金诚

作品数：5被引量：13H指数：2
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供职机构：浙江大学计算机科学与技术学院更多>>
发文主题：高光谱图像流形学习波段选择NMF高光谱图像分类更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《光电子．激光》《浙江大学学报（理学版）》更多>>
所获基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
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在线社交网络控制实验的现状与展望被引量：4
《浙江大学学报（理学版）》2020年第1期1-11,共11页金诚 江婷君 闵勇 金小刚 葛滢 常杰 
国家自然科学基金资助项目(71303217,61379074);浙江省自然科学基金资助项目(LY17G030030,LGF18D010001,LGF18D010002)
在线社交网络已发展成为一个独特的电子生态系统,其应用深刻影响着人们生活的方方面面。由于在线社交网络特性复杂,分析在线社交网络形成和变化中的规律成为当前计算机科学、社会学和物理学的一项挑战。传统上,在线社交网络实证研究主...
关键词：社交网络分析 计算社会学 控制实验 网络动力学 人工智能 
基于近邻图正则化的高光谱图像特征选择方法被引量：1
《光电子．激光》2019年第2期192-199,共8页彭艳斌 郑志军 邱薇薇 李晓勇 潘志刚 金诚 
国家自然科学基金(61379074&61505176);浙江省自然科学基金(LQ13F020015)资助项目
高光谱图像分类是近年来的研究热点。其数据的高维性引发了"维度灾难"问题。数据降维成为解决问题的关键。针对高光谱数据有标记训练样本点匮乏的特点,提出用无监督的特征选择方法对高光谱数据进行降维。该方法能够同时保持原始高光谱...
关键词：高光谱图像 分类 降维 特征选择 近邻图 
基于无监督特征选择的高光谱图像分类方法
《光电子．激光》2018年第8期903-908,共6页彭艳斌 邱薇薇 郑志军 李晓勇 潘志刚 金诚 
国家自然科学基金(61379074;61505176);浙江省自然科学基金(LQ13F020015)资助项目
在高光谱图像分类中,丰富的数据提升了其地物识别能力。然而,由于样本特征数大且有标记训练样本点少,导致"维度灾难"问题。本文提出一种基于无监督特征选择的高光谱图像分类方法,该方法同时考虑数据的流形嵌入映射和稀疏表达,将特征选...
关键词：高光谱 图像 分类 特征选择 无监督 
基于流形正则化非负矩阵分解的高光谱数据降维被引量：4
《光电子．激光》2018年第2期224-228,共5页彭艳斌 苏先创 邱薇薇 郑志军 潘志刚 李晓勇 金诚 
国家自然科学基金(61379074;61505176);浙江省自然科学基金(LQ13F020015)资助项目
采用基于流形正则化非负矩阵分解(MR-NMF)的高光谱数据降维方法。新方法通过构建样本的近邻图描述数据几何结构,然后将其作为正则项加入NMF的目标函数中进行组合优化。在真实的高光谱数据集HYDICE上进行的实验结果表明,新方法能够提高...
关键词：高光谱图像 分类 维度规约 非负矩阵分解(NMF) 流形学习 
基于流形波段选择的高光谱图像分类被引量：4
《光电子．激光》2016年第6期670-674,共5页彭艳斌 郑志军 潘志刚 李晓勇 金诚 
国家自然科学基金(61379074);浙江省自然科学基金(LQ13F020015)资助项目
为解决高光谱图像中高维数据和有标记训练样本不足的矛盾导致"维度灾难"问题,提出一种无监督的基于流形学习的波段选择(MLBS)方法。首先通过流形学习方法,得到原始数据的流形嵌入映射;然后通过LASSO优化过程,运用顺向坐标下降算法,得到...
关键词：高光谱图像 分类 波段选择 流形学习 无监督 
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