流形学习

作品数：1041被引量：3434H指数：25
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局部结构自适应的线性投影方法研究
《计算机科学》2024年第S02期627-633,共7页杨兴 王士同 胡文军 
面向医学影像的小样本学习理论、关键技术与实证研究(U20A20228)。
流形学习的核心是通过保持局部结构来捕捉数据中隐藏的几何信息,而局部结构通常利用冗余或干扰的原始数据进行评价,这意味着局部结构是不可靠的,存在局部结构置信度不足的问题。为此,针对性地提出一种局部结构自适应的线性投影方法。该...
关键词：流形学习 局部结构 置信度 自适应 线性投影 
融合AP聚类算法和宽度学习系统的分布外硬盘故障预测
《计算机科学》2024年第8期63-74,共12页王屹阳 刘发贵 彭玲霞 钟国祥 
鹏城实验室重大项目(PCL2023A09);广东省基础与应用基础研究重大项目(2019B030302002);广州市重点领域研发计划项目(202007030006);广东省省级科技计划项目(2021B1111600001)。
硬盘是云数据中心最主要的存储设备,硬盘故障预测是保障数据安全的重要手段。但是,硬盘的故障与健康样本之间存在着极端的数量不平衡问题,这会导致模型偏差;此外,不同型号的硬盘数据分布存在一定的差异,在特定硬盘数据上训练的模型往往...
关键词：硬盘故障预测 类不平衡 分布外泛化 AP聚类 宽度学习系统 流形学习 
基于对偶流形重排序的无监督特征选择算法被引量：3
《计算机科学》2023年第7期72-81,共10页梁云辉 甘舰文 陈艳 周芃 杜亮 
国家自然科学基金面上项目(61976129,62176001)。
在许多数据分析任务中,经常会遇到高维数据。特征选择技术旨在从原始高维数据中找到最具代表性的特征,但由于缺乏类标签信息,相比有监督场景,在无监督学习场景中选择合适的特征困难得多。传统的无监督特征选择方法通常依据某些准则对样...
关键词：对偶 流形学习 重排序 特征选择 无监督学习 
基于局部加权表示的线性回归分类器及人脸识别被引量：2
《计算机科学》2021年第S02期351-359,共9页杨章静 王文博 黄璞 张凡龙 王昕 
国家自然科学基金(U1831127);江苏省产学研合作项目(BY2020033);江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养对象。
线性回归分类器(Linear Regression Classifier,LRC)是一种有效的图像分类算法,然而LRC未关注数据的局部结构信息,忽略了类内样本之间的差异性,因此当人脸图像存在表情、光照、角度、遮挡等变化时分类性能不佳。针对此问题,文中提出了...
关键词：线性回归 流形学习 人脸识别 数据表示 
快速局部协同表示分类器及其在人脸识别中的应用被引量：1
《计算机科学》2021年第9期208-215,共8页陈长伟 周晓峰 
国家自然科学基金(11101216);南京晓庄学院校级科研项目(2019NXY25)。
针对协同表示分类器(CRC)计算时间复杂度较高的问题,利用重构系数的大小与样本标签之间的正相关性,提出了局部快速协同表示器并用于人脸识别。首先使用最小二乘法求解L2范数约束下的线性回归问题;然后对重构系数进行筛选,舍弃对分类不...
关键词：人脸识别 线性回归 协同表示 流形学习 
视频人脸识别进展综述被引量：10
《计算机科学》2021年第3期50-59,共10页白子轶 毛懿荣 王瑞平 
国家自然科学基金(61922080,U19B2036,61772500)。
人脸识别是生物特征识别领域的一项关键技术,长期以来得到研究者的广泛关注。视频人脸识别任务特指从一段视频中提取出人脸的关键信息,从而完成身份识别。相较于基于图像的人脸识别任务来说,视频数据中的人脸变化模式更为多样且视频帧...
关键词：视频人脸识别 图像集合建模 子空间学习 流形学习 深度学习 
基于流形学习的多源传感器体域网数据融合模型被引量：13
《计算机科学》2020年第8期323-328,共6页张俊 王杨 李坤豪 李昌 赵传信 
国家自然科学基金(61871412);安徽省自然科学基金重点项目(KJ2019A0938);安徽省社科规划项目(AHSKY2017D42);安徽省高校优秀青年人才支持计划一般项目(gxyq2017140);安徽省质量工程重大项目(2018jyxm0342);安徽省教育厅项目(gxyqZD2016593)。
无线体域网多传感器由于采集的数据量大、数据类型冗杂,难以有效进行多维度数据的融合。虽然传统流形及分解类型的数据融合方法(Isomap,MDS,PCA等)具备使距离较小点产生合理排斥梯度的能力和受异常影响较小的优点,但是针对无线多传感器...
关键词：流形学习 数据融合 传感器 体域网 
基于密度缩放因子的ISOMAP算法被引量：3
《计算机科学》2018年第7期207-213,共7页李香元 蔡骋 何进荣 
国家自然科学基金项目(61202188);西北农林科技大学博士科研启动基金项目(2452015302);杨凌示范区科技计划项目(2016NY-31)资助
等度量映射(ISOMAP)算法是一种被广泛应用的非线性无监督降维算法,通过保持各个观测样本间的测地距离进行等距嵌入,从而实现高维空间向低维空间的坐标转换。但在实际应用中,观测数据无可避免地会存在噪声,由于测地距离的计算对噪声比较...
关键词：ISOMAP 流形学习 密度缩放因子 噪声数据 降维 
基于对偶超图正则化的概念分解算法及其在数据表示中的应用
《计算机科学》2017年第7期309-314,共6页叶军 金忠 
国家自然科学基金项目(61373063);江苏省自然科学基金项目(BK20150867);南京邮电大学国家自然科学基金孵化项目(NY215125)资助
针对概念分解算法没有同时考虑数据空间和特征属性空间中的高阶几何结构信息的问题,提出了一种基于对偶超图正则化的概念分解算法。该算法通过分别在数据空间和特征属性空间中构建无向加权的拉普拉斯超图正则项,分别反映了数据流形和特...
关键词：概念分解 超图学习 对偶回归 流形学习 聚类 
基于紧集子覆盖的流形学习算法被引量：1
《计算机科学》2017年第S1期88-91,共4页张绍群 
2000年以后新兴了一系列非线性降维的方法,流形学习中的Isomap就是其中的代表。该算法能够反映数据集的全局结构且简单高效,但是存在低维流形等距的欧氏子集必须是凸集和计算复杂度高等缺点。L-Isomap成功降低了算法的计算复杂度,但是...
关键词：流形学习 等距映射 地标点 紧性 
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