基于测地Gabriel图的非线性流形判别分析

针对位于非线性流形上类别数据的判别分析问题,提出了一种基于测地Gabriel图的局部判别器融合算法.利用测地距离表征流形的内在几何结构,由此构造测地Gabriel图确定异类数据相互靠近的局部临界区域,进而训练得到局部线性的判别器.整体的非线性判别器由多个局部判别器融合得到:基于柔性边界准则函数,以迭代优化的方式,为每个局部判别器分配最佳的权重系数,整体上逐步提高异类样本间的区分度.在人工合成数据集以及人脸图像库上的实验证明了本文算法的有效性.

基于虚力的移动节点的无线传感网络空洞修复算法

由于无线传感网络WSNs的内在特性以及环境因素,兴趣区域Ro I内出现覆盖空洞是无法避免的。为此,提出基于虚力的局部移动空洞处理(VF-LMH)算法。VF-LMH算法分为空洞检测及空洞修复两个阶段。首先进入空洞检测阶段,利用网络Gabriel图局部协议识别空洞以及空洞中心位置、尺寸,随后进入空洞修复阶段,先明确空洞处理区域,然后空洞处理区域内的节点依据虚力进行局部移动,修复空洞。仿真结果表明,提出的VF-LMH算法能够有效检测并修复空洞,与同类算法相比,VF-LMH算法的修复空洞成本低廉(参与移动的节点数少、总移动距离小)。

基于局部线性判别器融合的非线性流形判别分析

提出一种基于局部线性判别器融合的方法,在非线性流形上展开判别分析.首先根据 Gabriel 图对整体流形作局部区域划分,并构造局部线性判别器.然后通过局部判别器融合获取整体非线性判别器:基于边界准则函数,以迭代优化的方式为每个局部判别器分配最佳的权重系数.基于边界准则函数的融合算法,克服小样本问题,消除整体判别器的性能对样本分布的依赖性.在人工合成数据集以及人脸图像库上的实验证明本文算法的有效性.