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多模态高维数据关联分析的联合协同回归模型 被引量:1
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作者 王凯明 李荣鹏 +1 位作者 肖玉柱 宋学力 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第8期28-33,共6页
针对具有类间差异特性的多模态高维数据的关联分析问题,提出一种联合协同回归模型,其由回归模型和典型相关分析模型组合而成。应用协同回归模型进行多模态数据之间以及多模态数据与表型变量间的关联分析;利用Fused lasso实现类间数据融... 针对具有类间差异特性的多模态高维数据的关联分析问题,提出一种联合协同回归模型,其由回归模型和典型相关分析模型组合而成。应用协同回归模型进行多模态数据之间以及多模态数据与表型变量间的关联分析;利用Fused lasso实现类间数据融合,利用l_(1)范数的稀疏作用得到具有共享模式和类特征模式的稀疏典型向量;使用数据融合方法选择重要特征。通过ROC曲线对比表明,该模型与传统模型相比,显著提高了多模态高数据特征选择的准确度。 展开更多
关键词 典型相关分析 协同回归 特征选择 Fused lasso 稀疏
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基于SDAE特征表示的协同主题回归推荐模型 被引量:3
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作者 谢国民 张婷婷 +2 位作者 刘明 屠乃威 刘志邦 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期924-932,共9页
为解决推荐系统中的冷启动问题,在协同主题回归CTR模型的基础上引入堆叠去噪自编码器SDAE深度学习网络,用于学习用户辅助信息的隐表示,建立SDAE-CTR模型。模型应用2层SDAE网络,以用户信息为网络输入量,将编码过程获得的用户辅助信息的... 为解决推荐系统中的冷启动问题,在协同主题回归CTR模型的基础上引入堆叠去噪自编码器SDAE深度学习网络,用于学习用户辅助信息的隐表示,建立SDAE-CTR模型。模型应用2层SDAE网络,以用户信息为网络输入量,将编码过程获得的用户辅助信息的隐表示和解码过程获得的输入近似表示为网络的双输出量,最小化用户辅助信息和近似表示的差值来确定最优隐表示。模型融合用户-项目评分矩阵(冷启动条件无评分)、项目内容信息和用户辅助信息实现用户对未评分项目的评分预测,并在LastFM、Book Crossing和MovieLens数据集上从推荐准确度、新颖性和用户冷启动条件下的推荐效果等3方面对SDAE-CTR模型和CTR模型进行比较。结果表明,SDAE-CTR模型在冷启动或非冷启动的条件下,推荐效果都要优于CTR模型的,虽然新颖性较CTR模型稍微逊色一些,但理论上在合理的范围内,总体上SDAE-CTR模型表现较优。 展开更多
关键词 推荐系统 协同主题回归模型 堆叠去噪自编码器 混合推荐
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基于多层次协同稀疏回归模型侧脑室分割方法
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作者 许政 程远志 《智能计算机与应用》 2018年第3期229-234,共6页
稀疏学习理论是高光谱解混中的有力工具。由Ioradche等人提出的协同稀疏回归模型[1]利用丰度矩阵的行稀疏特性,对丰度矩阵施加协同稀疏,从而优化解混的结果。本文受到高光谱解混理论的启发,将协同稀疏回归引入到脑室分割中。为了克服传... 稀疏学习理论是高光谱解混中的有力工具。由Ioradche等人提出的协同稀疏回归模型[1]利用丰度矩阵的行稀疏特性,对丰度矩阵施加协同稀疏,从而优化解混的结果。本文受到高光谱解混理论的启发,将协同稀疏回归引入到脑室分割中。为了克服传统的协同稀疏回归方法仅考虑噪声误差而忽视稀疏粗差的缺点,本文提出了一种新的基于多层次协同稀疏回归模型侧脑室分割方法,从而进一步提高医学图像的分割精度。该方法将输入的侧脑室形状正则化为形状库中训练形状的稀疏线性组合,并且使用协同稀疏性来描述侧脑室形状库中的行稀疏性。最后采用多层次分割优化策略[2],分割结果将按照由粗到细的方法演化。实验结果表明本文新提出的方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 侧脑室分割 协同稀疏回归 多层次策略 主动形状模型
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协同稀疏低秩的高光谱图像解混 被引量:1
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作者 韩红伟 冯向东 郭科 《现代电子技术》 2022年第5期67-73,共7页
稀疏解混能够有效地规避高光谱场景中缺少纯像元和估计端元数目的两个瓶颈问题,因而成为目前广泛研究的光谱解混技术。针对协同稀疏解混模型在边界上容易出现错误识别的问题,结合字典削减策略和低秩表示,提出一种协同稀疏低秩的解混模... 稀疏解混能够有效地规避高光谱场景中缺少纯像元和估计端元数目的两个瓶颈问题,因而成为目前广泛研究的光谱解混技术。针对协同稀疏解混模型在边界上容易出现错误识别的问题,结合字典削减策略和低秩表示,提出一种协同稀疏低秩的解混模型。该方法同时施加稀疏和低秩约束在丰度矩阵上,并对协同稀疏模型的?2,1混合范数采用加权策略,使得行稀疏性得到了增强,同时也使用非凸logdet(·)作为秩的光滑替代函数。由于提出方法充分利用了高光谱数据的空间信息和光谱信息,因此获得了比协同稀疏回归模型更准确的解混结果。最后利用著名的交替方向乘子方法(ADMM)对提出的非凸模型进行有效求解,实验结果验证了提出算法的有效性。 展开更多
关键词 协同稀疏回归 稀疏表示 高光谱解混 低秩表示 高光谱图像 解混模型 实验分析
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基于空间加权协同稀疏的高光谱解混算法研究 被引量:4
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作者 朱昌宇 张绍泉 +1 位作者 李军 李恒超 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2018年第1期92-101,共10页
针对传统稀疏解混算法因空间信息利用不足带来的丰度图像空间分布连续性差的问题,本文提出了一种基于空间加权协同稀疏的解混方法.该方法利用协同稀疏正则项刻画丰度系数的行稀疏性;同时,在协同稀疏框架下,引入空间加权因子挖掘高光谱... 针对传统稀疏解混算法因空间信息利用不足带来的丰度图像空间分布连续性差的问题,本文提出了一种基于空间加权协同稀疏的解混方法.该方法利用协同稀疏正则项刻画丰度系数的行稀疏性;同时,在协同稀疏框架下,引入空间加权因子挖掘高光谱图像邻域像元间的空间相关性.本模型采用交替方向乘子法求解,通过交替迭代,对空间权重和丰度系数进行优化.模拟和真实高光谱数据实验结果表明本文方法能够比现有同类方法获得更精确的解混结果. 展开更多
关键词 高光谱图像 稀疏解混 空间加权 协同稀疏回归
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一种基于多任务学习的科学文献推荐算法
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作者 白莹琦 帕丽旦·吐尔逊 《电子科技》 2023年第4期59-64,共6页
传统推荐算法通过主题模型或者词语向量化的平均值对文本内容进行映射。针对现有方法不能充分利用文本信息或忽略词序信息这一问题,文中面向科学文献,提出了一种多任务学习推荐方法。该方法基于多任务学习框架,设计编码器并搭建了GL模... 传统推荐算法通过主题模型或者词语向量化的平均值对文本内容进行映射。针对现有方法不能充分利用文本信息或忽略词序信息这一问题,文中面向科学文献,提出了一种多任务学习推荐方法。该方法基于多任务学习框架,设计编码器并搭建了GL模型。该模型被训练为内容推荐与文本元数据预测的组合,可改善传统协同过滤的稀疏性问题,使得协同过滤模型正则化。最后,分别在公开数据集与私有数据集上进行了评估测试,结果表明所提方法性能优于现有的经典方法。 展开更多
关键词 推荐系统 深度学习 神经网络 多任务学习 协同过滤 门控递归单元 协同主题回归 编码器
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一种协同时空地理加权回归PM2.5浓度估算方法 被引量:7
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作者 赵阳阳 刘纪平 +2 位作者 杨毅 石丽红 王梅 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2016年第12期172-178,共7页
针对PM2.5浓度估算中时空特征考虑不足和样本量较少的问题,该文将协同训练和时空地理加权回归相结合,提出了协同时空地理加权回归。采用两个不同参数的时空地理加权回归模型作为回归器,利用一个回归器训练另一个回归器的未标注样本,选... 针对PM2.5浓度估算中时空特征考虑不足和样本量较少的问题,该文将协同训练和时空地理加权回归相结合,提出了协同时空地理加权回归。采用两个不同参数的时空地理加权回归模型作为回归器,利用一个回归器训练另一个回归器的未标注样本,选择最优结果作为标注样本加入标注样本,通过不断学习扩大标注样本量提升模型的回归性能。以京津冀地区2015年3-7月的PM2.5浓度数据为实验数据,利用气溶胶光学厚度产品、温度、风速和相对湿度进行建模,采用不同核函数的时空地理加权回归作为对比方法进行实验。结果显示,协同时空地理加权回归性能比基于Gauss核函数时空地理加权回归提升了10%,比基于bi-square核函数时空地理加权回归提升了6.25%,证明该文方法能够提升时空样本数量不足时的PM2.5浓度估算精度。 展开更多
关键词 协同时空地理加权回归 协同训练 时空地理加权回归 PM2.5浓度
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一种基于光谱归一化下的植被覆盖度反演算法 被引量:9
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作者 段金亮 王杰 张婷 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期252-258,共7页
针对常规混合像元分解算法在植被覆盖度遥感反演中存在的端元变化误差及运算效率的问题,以两个不同类型植被覆盖下地区的TM影像数据为基础,提出了一种基于光谱归一化框架下的协同稀疏回归的植被覆盖度反演算法,并针对多种地表类型下的... 针对常规混合像元分解算法在植被覆盖度遥感反演中存在的端元变化误差及运算效率的问题,以两个不同类型植被覆盖下地区的TM影像数据为基础,提出了一种基于光谱归一化框架下的协同稀疏回归的植被覆盖度反演算法,并针对多种地表类型下的植被覆盖度反演试验,与常用的像元二分法模型进行对比分析。试验结果表明:对影像与端元组进行归一化后,有效地降低了它们的异质性,从而提高了反演精度,同时,该算法获取的植被覆盖度相对像元二分法具有更高的精度。 展开更多
关键词 光谱归一化 植被覆盖度 TM与ALI影像 像元二分法 协同稀疏回归算法 端元变化
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Synergic Relationship between the Grain for Green Program and the Agricultural Eco-economic System in Ansai County based on the VAR model 被引量:2
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作者 LI Yue WANG Jijun +1 位作者 HU Xiaoning ZHAO Xiaocui 《Journal of Resources and Ecology》 CSCD 2021年第2期292-301,共10页
Understanding the synergic relationship between the Grain for Green Program(GGP)and the agricultural eco-economic system is important for designing an optimized agricultural eco-economic system and developing a highly... Understanding the synergic relationship between the Grain for Green Program(GGP)and the agricultural eco-economic system is important for designing an optimized agricultural eco-economic system and developing a highly efficient structure of an agricultural industry chain and a resource chain.This study used Ansai County time series data from 1995 to 2014,applied vector autoregressive(VAR)models and used tools such as Granger causality,impulse response analysis and variance decomposition,to explore the synergy between the GGP and the agricultural eco-economic system.The results revealed a synergic and reciprocal relationship between the GGP and the agroeconomic system.The contribution of the GGP to the agroecosystem reached 34%,which was significantly higher than either its largest contribution to the agroeconomic system(20.8%)or its peak contribution to the agrosocial system(26.7%).The agroeconomic system had the most prominent influence on the GGP,with a year-round stable contribution of up to 55.3%.These results were consistent with reality.However,the impact of the GGP on the agricultural eco-economic system was weaker than the effect of the agricultural eco-economic system on the GGP.The lag of variable stationarity after the shock was relatively short,indicating that optimal coupling had not formed between the GGP and the agricultural eco-economic system.On the basis of enhancing the ecological functions,we should construct the agricultural industry-resource chain such that it focuses on promoting the effective utilization of resources in the region.In addition,the development of a carbon sink industry can be used to manifest the ecological values of ecological functions. 展开更多
关键词 Grain for Green Program(GGP) AGROECOSYSTEM agroeconomic system agrosocial system collaborative analysis vector autoregressive model Ansai County
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