用于多流形分类的核等距映射算法

核等距映射(Kernel ISOMAP)算法具有较好的泛化性能,但不能直接用于多流形的分类。在多流形下,准确判定新数据点所在的流形是其获得良好泛化性能的基础,因此,提出了能够用于多流形分类的核等距映射算法。该算法根据同一流形上邻近局部切空间的相似性能够准确判定新数据点所在的流形,并对目前核等距映射算法中新数据点低维表示的计算过程进行了简化,从而具有良好的泛化性能。实验结果证实,该算法具有较高的分类准确率。

求解近似非齐次指数序列模型参数的新算法

针对模型的适用范围是近似非齐次指数序列情况,首先给出了近非齐次指数灰色预测模拟公式中发展系数的简易求解方法.在发展系数已定的情况下通过首尾两项已知值确定预测系数和平移常数,直接估算发展系数的简易方法,既可以与通过首尾项作初始条件确定预测系数和平移常数方法结合形成一个全新模型,也可以于通过平均相对误差最小为目标来确定预测系数和平移常数方法得到改进的新模型.理论和实例验证结果表明:新模型都能一定程度上提高建模精度,此方法对传统模型和优化后的新模型都有效.