核映射

作品数：69被引量：152H指数：7
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基于双向映射学习的多标签分类算法被引量：1
《计算机应用研究》2022年第4期1030-1036,共7页王庆鹏 高清维 卢一相 孙冬 
国家自然科学基金资助项目(62071001);安徽省自然科学基金资助项目(2008085MF183);安徽省教育厅重点项目(KJ2018A0012);安徽大学博士研究基金资助项目(J01003266)。
现有的多标签学习算法往往只侧重于实例空间到标签空间的正向投影,正向投影时由于特征维数降低所产生的实例空间信息丢失的问题往往被忽略。针对以上问题,提出一种基于双向映射学习的多标签分类算法。首先,利用实例空间到标签空间的正...
关键词：多标签学习 双向映射 标签相关性 实例相关性 核映射 
弱幂等Quantale范畴与相关范畴的关系
《吉林大学学报（理学版）》2022年第2期277-283,共7页刘敏 杜佳慧 
国家自然科学基金(批准号:11871320);陕西省自然科学基础研究计划项目(批准号:2022JM-032).
首先引入弱幂等Quantale及Quantale上弱幂等核映射的概念,给出Quantale的最大弱幂等商的等价刻画;然后证明弱幂等Quantale范畴是Quantale范畴的反射子范畴,幂等Quantale范畴是弱幂等Quantale范畴的反射子范畴;最后得到幂等Quantale范畴...
关键词：Quantale商 弱幂等Quantale 弱幂等核映射 范畴 
一种前置RBF核的混合ELM网络研究被引量：1
《武汉大学学报（工学版）》2021年第12期1180-1188,共9页闻辉 严涛 刘志强 陈德礼 车艳 
福建省自然科学基金资助项目(编号:2019J01815,2019J01816,2020J05213);福建省中青年教师教育科研资助项目(编号:JT180486);莆田市科技局资助项目(编号:2018RP4004,2018ZP10,2021G3001-1);福建省教育科学“十三五”规划项目(编号:FJJKCG20-101);莆田学院引进人才科研启动资助项目(编号:2018088)。
极限学习机(extreme learning machine,ELM)是一种广泛使用的浅层神经网络模型。针对ELM网络模型的优化问题,提出一种前置径向基函数(radial basis function,RBF)核的混合ELM网络模型。通过在原有的ELM网络前增加一个新的RBF映射层用于...
关键词：径向基函数 极限学习机 核映射 混合 
核映射和Rank-Order距离的局部保持投影相似性度量方法被引量：3
《光谱学与光谱分析》2021年第10期3117-3122,共6页秦玉华 张萌 杨宁 单秋甫 
国家重点研发计划项目(2018YFB1701704);云南中烟工业有限责任公司项目(2019XX02)资助。
针对近红外光谱高维、高冗余、非线性和小样本等特点导致光谱相似性度量时出现的“维度灾难”,提出一种基于核映射和rank-order距离的局部保持投影(KRLPP)算法。首先将光谱数据经过核变换映射到更高维空间,有效保证了流形结构的非线性...
关键词：近红外光谱 局部保持投影算法 核映射 rank-order距离 相似性度量 
基于栈式稀疏降噪自编码网络的辐射源调制识别被引量：8
《电子学报》2020年第6期1198-1204,共7页李东瑾 杨瑞娟 李晓柏 董睿杰 
国防科技创新特区基金(No.17H86304ZT00302201)。
针对辐射源识别中噪声敏感和识别能力不足等问题,提出了一种基于核空间时频特征与栈式稀疏降噪自编码网络的识别系统.通过时频变换、稀疏域降噪和核空间降维投影降低噪声干扰和特征冗余,基于降噪自编码与稀疏自编码思想构建栈式稀疏降...
关键词：辐射源识别 稀疏降噪自编码 时频特征 核映射 批量随机梯度下降法 dropout正则化 
基于高斯核主成分分析的多通道拉曼光谱重建被引量：5
《光子学报》2020年第3期124-133,共10页王昕 康哲铭 刘龙 范贤光 
国家自然科学基金(Nos.21874113,21974118).
针对多通道拉曼成像系统常会受荧光背景、噪声等非线性因素的影响而导致拉曼光谱重建结果一般的问题,提出了一种基于高斯核主成分分析的拉曼光谱重建算法.首先利用相似度因子对标定样本数据集进行预处理,其次通过高斯核函数将标定样本...
关键词：多通道成像 拉曼光谱 重建 核主成分分析 核映射 聚甲基丙烯酸甲酯 
基于深度去噪核映射的长期预测模型被引量：6
《控制与决策》2019年第5期989-996,共8页王强 吕政 王霖青 王伟 
国家自然科学基金项目(61533005;61703070;61603069);中央大学基础研究基金项目(DUT16RC(3)031)
针对最小二乘支持向量机核函数结构较浅对其长期预测模型精度的限制,采用深度学习中逐层特征提取的思想,提出基于深度去噪核映射的最小二乘支持向量机长期预测模型.该模型通过深度核网络的逐层变换,将样本数据映射到深度特征空间,从而...
关键词：特征提取 深度学习 最小二乘支持向量机 长期预测 去噪 
Banach空间中一类广义变分不等式组的隐迭代算法
《四川职业技术学院学报》2019年第2期127-134,共8页隆建军 张光俊 
四川省教育厅自然科学青年基金(2015ZA113)
本文利用向阳非扩张保核映射QK的性质,导出了一种隐迭代算法。用这一方法,在Banach空间中证明了由隐迭代算法生成的迭代序列{x_(1,m)},{x_(2,m)},…,{x_(n,m)}的强收敛性。推广和发展了一些作者近期的结果。
关键词：广义变分不等式组 BANACH空间 隐迭代算法 向阳非扩张保核映射 逼近解 
S-quantale同余的进一步刻画
《华南师范大学学报（自然科学版）》2019年第1期104-106,共3页李婷玉 张霞 
国家留学基金项目(201708440512);广东省自然科学基金项目(2016A030313832));广州市科技计划项目(201607010190);华南师范大学高水平科研成果培养项目(2016YN32)
设S是一个偏序半群.借助quantale理论的代数研究方法,研究了S-quantale上的同余结构.刻画了一个Squantale QS上由任意一个二元关系生成的最小同余,得到了QS上同余与核映射是一一对应的,并讨论了QS上同余与核映射的商之间的关系.
关键词：S-quantale 同余 核映射 商 
基于核映射极限学习机的入口氮氧化物预测被引量：3
《控制与决策》2019年第1期213-218,共6页金秀章 张少康 
针对在线贯序极限学习机(OS-ELM)算法隐含层输出不稳定、易产生奇异矩阵和在线贯序更新时没有考虑训练样本时效性的问题,提出一种基于核函数映射的正则化自适应遗忘因子(FFOS-RKELM)算法.该算法利用核函数代替隐含层,能够产生稳定的输...
关键词：极限学习机 核函数 遗忘因子 正则化 时间序列 入口氮氧化物 
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