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Fault diagnosis model based on multi-manifold learning and PSO-SVM for machinery 被引量:6
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作者 Wang Hongjun Xu Xiaoli Rosen B G 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第S2期210-214,共5页
Fault diagnosis technology plays an important role in the industries due to the emergency fault of a machine could bring the heavy lost for the people and the company. A fault diagnosis model based on multi-manifold l... Fault diagnosis technology plays an important role in the industries due to the emergency fault of a machine could bring the heavy lost for the people and the company. A fault diagnosis model based on multi-manifold learning and particle swarm optimization support vector machine(PSO-SVM) is studied. This fault diagnosis model is used for a rolling bearing experimental of three kinds faults. The results are verified that this model based on multi-manifold learning and PSO-SVM is good at the fault sensitive features acquisition with effective accuracy. 展开更多
关键词 FAULT diagnosis multi-manifold learning particle SWARM optimization support vector machine
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Nonlinear consensus protocols for multi-agent systems based on centre manifold reduction 被引量:2
2
作者 李玉梅 关新平 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第8期3355-3366,共12页
Nonlinear consensus protocols for dynamic directed networks of multi-agent systems with fixed and switching topologies are investigated separately in this paper. Based on the centre manifold reduction technique, nonli... Nonlinear consensus protocols for dynamic directed networks of multi-agent systems with fixed and switching topologies are investigated separately in this paper. Based on the centre manifold reduction technique, nonlinear consensus protocols are presented. We prove that a group of agents can reach a β-consensus, the value of which is the group decision value varying from the minimum and the maximum values of the initial states of the agents. Moreover, we derive the conditions to guarantee that all the agents reach a β-consensus on a desired group decision value. Finally, a simulation study concerning the vertical alignment manoeuvere of a team of unmanned air vehicles is performed. Simulation results show that the nonlinear consensus protocols proposed are more effective than the linear protocols for the formation control of the agents and they are an improvement over existing protocols. 展开更多
关键词 nonlinear consensus protocol centre manifold reduction multi-agent systems switching topology
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基于GT-PowerDOE的柴油机性能优化
3
作者 姜峰 王海长 +2 位作者 胡玲玲 王春风 胡杰 《广西科技大学学报》 CAS 2024年第3期1-7,共7页
为研究进排气门正时角度和进气歧管长度对于柴油机综合性能的影响,利用发动机仿真软件GT-Power对某款国产柴油发电机的柴油机部分进行建模,并基于台架实验验证其模型准确性。在额定转速为1500 r/min、负载为90%的工况下,应用实验设计(de... 为研究进排气门正时角度和进气歧管长度对于柴油机综合性能的影响,利用发动机仿真软件GT-Power对某款国产柴油发电机的柴油机部分进行建模,并基于台架实验验证其模型准确性。在额定转速为1500 r/min、负载为90%的工况下,应用实验设计(design of experiments,DOE)工具,以发动机进排气门正时角度和进气歧管长度作为自变量,柴油机功率、比油耗和碳烟(soot)排放率为因变量,进行了最大功率、最小比油耗和最低碳烟排放量的多目标优化。结果表明:适当缩短进气歧管长度可以提高发动机进气压力和进气效率,提高发动机动力性和燃油经济性,增大气门重叠角可以有效降低气缸的泵气损失,提升柴油机做功效率,同时降低气缸内温度,从而降低碳烟的排放率。最终,各个目标值分别实现了1.3%、1.0%和2.6%的优化。 展开更多
关键词 柴油机 多目标优化 进气歧管长度 气门正时
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具有潜在表示和动态图约束的多标签特征选择
4
作者 李坤 刘婧 齐赫 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期1188-1202,共15页
针对现有嵌入式方法忽略实例相关性的潜在表示对伪标记学习的影响以及固定的图矩阵导致计算误差随迭代的加深而不断增大的问题,提出一种具有潜在表示和动态图约束的多标签特征选择方法.该方法首先利用实例相关性的潜在表示构造伪标签矩... 针对现有嵌入式方法忽略实例相关性的潜在表示对伪标记学习的影响以及固定的图矩阵导致计算误差随迭代的加深而不断增大的问题,提出一种具有潜在表示和动态图约束的多标签特征选择方法.该方法首先利用实例相关性的潜在表示构造伪标签矩阵,并将其与线性映射和最小化伪标签与真实标签之间的Friedman范数距离相结合,从而保证伪标签与真实标签之间具有较高的相似性.其次,利用伪标签的低维流形结构构建动态图,以缓解固定图矩阵导致的随迭代深度增加计算误差的问题.在12个数据集上与7种先进方法的对比实验结果表明,该方法的整体分类性能优于现有先进方法,能较好地处理多标记特征选择问题. 展开更多
关键词 多标签学习 特征选择 潜在表示 动态图 流形学习
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基于UMAP改进的多域特征提取方法及轴承故障诊断 被引量:1
5
作者 尹泽明 王彩年 +1 位作者 王智 毛范海 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期160-163,共4页
针对传统多域特征提取方法占用计算资源过大、分类精度不足等问题,提出了一种基于统一流行逼近与投影算法(UMAP)改进的多域特征提取方法。通过对原始信号进行多域特征采集结合UMAP的全局信息提取能力进行信息融合与低维映射重构特征集;... 针对传统多域特征提取方法占用计算资源过大、分类精度不足等问题,提出了一种基于统一流行逼近与投影算法(UMAP)改进的多域特征提取方法。通过对原始信号进行多域特征采集结合UMAP的全局信息提取能力进行信息融合与低维映射重构特征集;在此基础上将特征集输入到支持向量机中进行模型训练,实现轴承的故障识别与诊断。基于某大学公开的滚动轴承实验数据集对比分析了几种典型的优化算法与传统多域特征提取方法,证明所提方法识别滚动轴承故障状态的成功率为100%,验证了该方法的优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 多域特征提取 统一流形逼近与投影 支持向量机
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多任务学习方法在神经网络替代火焰面数据库中的应用
6
作者 胡昌松 张腾 +2 位作者 席玉茹 李井华 颜应文 《燃气涡轮试验与研究》 2024年第3期53-62,共10页
为实现神经网络对火焰面模型数据库的高精度替代,以残差神经网络为主体,采用多任务学习方法进行训练,并结合fmFoam求解器以Sandia D扩散火焰为对象,对该方法训练出的神经网络模型精度进行了验证。结果表明:采用多任务学习方法可有效提... 为实现神经网络对火焰面模型数据库的高精度替代,以残差神经网络为主体,采用多任务学习方法进行训练,并结合fmFoam求解器以Sandia D扩散火焰为对象,对该方法训练出的神经网络模型精度进行了验证。结果表明:采用多任务学习方法可有效提高神经网络对火焰面数据库的预测精度。相比于仅使用残差神经网络方法,采用多任务学习方法训练的神经网络可将各物理量预测结果的皮尔森系数由0.9990提升至0.9999,对质量占比前10组分预测结果的平均相对误差至少可降低81.1%;基于OpenFOAM对Sandia D火焰进行数值模拟,其计算结果在中心轴线以及各轴向位置的径向线上与传统方法基本一致,仅在反应进度变量源项上存在小范围差异;以传统查表方法为基准,FGM-MTL计算的温度及主要燃烧产物在中心轴线上的峰值相对误差最大为0.98%,峰值位置相对误差最大为2.37%。 展开更多
关键词 火焰面生成流形 多任务学习 残差神经网络 火焰面模型 机器学习 数值模拟
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基于得分差分MMP的多模态过程故障检测
7
作者 郭金玉 郭佳燕 李元 《沈阳大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期132-140,共9页
针对工业过程中的多模态问题,提出一种基于得分差分多流形投影(SDMMP)的多模态过程故障检测算法。首先,运用多流形投影(MMP)算法构造统一的全局图和局部图计算原始样本的得分。其次,采用k近邻方法计算近邻样本的均值向量,在此基础上计... 针对工业过程中的多模态问题,提出一种基于得分差分多流形投影(SDMMP)的多模态过程故障检测算法。首先,运用多流形投影(MMP)算法构造统一的全局图和局部图计算原始样本的得分。其次,采用k近邻方法计算近邻样本的均值向量,在此基础上计算样本的估计得分,并运用估计得分计算得分差分矩阵和残差矩阵。再次,建立新的SPE和T^(2)监控指标来监测得分差分子空间和残差子空间的变化,应用核密度估计法(KDE)计算控制限。最后,将新的统计量与控制限比较进行故障检测。将SDMMP算法应用于数值例子和田纳西-伊斯曼过程进行监测与诊断。仿真结果表明,与主元分析(PCA)、局部保持投影(LPP)和MMP相比,SDMMP算法在具有多模态特征的工业过程故障检测中具有明显的优越性。 展开更多
关键词 多模态过程 故障检测 K近邻 得分差分 多流形投影
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多特征融合的半监督流形约束定位方法
8
作者 钱政 严亮 孙顺远 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期1219-1227,共9页
针对无线保真(WiFi)和低功耗蓝牙(BLE)指纹定位方法需要大量标记训练样本以及单模定位精度和稳定性难以满足大规模定位场景需求的问题,提出一种融合WiFi和BLE信号的半监督流形约束定位方法.实验结果表明:该方法与单一特征相比,每一维度... 针对无线保真(WiFi)和低功耗蓝牙(BLE)指纹定位方法需要大量标记训练样本以及单模定位精度和稳定性难以满足大规模定位场景需求的问题,提出一种融合WiFi和BLE信号的半监督流形约束定位方法.实验结果表明:该方法与单一特征相比,每一维度归一化方差稳定在0.08以下,定位精度约提高25个百分点;使用分别构建流形约束的半监督学习方法时,能使定位过程中所需标记样本数量减少约90%.因此,该方法能极大减少需标记的样本数量,并有效提高定位的稳定性和精度. 展开更多
关键词 多特征融合 半监督学习 流形正则化 无线保真(WiFi) 低功耗蓝牙
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基于多样化流形学习的非线性矩阵分解数据聚类
9
作者 郑淦专 李原浩 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第11期309-318,共10页
为了捕获多方面数据中的局部几何结构,提升聚类性能,提出一种基于多样化流形学习的非线性矩阵分解数据聚类方法。为每一种相互关系构造一个P近邻图,以捕获两种不同类型的密切相关对象,从而准确地学习在数据的内部关系和内部关系上产生... 为了捕获多方面数据中的局部几何结构,提升聚类性能,提出一种基于多样化流形学习的非线性矩阵分解数据聚类方法。为每一种相互关系构造一个P近邻图,以捕获两种不同类型的密切相关对象,从而准确地学习在数据的内部关系和内部关系上产生的多个流形,并在用非线性矩阵分解映射到新的低维数据空间时稳定地保持所学习的多样流形。多个数据集聚类结果表明该方法能够充分挖掘各种相关类型的部分表示,在精度和效率上均具备一定优势。 展开更多
关键词 多面数据 聚类 流形学习 P近邻图
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基于流形聚类的欠采样非均匀密度三维点云配准
10
作者 聂吉祥 王怡博 +3 位作者 沈秋兵 黄和平 陈晓琳 陈辉 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1255-1263,共9页
三维点云配准中各个视图的激光扫描点云数据彼此之间会存在重叠的部分。针对由于重叠区域不同而造成的点云密度不均匀直接影响多站点云配准精度的问题,本文提出一种基于流形聚类的欠采样非均匀密度多站三维点云配准方法。首先,将测地距... 三维点云配准中各个视图的激光扫描点云数据彼此之间会存在重叠的部分。针对由于重叠区域不同而造成的点云密度不均匀直接影响多站点云配准精度的问题,本文提出一种基于流形聚类的欠采样非均匀密度多站三维点云配准方法。首先,将测地距离作为相似性度量,对不平衡点云数据进行聚类划分实现点云数据精简;然后,采用K邻域搜索方法计算每个点半径范围内点的个数,划分点云分为密度区域;再对密度较大的区域进行聚类并对每个聚类进行曲面拟合,计算曲面上所有点的曲率;再提取曲率较大的点,使得密度较大的区域与密度较小的区域中点云的个数基本保持平衡,得到密度较为平衡的点云数据。最后,将流形聚类欠采样后的点云使用K均值(K-means)进行聚类并更新聚类中心和刚性变换矩阵,实现非均匀密度多站点云配准。与随机采样法和均匀采样法相比,本文方法的倒角距离较小,并且保留了点云的局部特征信息。在斯坦福大学公共数据集中的Bunny数据集上的实验表明,所提方法在保证配准精度的前提下使配准的效率提高了60%以上。 展开更多
关键词 点云配准 多站点云 流形聚类 点云精简 K均值聚类
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一种水下管汇橇多向调节液压系统设计
11
作者 李世平 《化工管理》 2024年第6期165-168,共4页
水下管汇橇下放时,水流和海床倾斜对就位精度影响较大。因此,设计一种水下多向调节装置,通过液压进行精确调节,以实现水下管汇橇法兰与海管法兰精确对接,减少膨胀弯的应用,以期对水下管汇撬的精准下放提供一定的参考和借鉴。
关键词 水下管汇橇 多向调节 液压系统
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基于多尺度一维卷积神经网络的弯管冲蚀损伤智能检测方法
12
作者 陈传智 李宁 +2 位作者 王畅 陈家梁 罗锦达 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第5期1893-1899,共7页
针对高压管汇损伤需要提高检测效率和准确率的问题,提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(multi-scale one-dimensional convolutional neural network,MS-1DCNN)的弯管冲蚀损伤智能检测新方法,即用多尺度卷积层代替传统的单一尺度卷积... 针对高压管汇损伤需要提高检测效率和准确率的问题,提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(multi-scale one-dimensional convolutional neural network,MS-1DCNN)的弯管冲蚀损伤智能检测新方法,即用多尺度卷积层代替传统的单一尺度卷积层。在MS-1DCNN模型中,把通过模拟实验所得弯管冲蚀损伤原始时域信号作为多尺度一维卷积神经网络的输入,这样能解决传统方法依赖人工提取特征和专家知识的问题;然后,通过多尺度卷积层和池化层的交替连接对输入信号进行特征提取;最后,经由输出层输出弯管冲蚀损伤分类结果。模型试验结果表明:基于MS-1DCNN弯管冲蚀损伤检测方法可以有效检测出弯管冲蚀损伤,且平均检测准确率达到99.18%。研究可为高压管汇冲蚀损伤智能检测提供一种新思路。 展开更多
关键词 高压管汇 冲蚀损伤 一维卷积神经网络 多尺度 智能检测
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基于非参数核密度估计和改进谱多流形聚类的负荷曲线分类研究 被引量:20
13
作者 高亚静 孙永健 +4 位作者 杨文海 薛伏申 孙彦萍 梁海峰 李鹏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1605-1612,共8页
针对高维负荷曲线的聚类问题,提出一种基于改进谱多流形聚类的负荷曲线聚类方法,该方法包括典型日负荷曲线提取、负荷曲线聚类和聚类效果评价3个步骤。首先提取用户负荷特性指标,结合非参数核密度估计方法计算提取用户典型日负荷曲线。... 针对高维负荷曲线的聚类问题,提出一种基于改进谱多流形聚类的负荷曲线聚类方法,该方法包括典型日负荷曲线提取、负荷曲线聚类和聚类效果评价3个步骤。首先提取用户负荷特性指标,结合非参数核密度估计方法计算提取用户典型日负荷曲线。在改进谱多流形聚类算法中,引入时间翘曲距离度量曲线相似性,并用高斯核函数计算局部相似性,基于此构建相似性矩阵并聚类。聚类后采用多种聚类有效性指标,从聚类效果、算法稳定性和运算时间3个角度对聚类结果和算法性能进行评价。采用某地区若干用户的负荷数据作为算例样本进行聚类分析,验证了所提出的典型日负荷曲线提取方法和改进谱多流形聚类算法的合理性和优越性。 展开更多
关键词 非参数核密度估计 典型日负荷曲线 改进谱多流形聚类 时间翘曲距离 相似性矩阵
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一种基于多流形局部线性嵌入算法的故障诊断方法 被引量:11
14
作者 谢小欣 胡建中 +1 位作者 许飞云 贾民平 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期79-83,共5页
故障类别的多样性往往导致原始样本数据在特征空间中呈间断性分布,针对传统k近邻的邻域构建方法难以保证数据集几何结构完整性的问题,提出一种新的非线性最小二乘约束-局部线性嵌入算法。通过非负线性最小二乘约束搜索边界点,并结合第... 故障类别的多样性往往导致原始样本数据在特征空间中呈间断性分布,针对传统k近邻的邻域构建方法难以保证数据集几何结构完整性的问题,提出一种新的非线性最小二乘约束-局部线性嵌入算法。通过非负线性最小二乘约束搜索边界点,并结合第一主成分直线寻找其邻域样本点,重新构造关于边界点的邻域图,用经典的局部线性嵌入算法机理发现数据内在分布和几何结构,根据得到的低维嵌入采用KNN分类器进行故障模式识别;仿真数据分析与试验验证结果表明该算法高度保持了原始数据的几何拓扑结构,增强了低维嵌入的有效性,提高了故障识别精度。 展开更多
关键词 局部线性嵌入 多流形 非负线性最小二乘 故障诊断
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视频人脸识别中判别性联合多流形分析 被引量:9
15
作者 于谦 高阳 +1 位作者 霍静 庄韫恺 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2897-2911,共15页
将基于视频的人脸识别转换为图像集识别问题,并提出两种流形来表示每个图像集:一种是类间流形,表示每个图像集的平均脸信息;另一种是类内流形,表示每个图像集的所有原始图像的信息.类间流形针对图像集之间的区别提取整体判别信息,作用... 将基于视频的人脸识别转换为图像集识别问题,并提出两种流形来表示每个图像集:一种是类间流形,表示每个图像集的平均脸信息;另一种是类内流形,表示每个图像集的所有原始图像的信息.类间流形针对图像集之间的区别提取整体判别信息,作用是选出几个与待识别图像集较为相似的候选图像集.类内流形则考虑图像集内各原始图像之间的关系,负责从候选图像集中找出最为相似的一个.不同于现有的非线性流形方法中每幅图像对应流形中的一个点,采用分片技术学习两种流形的投影矩阵,每个分片对应流形中的一个点,所学到的特征更具有判别性,进而使流形边界更加清晰,同时解决了传统非线性流形方法中的角度偏差和不充分采样问题.还提出了与分片技术相匹配的流形之间的距离度量方法.最后在几个广为研究的数据集上进行了实验,结果表明:新方法的识别准确率高,尤其适用于不受控环境下的视频识别,而且不受视频段长短的影响. 展开更多
关键词 基于视频的人脸识别 图像集 分片 多流形 相似性度量
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多线性局部与全局保持嵌入在高光谱遥感影像分类中的应用 被引量:7
16
作者 王立志 黄鸿 冯海亮 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期780-786,共7页
针对一般流形学习算法在学习高光谱数据的多流形结构时存在的不足,提出一种基于线性局部与全局保持嵌入(LLGPE)的多流形学习算法.对于分布在不同流形上的高维观测数据,利用LLGPE算法学习每类分组数据的内蕴特征;然后通过遗传算法搜索每... 针对一般流形学习算法在学习高光谱数据的多流形结构时存在的不足,提出一种基于线性局部与全局保持嵌入(LLGPE)的多流形学习算法.对于分布在不同流形上的高维观测数据,利用LLGPE算法学习每类分组数据的内蕴特征;然后通过遗传算法搜索每类数据的本质维数;最后根据重构误差最小化准则确定样本所属的类别.在HYDICE高光谱数据集上的分类识别实验结果表明,文中算法能够有效地揭示高维空间中数据的内蕴几何结构;在每类随机选取2,4,6个训练样本的情况下,该算法的总体分类精度比其他流形学习算法分别提高了约3.5%,6.9%和7.2%,且分类精度也有明显的提高. 展开更多
关键词 高光谱影像 地物分类 多流形学习 遗传算法 本质维数
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基于ISOMAP的一种多流形学习算法 被引量:5
17
作者 程起才 王洪元 +1 位作者 刘爱萍 冯燕 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第10期115-117,121,共4页
提出了M-ISOMAP算法,该算法通过求被间断流形间的最短欧氏距离对应的数据点并将这些数据点设置为互为邻域点,然后用经典ISOMAP算法找到嵌入结果.实验结果验证了该算法不仅保持数据集的拓扑结果,而且没有导致数据高度扭曲,适合可视化要求.
关键词 ISOMAP 多流形 流形学习
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多邻域保持嵌入的人脸识别方法 被引量:3
18
作者 刘嘉敏 袁佳成 +2 位作者 彭玲 刘亦哲 罗甫林 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期88-94,共7页
现有流形学习算法在学习人脸数据时,假设所有数据点位于单一低维嵌入流形之上,当数据点实际分布在不同的流形上时,单流形假设就会影响数据真实空间结构。为此提出一种基于多邻域保持嵌入(multiple neighborhood preserving embedding,M-... 现有流形学习算法在学习人脸数据时,假设所有数据点位于单一低维嵌入流形之上,当数据点实际分布在不同的流形上时,单流形假设就会影响数据真实空间结构。为此提出一种基于多邻域保持嵌入(multiple neighborhood preserving embedding,M-NPE)的学习算法来发现不同类别数据在不同维度的低维嵌入空间中分布的多流形结构。首先,单独学习不同类别数据的流形,得到反映其本质特征的流形;再通过遗传算法搜索每个流形的最优维数;最后依据最小重构误差分类器对样本分类。在Extended Yale B和CMU PIE这2个大型人脸库上实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 本质维数 人脸识别 多流形学习 重构误差 多邻域保持嵌入
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结合地理参数的航拍视频实时拼接算法 被引量:8
19
作者 何贝 王贵锦 +3 位作者 沈永玲 廖超 刘春华 林行刚 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期151-157,共7页
针对现有航拍视频拼接算法存在的计算速度慢及累积误差大等问题,提出一种结合地理参数的航拍视频实时拼接算法.根据地理参数对相机运动模型进行分解,完成视频帧间的实时配准.估计视频每帧的主运动方向,并对现有单一主方向的流形拼接算... 针对现有航拍视频拼接算法存在的计算速度慢及累积误差大等问题,提出一种结合地理参数的航拍视频实时拼接算法.根据地理参数对相机运动模型进行分解,完成视频帧间的实时配准.估计视频每帧的主运动方向,并对现有单一主方向的流形拼接算法进行改进,将其拓展到任意方向.依据地理坐标局部修正拼接条带,保证拼接图像与真实地理位置一一映射,减少累积误差.仿真与真实航拍视频的拼接结果证明了该算法的准确性和准实时性,对640×480像素视频的拼接速度达到25帧/s. 展开更多
关键词 航拍视频 地理参数 多方向流形拼接 主方向估计
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一种基于局部线性嵌入的多流形学习算法 被引量:3
20
作者 李燕燕 闫德勤 +1 位作者 刘胜蓝 郑宏亮 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第8期1795-1799,共5页
针对局部线性嵌入算法在处理多流形数据时失效问题,提出一种新的基于局部线性嵌入的多流形学习算法.采用cam分布寻找数据点的近邻,避免了近邻选取方向的缺失;同时在获取重建权值矩阵的过程中引入一个正则项约束,从而降低了算法对噪声的... 针对局部线性嵌入算法在处理多流形数据时失效问题,提出一种新的基于局部线性嵌入的多流形学习算法.采用cam分布寻找数据点的近邻,避免了近邻选取方向的缺失;同时在获取重建权值矩阵的过程中引入一个正则项约束,从而降低了算法对噪声的敏感度.通过对分布在不同流形上的高维数据实验后发现改进算法具有很好的降维效果.为了进一步验证算法的有效性,将改进后的算法对COIL-20数据库进行图像检索,结果表明该算法不仅有较好的降维效果而且在多类别多形状流形学习中有很好的实用价值. 展开更多
关键词 多流形学习 正则化 局部线性嵌入 邻域优化 嵌入坐标优化
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