算法(GLMS)对高光谱图像进行特征提取.算法基于流形学习基本理论,需要建立两种保持流形结构的近邻图,分别用来描述数据的全局和局部的流形结构,通过求解广义特征值问题获得重构权值矩阵进而得到低维嵌入空间的最优投影,以达到降维的目的.在AVIRIS高光谱图像以及Indian Pine和Salina数据集上进行仿真对比实验,结果表明,提出的算法在分类精度和计算效率上有较好的提高.
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关键词
高光谱图像
无监督特征提取
全局和局部流形结构
流形学习
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Keywords
hyperspectral image
unsupervised feature extraction
global and local manifold
manifold learning
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分类号
TN911.2
[电子电信—通信与信息系统]
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