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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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基于UMAP改进的多域特征提取方法及轴承故障诊断
4
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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基于得分差分MMP的多模态过程故障检测
5
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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一种水下管汇橇多向调节液压系统设计
6
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
7
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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面向相交多流形聚类的标签传播算法
8
作者 高小方 原玉梁 +1 位作者 温静 白雪飞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期90-98,共9页
经典的流形学习算法假设样本数据位于高维单流形上,但在现实生活中的真实数据通常位于高维多流形上,且这些数据往往相互交叠,导致流形学习算法效果不佳。传统的标签传播算法通过相似性矩阵构建连接矩阵,实现良好分离数据的聚类,但不能... 经典的流形学习算法假设样本数据位于高维单流形上,但在现实生活中的真实数据通常位于高维多流形上,且这些数据往往相互交叠,导致流形学习算法效果不佳。传统的标签传播算法通过相似性矩阵构建连接矩阵,实现良好分离数据的聚类,但不能有效聚类相互交叠的多流形数据。针对该问题,提出一种面向相交多流形的标签传播算法LPAMMC。采用局部主成分分析算法确定相交多流形数据的相交区域,并基于混合概率主成分分析(MPPCA)模型和多流形的拓扑结构划分相互交叠的子流形,构建“must-link”和“cannot-link”聚类约束,通过约束构建适合相交多流形数据的传播矩阵,实现标签传播算法。LPAMMC算法通过MPPCA模型和多流形拓扑结构划分出子流形,提高相交多流形数据的聚类精度,且MPPCA模型仅用于多流形数据的相交区域,降低了计算复杂度。实验结果表明,LPAMMC算法不仅具有标签传播算法速度快的特点,且能有效聚类相交多流形数据。在Two spirals数据集上的聚类精度、标准互信息和调整兰德系数取得了与SMMC算法相同的性能,运行时间缩短86.7个百分点。 展开更多
关键词 流形学习 多流形聚类 切空间 相交 标签传播
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基于多特征融合的小样本视频行为识别算法 被引量:4
9
作者 蒲瞻星 葛永新 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期594-608,共15页
现有基于小样本学习的视频行为识别方法,在解决小样本学习中信息量稀缺问题时存在信息重复度高以及类间相似性大等不足,而且鲜有关注小样本学习中的域偏移与枢纽点问题,从而导致动作类表达能力弱和行为识别中错误分类的问题,此外,复杂... 现有基于小样本学习的视频行为识别方法,在解决小样本学习中信息量稀缺问题时存在信息重复度高以及类间相似性大等不足,而且鲜有关注小样本学习中的域偏移与枢纽点问题,从而导致动作类表达能力弱和行为识别中错误分类的问题,此外,复杂的网络结构导致参数量与计算量成倍增加.针对以上问题,本文提出一种基于多特征融合的小样本视频行为识别算法,具体来说,该方法提出深度特征与流形特征的融合策略.首先,针对特征形式之一的流形特征,提出使用表征传播对流形结构进行平滑操作,更好地缓解了小样本学习中的域偏移与枢纽点问题.其次,通过同时使用对视频特征表达能力不同的深度特征与流形特征,获得更多的样本有效信息,进而缓解小样本学习中样本稀缺的问题.最后,为减小模型的参数量与计算量,选择基于2D方法构建模型.在HMDB51、UCF101以及Kinetics三个数据集上进行实验,结果表明,本文方法在“5-way 1-shot”任务下表现突出,识别率优于现有的小样本视频行为识别方法,在HMDB51上提高了8.5%,在UCF101上提高了9.5%,在Kinetics上提高了1.0%. 展开更多
关键词 小样本学习 行为识别 视频分类 数据的流形分布 多特征融合
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基于多域特征提取的气液两相流流型识别
10
作者 张立峰 王智 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期1509-1516,共8页
针对气液两相流的准确识别问题提出了一种多域特征处理方案。利用电阻层析成像(ERT)系统获取垂直上升管道流动数据,从测量数据与截面电导率分布图像两方面分析,对高维测量数据降维处理后提取时域特征,同时提取线性反投影(LBP)算法重建... 针对气液两相流的准确识别问题提出了一种多域特征处理方案。利用电阻层析成像(ERT)系统获取垂直上升管道流动数据,从测量数据与截面电导率分布图像两方面分析,对高维测量数据降维处理后提取时域特征,同时提取线性反投影(LBP)算法重建图像空域特征,进一步对图像进行Walsh-Hadamard变换后提取列率域特征。使用统一流形逼近与投影(UMAP)算法对量化的多域特征降维处理,最后搭建支持向量机(SVM)实现流型识别。结果表明,该流型分类框架对泡状流、泡状-段塞过渡流型、段塞流及严重段塞流的分类准确率分别为98.1%、96.3%、95.2%、94.8%。 展开更多
关键词 计量学 流型识别 电阻层析成像 Walsh-Hadamard变换 统一流形逼近和投影 多域特征 气液两相流
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基于双拉普拉斯正则化与因果推断的多标签学习 被引量:1
11
作者 罗俊 高清维 +3 位作者 檀怡 赵大卫 卢一相 孙冬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期49-60,共12页
标签特定特征是多标签学习的研究热点,利用标签特征提取解决单个例子存在多个类标签的问题。现有多标签分类研究通常只是简单考虑标签之间的相关性,忽略原始数据之间的局部流形结构,可能会造成分类精度下降。此外,在标签相关性中,特征... 标签特定特征是多标签学习的研究热点,利用标签特征提取解决单个例子存在多个类标签的问题。现有多标签分类研究通常只是简单考虑标签之间的相关性,忽略原始数据之间的局部流形结构,可能会造成分类精度下降。此外,在标签相关性中,特征和标签的结构关系以及标签之间的内在因果关系也往往被忽视。提出一种基于双拉普拉斯正则化与因果推断的多标签学习算法。利用线性回归模型建立多标签分类的基本框架,结合因果学习探索标签之间的内在因果关系,以达到挖掘标签之间本质联系的目的。在此基础上,为充分利用特征与标签之间的结构关系,加入双拉普拉斯正则化以挖掘局部标签关联信息以及有效保持原始数据的局部流形结构。在公共多标签数据集上验证该算法的有效性,实验结果表明,相比LLSF、ML-KNN、LIFT等算法,该算法的汉明损失、平均精度、1次错误率、排序损失、覆盖率、AUC平均提升8.82%、4.98%、9.43%、16.27%、12.19%、3.35%。 展开更多
关键词 多标签分类 双拉普拉斯 标签相关性 流形结构 因果推断
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基于标签相关性的预测调整算法
12
作者 张海涛 王丹东 +1 位作者 钱坤 闵帆 《海南热带海洋学院学报》 2023年第5期72-81,共10页
多标签学习已成功应用于文本分类、图像识别等各个领域。流行的技术包括提取标签特定特征、利用标签相关性等。提出带有标签相关性的预测调整算法PALC(Prediction adjusting with label correlation)将标签相关性融入串行并行神经网络... 多标签学习已成功应用于文本分类、图像识别等各个领域。流行的技术包括提取标签特定特征、利用标签相关性等。提出带有标签相关性的预测调整算法PALC(Prediction adjusting with label correlation)将标签相关性融入串行并行神经网络。一方面,采用新颖的、更有效的串行并行神经网络架构来替代常见的显式特征提取或压缩感知方法;另一方面,考虑用固有的标签矩阵内的相关性来计算相关性矩阵,并以流形正则的方式优化分类器。对10个基准数据集与7种流行算法进行比较,结果表明PALC在3大排名指标下均有优势。 展开更多
关键词 标签相关性 流形正则化 多标签学习 串行并行神经网络
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基于超图正则化的多模态信息融合算法
13
作者 崔冰晶 张懿璞 王飚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第6期167-174,共8页
多模态数据融合方法通过学习多个数据集间的关联信息和互补信息,提高了数据分类或预测的性能。但现有的数据融合方法大都基于单独数据集自身的特征模式进行学习,不同异构数据之间的结构信息往往被忽略。因此,文中提出了一种基于超图正... 多模态数据融合方法通过学习多个数据集间的关联信息和互补信息,提高了数据分类或预测的性能。但现有的数据融合方法大都基于单独数据集自身的特征模式进行学习,不同异构数据之间的结构信息往往被忽略。因此,文中提出了一种基于超图正则化的多模态信息融合算法(sHMF),通过超图和流行正则项的方法结合表示模态内样本间的高阶关系和模态间的关系,即得到同构和异构的高阶网络。其中,采用超图稀疏表达学习超图,减少冗余边。为了验证所提算法的性能,在模拟数据和影响遗传学真实数据下进行实验,结果表明,sHMF算法在模拟数据和真实数据上均优于多任务学习、多邻域分类等流行算法对精神分裂症的分类精度。同时,sHMF在真实数据上得出的实验结果进一步揭示了一些与精神分裂症显著相关的生物标记物以及风险基因、甲基化因子和异常脑区之间潜在的联系。 展开更多
关键词 多模态数据融合 流形正则化 功能磁共振 影像遗传学
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用于精确干扰波形设计的高效流形算法
14
作者 张铂扬 褚怡 +1 位作者 杨仲平 周青松 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期84-92,共9页
精确干扰是电子战领域的新概念。其核心思想是将搭载干扰机的无人机蜂群作为超稀疏阵列并发射干扰波形,从而在空域上对敌方设备精准地实施压制式干扰,并确保友方设备不受影响,但现有精确干扰波形设计方法仅能适应特定场景,且计算效率有... 精确干扰是电子战领域的新概念。其核心思想是将搭载干扰机的无人机蜂群作为超稀疏阵列并发射干扰波形,从而在空域上对敌方设备精准地实施压制式干扰,并确保友方设备不受影响,但现有精确干扰波形设计方法仅能适应特定场景,且计算效率有待提升。为此,提出一种基于复圆流形优化的高效流形设计算法,以提高计算效率,并根据实际需求控制目标和友方区域内干扰能量分布。首先根据精确干扰空间模型和干扰能量在空域内分布的最坏情况建立一个恒模约束下的多目标优化问题。接下来采用L_(p)范数对极大极小的优化目标进行光滑化近似处理。最后从黎曼几何的角度入手,将恒模约束多目标问题视为复圆流形下的无约束问题,并采用黎曼共轭梯度算法对问题进行高效求解。仿真结果表明,提出的算法通过调整正则化参数可以实现不同区域内的能量控制,从而适应不同场景及任务的精确干扰需求;且较现有算法具有更低的计算复杂度,能够有效提高精确干扰波形设计的计算效率。 展开更多
关键词 精确干扰 波形设计 复圆流形 多目标优化
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基于区分性联合概率分布的域适应故障诊断 被引量:2
15
作者 周长巍 李国勇 +2 位作者 任密蜂 叶泽甫 阎高伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期170-179,共10页
针对多工况条件下的故障诊断方法因建模数据和待测数据不满足独立同分布假设,导致模型性能恶化这一问题,提出了一种基于区分性联合概率分布差异的域适应故障诊断建模方法。以一个结构风险最小化域不变分类器作为故障诊断框架。在框架上... 针对多工况条件下的故障诊断方法因建模数据和待测数据不满足独立同分布假设,导致模型性能恶化这一问题,提出了一种基于区分性联合概率分布差异的域适应故障诊断建模方法。以一个结构风险最小化域不变分类器作为故障诊断框架。在框架上施加基于区分性联合概率分布差异的域适应项,将建模数据和待测数据投影到公共特征空间中,对齐跨域同类别样本分布的同时,最大化跨域不同类别样本间分布差异;并且利用流形正则化保持数据的局部几何结构。在多工况条件下的凯斯西储大学(CWRU)和帕德伯恩大学(PU)轴承故障诊断数据集上进行试验。试验结果表明,该方法能有效提高故障诊断模型预测精度和泛化性,在多工况故障诊断任务中的表现良好。 展开更多
关键词 故障诊断 多工况 迁移学习 区分性域适应 流形正则化
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多模型策略在大型焦炉集气管压力控制上的应用 被引量:1
16
作者 李海祥 温美德 +2 位作者 林光辉 刘双刚 崔晓宁 《工业控制计算机》 2023年第8期64-66,共3页
以某大型钢铁企业在7.63米焦炉集气管压力改造过程中的控制需求为基础,分析研究了该炉型工艺、集气管压力波动特点、工艺要求的特殊性等特点,采用多模型控制策略进行优化方案的设计,通过对不同工艺生产阶段对集气管压力波动干扰因素进... 以某大型钢铁企业在7.63米焦炉集气管压力改造过程中的控制需求为基础,分析研究了该炉型工艺、集气管压力波动特点、工艺要求的特殊性等特点,采用多模型控制策略进行优化方案的设计,通过对不同工艺生产阶段对集气管压力波动干扰因素进行分段式控制优化,实现了集气管压力的生产过程平稳控制,达到了改造的工艺控制功能要求。 展开更多
关键词 7.63米焦炉 集气管压力 多模型策略 分段式 干扰因素 先进控制
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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:18
17
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
18
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
19
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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基于ISOMAP的一种多流形学习算法 被引量:5
20
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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