无限维多体量子系统量子态的LPP纠缠判据

给出了无限维n-体量子系统量子态全可分的一个充要条件:系统H=H1H2…Hn上的量子态ρ是全可分的当且仅当(I1Λ)ρ≥0对所有完全有界的LPP映射Λ成立。其中LPP映射Λ:B(H2…Hn)→B(H1)是指积态上的正线性映射。

对角矩阵指数优化的局部保持映射算法

局部保持映射(LPP)算法利用欧几里德距离求得权值累加得到对角矩阵,利用结果进行降维。对于这个算法是否可以进一步优化还值得进一步探讨。对该算法所依据的公式进行修改,在对角矩阵上引入指数参数,形成对角距阵指数优化的局部保持映射算法。通过实验可以证明,对角距阵指数优化的局部保持映射算法能够影响降维的结果,可以使得降维更容易得到接近本征维数的投影向量,通过实验验证降维后的识别效果和对噪声的敏感度。

基于形状-色彩的改进的Laplacianface人脸识别算法

针对人脸识别算法中普遍存在的鲁棒性不高的问题,提出一种新颖的特征提取手段,使提取的特征相对于图像尺度,人脸姿态等条件具有不变性;同时,将特征提取算法集成至Laplacianface人脸识别算法中,形成一种改进的基于形状-色彩特征的人脸识别算法。实验结果表明算法不仅提高了现有人脸识别算法的准确度,而且在人脸姿态等条件发生变化的情况下仍然能保持较高的识别率,有效提高了算法的鲁棒性。

基于NMF和LPP的降维方法

NMF是一种近年来常用的降维方法.NMF在图像检索、人脸识别和信号处理等方面得到广泛的应用,其分解后所产生的分量的非负性要求,使数据处理得到很好的效果.NMF在分解过程中未考虑到数据的内在几何性质和局部结构,就存在着不能准确的处理数据的问题.本文提出一种把NMF与LPP相结合的降维方法.该方法应用在图像检索上,因为LPP能够保留数据的内在几何性质和局部结构,降低影响图像检索的的因素,从而提高了图像检索的效率.再从Corel数据库进行实验,来证明此方法确实能够提高了检索准确性.

基于DWT-LPP的行星变速箱故障信号特征增强方法

针对行星变速箱齿轮故障信号特征易被噪声湮没且不同齿轮故障信号较难区分的特点,提出了一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)和局部保持映射(Local Preserving Projection,LPP)的行星变速箱故障信号特征增强方法。首先,利用DWT对信号进行多频段的重构扩充信号维度;然后,通过LPP对多维度信号进行降维,减弱噪声影响并增强信号的稳定性;最后,以排列熵(Permutation Entropy,PE)、样本熵(Sample Entropy,SE)和功率谱熵(Power Spectral Entropy,PSE) 3种信息熵表征信号特征。对台架试验采集不同故障状态的振动信号进行分析,结果表明:该方法对故障信号特征增强明显,依据3种信息熵值的三维坐标有效实现了行星变速箱齿轮故障的分类识别。

一种基于核的监督流形学习算法

针对流形学习算法——局部保持映射存在的参数选择及不能进行非线性特征提取的问题,提出一种基于核的监督流形学习算法.该算法作为局部保持映射算法的改进算法用样本类标识信息指导建立局部最近邻图,并在建立局部最近邻图使用无参数的相似度量.利用核方法来解决局部保持映射算法在处理线性不可分问题上的局限性问题.在两个常用数据库上验证本文算法的可行性和有效性.