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基于哈希表的动态向量降维方法的研究及应用 被引量：2
1
作者 王伟 许云峰 高凯 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2011年第4期351-354,372,共5页
提出并实现了一种简洁的基于哈希表的动态向量降维方法。该方法用哈希表作为文档特征向量的存储数据结构,省去了预先构建向量模板的环节,实现了高维次稀疏特征向量的动态降维,有效减少了分类算法的数据计算量,能够显著提高分类器的性能。
关键词 降维算法 动态向量降维 哈希表
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基于高阶统计量的DAISY特征向量降维
2
作者 秦楚越 段嘉旭 +1 位作者 王泽勇 高晓蓉 《通信技术》 2017年第8期1664-1669,共6页
采用DAISY算子描述特征点时,每个特征点会生成一个1×200维度的特征向量。维度较高的特征向量会对后续的工作如特征点匹配等,带来非常大的计算量,严重影响算法的效率。因此,需要采取一定的方法降低特征向量的维度。因此,提出了一种... 采用DAISY算子描述特征点时,每个特征点会生成一个1×200维度的特征向量。维度较高的特征向量会对后续的工作如特征点匹配等,带来非常大的计算量,严重影响算法的效率。因此,需要采取一定的方法降低特征向量的维度。因此,提出了一种基于三阶统计量的方法。这种方法可以通过提取原始向量中的主成分来降低维度。数值实验中证明,相对于经典的PCA降维算法,所提算法在提取主成分方面有更好的效果,同时可将向量的维数降到更低水平,大大提高了算法效率。 展开更多
关键词 DAISY描述向量 高阶统计量 双谱分析 特征向量降维
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定量细胞分析中特征向量降维方法研究
3
作者 庞宝川 卢益民 徐端全 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期27-30,共4页
为了提高定量细胞分析中细胞核类型识别的准确性、鲁棒性和效率,提出了一种细胞核特征向量降维方法.该方法首先采用基于统计的F-score算法对细胞核特征参数进行初步筛选,剔除F-score明显过低的细胞核特征参数;然后利用随机森林算法计算... 为了提高定量细胞分析中细胞核类型识别的准确性、鲁棒性和效率,提出了一种细胞核特征向量降维方法.该方法首先采用基于统计的F-score算法对细胞核特征参数进行初步筛选,剔除F-score明显过低的细胞核特征参数;然后利用随机森林算法计算特征参数对于分类提供的信息量,并以此为依据对特征参数排序;最后在不同数量特征参数情况下进行支持向量机分类实验,得出最终降维结果.实验结果表明:与降维前相比,细胞核的识别时间可节约50%,识别准确性由91.32%提高到98.67%. 展开更多
关键词 模式识别 机器学习 定量细胞学 支持向量机 特征向量降维 随机森林 细胞核类型识别
原文传递
特征降维和高斯混合模型的体育运动动作识别 被引量：7
4
作者 区峻 石千惠 《现代电子技术》 北大核心 2017年第11期61-64,共4页
为了解决当前体育运动动作识别方法的不足,以获得更优的体育运动动作识别效果,提出特征降维和高斯混合模型的体育运动动作识别方法。首先采集体育运动动作的视频图像,并提取体育运动动作的特征向量,然后采用随机投影算法对特征向量进行... 为了解决当前体育运动动作识别方法的不足,以获得更优的体育运动动作识别效果,提出特征降维和高斯混合模型的体育运动动作识别方法。首先采集体育运动动作的视频图像,并提取体育运动动作的特征向量,然后采用随机投影算法对特征向量进行降维处理,最后采用高斯混合模型对降维后的训练样本进行学习,构建体育运动动作识别模型,并采用各种体育运动动作数据集对性能进行测试。结果表明,该方法获得了理想的体育运动动作识别结果,而且识别正确率高于其他体育运动动作识别方法。 展开更多
关键词 体育运动动作识别 随机投影 高斯混合模型 特征向量降维
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基于ELM的超声多特征融合螺栓应力测量方法
5
作者 陈平 商秋仙 +1 位作者 余鑫 尹爱军 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期46-56,共11页
针对传统超声波螺栓应力测量中存在的非线性和不适定性问题,提出一种基于极限学习机(ELM)的超声多特征融合螺栓应力测量方法。首先基于声弹性理论和散射理论,根据超声回波信号提取声时差及瑞利散射范围内多晶体材料中纵波的衰减系数等... 针对传统超声波螺栓应力测量中存在的非线性和不适定性问题,提出一种基于极限学习机(ELM)的超声多特征融合螺栓应力测量方法。首先基于声弹性理论和散射理论,根据超声回波信号提取声时差及瑞利散射范围内多晶体材料中纵波的衰减系数等超声波特征参数。然后通过向量降维选择声时差、衰减系数和有效受力长度作为模型输入特征向量,建立了基于ELM的超声多特征融合螺栓应力测量模型。搭建螺栓轴向应力超声波测量实验平台,对不同材料和规格的螺栓进行螺栓应力的测量,并对比了使用传统的超声测量方法的测量结果,验证了传统超声检测方法的局限性。对比了ELM与其他机器学习方法包括BP、支持向量回归(SVR)的测量结果和精度。结果表明,提出的方法有效克服了传统超声测量方法的不足,能实现不同材料不同规格的螺栓应力测量,并且测量精度更高(平均相对误差为3.86%),泛化能力更好。 展开更多
关键词 螺栓应力 超声波测量 向量降维 ELM 多特征融合
原文传递
一种融合自适应增强语义信息的知识图谱补全方法
6
作者 殷曾祥 季伟东 《软件》 2023年第3期96-98,共3页
翻译模型在进行知识图谱补全的过程中往往会忽略三元组中的语义信息。为弥补这一缺陷,本文构造了一种融合自适应增强语义信息的知识图谱补全方法。通过微调BERT模型获取三元组中的语义信息,并对高纬度向量做降维处理,最后运用注意力机... 翻译模型在进行知识图谱补全的过程中往往会忽略三元组中的语义信息。为弥补这一缺陷,本文构造了一种融合自适应增强语义信息的知识图谱补全方法。通过微调BERT模型获取三元组中的语义信息,并对高纬度向量做降维处理,最后运用注意力机制生成语义信息软约束规则,将该规则添加至原翻译模型中实现语义信息的自适应增强。经实验对比,本文所提方法较原翻译模型在数值上约提升2.6%,验证了方法的合理性与有效性。 展开更多
关键词 知识图谱补全 语义信息提取 词向量降维 注意力机制
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非线性决策函数下的图像边缘断口修复
7
作者 王栿栋 《科技创新与应用》 2020年第11期7-10,14,共5页
图像边缘是在图像处理和图像识别中经常会用到的特征。很多场合下由于各种原因会使得原本应该连续的边缘出现局部断点,从而使原本的同一特征要素割裂。这会影响识别、判断等后期处理。对此提出一种基于决策理论的图像边缘断点修复算法... 图像边缘是在图像处理和图像识别中经常会用到的特征。很多场合下由于各种原因会使得原本应该连续的边缘出现局部断点,从而使原本的同一特征要素割裂。这会影响识别、判断等后期处理。对此提出一种基于决策理论的图像边缘断点修复算法。以断点之间距离、断点连线矢量、断点周围边缘方向等为参考,提取特征向量。然后通过特征向量降维处理,最后设计一个非线性决策函数来判断哪些断口应该恢复连接。实验证明该算法具有很好的断口分类能力。 展开更多
关键词 图像边缘 断点 特征向量降维 非线性决策函数
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基于图像仿射变换技术与小波融合的人脸预测与还原研究
8
作者 周泽聿 王郑 刘甲伟 《电脑知识与技术》 2018年第12Z期180-181,183,共3页
该文详细阐述了根据一张照片做出若干年后的预测并生成照片的过程。模型基于较成熟的AAM特征提取技术来对照品做出预处理,并且根据脸庞轮廓曲率的接近度筛选出相似人群以合成个性人脸,再做出若干年后个性人脸轮廓以及皱纹预测,最终利用... 该文详细阐述了根据一张照片做出若干年后的预测并生成照片的过程。模型基于较成熟的AAM特征提取技术来对照品做出预处理,并且根据脸庞轮廓曲率的接近度筛选出相似人群以合成个性人脸,再做出若干年后个性人脸轮廓以及皱纹预测,最终利用小波图像融解与合成技术进行预测个性图像的合成。 展开更多
关键词 AAM特征提取 小波图像 PCA向量降维
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