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基于最优近邻的局部保持投影方法
1
作者 赵俊涛 李陶深 卢志翔 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期161-168,共8页
局部保持投影(LPP)方法是机器学习领域中一种经典的降维方法。然而LPP方法以及部分改进方法在构建数据的局部结构时简单地使用k最近邻(k-NN)分类算法寻找样本的近邻点,容易受到参数k、噪声和异常值的影响。为了解决上述问题,提出一种基... 局部保持投影(LPP)方法是机器学习领域中一种经典的降维方法。然而LPP方法以及部分改进方法在构建数据的局部结构时简单地使用k最近邻(k-NN)分类算法寻找样本的近邻点,容易受到参数k、噪声和异常值的影响。为了解决上述问题,提出一种基于最优近邻的LPP方法。该方法使用寻找最优近邻算法,在找到样本近邻点后,进一步选择与样本有一定数量的共同近邻点的近邻样本作为最优近邻,通过共同近邻点的限定来选择与样本最相似的近邻,增强近邻样本间的相关性,避免了传统LPP方法受参数k影响大等问题。在选择出足够的样本最优近邻后,构建数据局部结构,以便准确地反映数据的本质结构特征,使降维后的数据能最大程度保留样本的有效信息,提升后续机器学习模型的性能。公共图像数据集上的对比实验结果表明,该方法具有较好的数据降维效果,有效地提高了图像识别准确率。 展开更多
关键词 局部保持投影方法 最优近邻 近邻样本 降维 特征提取
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深度置信网络融合局部保持投影的入侵检测模型
2
作者 武玉坤 李伟 陈沅涛 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第6期62-71,共10页
网络入侵检测系统(NIDS)提供了比其他传统网络防御技术(如防火墙系统)更好的网络安全解决方案。提出一种深度置信网络(DBN)与局部保持投影技术相融合的入侵检测模型。深度置信网络用于原始数据的特征学习;采用局部保持投影(LPP)融合深... 网络入侵检测系统(NIDS)提供了比其他传统网络防御技术(如防火墙系统)更好的网络安全解决方案。提出一种深度置信网络(DBN)与局部保持投影技术相融合的入侵检测模型。深度置信网络用于原始数据的特征学习;采用局部保持投影(LPP)融合深层特征,进一步去除冗余和无关特征。最后使用Softmax分类器进行分类。研究该方法在NSL-KDD数据集和UNSW-NB15数据集上的准确率、检测率、误报率等分类指标,并与常规的机器学习分类方法及其他文献中最新的方法进行比较。实验结果表明DBN-LPP模型提高了入侵检测的综合性能,其性能优于传统的机器学习分类方法及其他方法,为入侵检测提供了一种新的研究方法。 展开更多
关键词 入侵检测 深度学习 深度置信网络 局部保持投影
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基于调制宽频模态分解和局部保持投影特征融合的光伏直流电能质量扰动识别
3
作者 熊婕 朱宪宇 +2 位作者 王娜 刘良江 李庆先 《电气技术》 2024年第5期22-30,40,共10页
光伏直流系统中的非线性负载可能导致直流电信号出现纹波、突变和噪声等扰动,而现有时频分析方法如变分模态分解等对光伏直流电信号进行分解时易产生误差。本文在宽带模式分解的基础上,采用基于调制差分算子的调制宽频模态分解(MBMD)对... 光伏直流系统中的非线性负载可能导致直流电信号出现纹波、突变和噪声等扰动,而现有时频分析方法如变分模态分解等对光伏直流电信号进行分解时易产生误差。本文在宽带模式分解的基础上,采用基于调制差分算子的调制宽频模态分解(MBMD)对光伏直流电信号进行去噪,以减小分解误差。首先采用MBMD对直流电信号进行自适应分解,然后结合局部保持投影(LPP)算法进行特征融合,最后采用反向传播(BP)人工神经网络模型实现直流电能质量智能识别。仿真和实验分析表明,本文提出的方法可准确识别不同类型的光伏直流电能质量扰动。 展开更多
关键词 调制宽频模态分解(MBMD) 复合多尺度模糊熵 局部保持投影(lpp) BP人工神经网络 直流电能质量 扰动识别
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基于局部主成分保持投影的旋转机械故障数据降维方法 被引量：4
4
作者 原健辉 赵荣珍 马驰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期24-30,共7页
针对旋转机械高维故障特征集存在的特征冗余导致的分类困难问题,提出一种基于局部主成分保持投影(locality principal component preserving projection,LPCPP)的故障数据集降维算法。该算法将类间可分性判据、主成分计算两种思想与局... 针对旋转机械高维故障特征集存在的特征冗余导致的分类困难问题,提出一种基于局部主成分保持投影(locality principal component preserving projection,LPCPP)的故障数据集降维算法。该算法将类间可分性判据、主成分计算两种思想与局部保持投影(locality preserving projection,LPP)相融合,使得算法具有剔除冗余特征、减小降维盲目性的能力,从而可以更好地保留能够反映机械运行状态的高价值密度的故障信息以及特征的主要成分。通过两个不同型号的双跨度转子系统的振动信号对所提算法进行验证,并分别以可分性指标和3种不同分类器的识别准确率对本算法的降维性能进行评价。结果表明,本算法能够达到降低故障分类难度与提高故障分类准确率的功能,其可为积累高价值密度的数据资源和基于“工业大数据”的旋转机械智能决策技术工程实现,提供一种数据运算的理论依据。 展开更多
关键词 故障诊断 局部保持投影(lpp) 可分性 主成分计算 旋转机械
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基于图嵌入的正交局部保持投影无监督特征选择
5
作者 朱建勇 李兆祥 +2 位作者 徐彬 杨辉 聂飞平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S02期540-548,共9页
传统的基于图学习的无监督特征选择算法通常采用稀疏正则化方法来选择特征,但这种方法过于依赖于图学习的效率,并且存在正则化参数调优困难等问题。为解决这些问题,针对性地提出了一种基于图嵌入学习的正交局部保持投影无监督特征选择(O... 传统的基于图学习的无监督特征选择算法通常采用稀疏正则化方法来选择特征,但这种方法过于依赖于图学习的效率,并且存在正则化参数调优困难等问题。为解决这些问题,针对性地提出了一种基于图嵌入学习的正交局部保持投影无监督特征选择(Orthogonal Locality Preserving Projection Unsupervised Feature Selection via Graph Embedding,OLPPFS)算法。首先,利用能够保持数据局部几何流形结构的局部保持投影方法增强数据的线性映射能力,同时约束正交方向投影以方便数据重构;其次,通过图嵌入学习方法快速构建稀疏相似图来描述样本数据的内在结构;接着,采用l_(2,0)范数约束投影矩阵的值,准确选择指定数目的判别性特征子集;最后,针对l_(2,0)范数NP难题,设计一种有效求解l_(2,0)范数问题的无参迭代算法求解该模型。仿真结果表明了所提算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 无监督特征选择 正交局部保持投影 图嵌入学习 l_(2 0)范数 无参迭代算法
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一种基于协作表示的判别局部保持投影方法
6
作者 李实秋 《计算机与现代化》 2023年第6期43-47,共5页
判别局部保持投影(DLPP)算法是一种判别特征提取的方法,用于流形学习的典型降维算法,它能够利用判别信息,提取出最佳的判别特征,但是DLPP算法往往会忽略样本间的协作重构关系,从而导致算法识别率较低的问题。本文提出一种基于协作表示... 判别局部保持投影(DLPP)算法是一种判别特征提取的方法,用于流形学习的典型降维算法,它能够利用判别信息,提取出最佳的判别特征,但是DLPP算法往往会忽略样本间的协作重构关系,从而导致算法识别率较低的问题。本文提出一种基于协作表示的判别局部保持投影(CRDLPP)方法。该方法首先利用协作表示方法对所有训练样本的协作重构误差进行计算,然后将该重构误差值作为正则项引入DLPP的目标函数中,最后通过求解新的目标优化问题得到最优投影矩阵。为了验证CRDLPP算法在图像识别方面的有效性,选取Yale人脸库和COIL20图像库进行算法仿真实验,结果表明,本文的CRDLPP算法在图像识别方面相比其他经典降维算法有着较高的识别率。 展开更多
关键词 判别局部保持投影 协作表示 协作重构误差 图像识别
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一种基于Schur分解的正交鉴别局部保持投影方法 被引量：10
7
作者 林宇生 郑宇杰 杨静宇 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2009年第4期701-706,共6页
人脸识别是模式识别领域中的一项重要的研究课题。到目前为止,已经提出了许多方法来处理人脸的识别问题。最近,许多流形学习算法被提出并且成功地应用于人脸识别当中。这些流形学习方法能够保持人脸图像数据的局部结构,同时,还可以发现... 人脸识别是模式识别领域中的一项重要的研究课题。到目前为止,已经提出了许多方法来处理人脸的识别问题。最近,许多流形学习算法被提出并且成功地应用于人脸识别当中。这些流形学习方法能够保持人脸图像数据的局部结构,同时,还可以发现人脸的非线性结构。在这些流形学习方法中,局部保持投影方法(LPP)是最有效的方法之一。基于LPP方法,提出了一种新的人脸识别方法——基于Schur分解的正交鉴别局部保持投影方法(ODLPPS)。与LPP方法相比,ODLPPS把类间散度与类内散度之差的信息融入到LPP的目标函数中并且获得了正交的基向量。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于一些已经存在的方法,如eigenface,Fisherface,LPP和orthogonal LPP(OLPP)。 展开更多
关键词 流形学习 局部保持投影 正交局部保持投影 人脸识别 SCHUR分解
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基于改进半监督局部保持投影算法的故障诊断 被引量：13
8
作者 杨望灿 张培林 +1 位作者 吴定海 陈彦龙 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期2059-2064,共6页
为解决在少量标记样本的条件下故障诊断困难的问题,提出一种基于改进半监督局部保持投影(ISS-LPP)的故障诊断方法。ISS-LPP算法利用部分标记样本的标签信息调整原始特征空间中样本间的权值矩阵,并根据所有样本在特征空间的分布情况自适... 为解决在少量标记样本的条件下故障诊断困难的问题,提出一种基于改进半监督局部保持投影(ISS-LPP)的故障诊断方法。ISS-LPP算法利用部分标记样本的标签信息调整原始特征空间中样本间的权值矩阵,并根据所有样本在特征空间的分布情况自适应的调整邻域参数,寻找数据的低维本质流形,得到原始特征空间样本数据的低维特征向量和投影转换矩阵。以得到的低维特征向量为输入,建立分类器,识别和判断故障类型。将ISS-LPP算法应用于滚动轴承的故障诊断。实验结果表明:该方法能够在标记样本较少时,提高轴承的故障诊断精度。 展开更多
关键词 故障诊断 改进半监督局部保持投影 权值矩阵 邻域参数 滚动轴承
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基于邻域自适应局部保持投影的轴承故障诊断模型 被引量：12
9
作者 杨望灿 张培林 张云强 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期39-44,共6页
为了有效利用振动信号进行故障诊断,提出了一种基于邻域自适应局部保持投影的轴承故障诊断模型。首先,利用EMD将轴承振动信号分解为若干个平稳的固有模态函数(IMF),对IMF分量建立自回归(AR)模型,构建原始特征子集。然后,利用邻域自适应... 为了有效利用振动信号进行故障诊断,提出了一种基于邻域自适应局部保持投影的轴承故障诊断模型。首先,利用EMD将轴承振动信号分解为若干个平稳的固有模态函数(IMF),对IMF分量建立自回归(AR)模型,构建原始特征子集。然后,利用邻域自适应局部保持投影算法对原始特征子集进行降维处理,获得原始特征子集的低维特征向量和投影矩阵。以低维特征向量为输入,以最小二乘支持向量机(LS-SVM)为分类器,通过研究故障识别率和低维特征空间维数的关系确定最优降维维数和对应的最优投影矩阵。最后,根据最优降维维数完成降维处理过程,得到低维特征向量,输入LS-SVM分类器,识别轴承的工作状态和故障类型。实验结果表明,该模型提高了轴承故障诊断的精度。 展开更多
关键词 邻域自适应局部保持投影 AR模型 轴承 故障诊断
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鲁棒局部保持投影的表情识别 被引量：5
10
作者 李睿凡 朱强生 +1 位作者 郭燕慧 刘海涛 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z2期178-182,206,共6页
针对局部保持投影的流形学习算法对于噪声与异常值的敏感性,提出了一种鲁棒的局部保持投影算法.其基本出发点是首先对所有数据点进行评估,以获得它们可能成为异常值的信息,然后再将这种信息用于邻域选择与低维嵌套中.采用鲁棒局部保持... 针对局部保持投影的流形学习算法对于噪声与异常值的敏感性,提出了一种鲁棒的局部保持投影算法.其基本出发点是首先对所有数据点进行评估,以获得它们可能成为异常值的信息,然后再将这种信息用于邻域选择与低维嵌套中.采用鲁棒局部保持投影进行人脸的表示方法,对JAFFE表情数据库进行了实验,结果表明,该方法有效. 展开更多
关键词 局部保持投影 鲁棒性 表情识别
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稀疏局部保持投影 被引量：4
11
作者 郑忠龙 黄小巧 +1 位作者 贾泂 杨杰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2038-2046,共9页
LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是1范数和2范数混合学习的一种理论框架,基于LASSO提出了局部保持投影的稀疏回归算法SpLPP及其广义的正则化形式RSpLPP,并从理论上证明了所提模型的收敛性及求解算法,给出了算... LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是1范数和2范数混合学习的一种理论框架,基于LASSO提出了局部保持投影的稀疏回归算法SpLPP及其广义的正则化形式RSpLPP,并从理论上证明了所提模型的收敛性及求解算法,给出了算法的复杂性分析.所提算法同时具有特征选择、降维的特性,在有监督学习、无监督学习两种任务情况下,都可以应用该算法.在人工数据集和真实数据集上进行的大量仿真实验,取得了较好的结果,证明了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 稀疏学习 局部保持投影 流行学习 正则化
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基于特征空间降噪的局部保持投影算法及其在轴承故障分类中的应用 被引量：11
12
作者 张绍辉 李巍华 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期92-99,共8页
实际机械振动信号不可避免受到各种各样的噪声干扰,导致机械状态诊断结果误判等问题。目前的降噪算法主要都是针对时域振动信号,所需计算时间较长、占用存储空间较大。流形学习算法处理对象是样本特征空间数据,提出一种直接对样本特征... 实际机械振动信号不可避免受到各种各样的噪声干扰,导致机械状态诊断结果误判等问题。目前的降噪算法主要都是针对时域振动信号,所需计算时间较长、占用存储空间较大。流形学习算法处理对象是样本特征空间数据,提出一种直接对样本特征空间进行奇异值分解降噪方法,再对降噪后的特征空间利用局部保留投影算法进行维数约简,通过1NN算法对设备运行状态进行识别。轴承故障仿真试验表明,与直接对时域信号进行降噪相比,所提方法能有效保证局部保持投影算法的降维效果,同时加快计算速度及减少所占存储空间。 展开更多
关键词 特征空间降噪 局部保持投影 流形学习 故障分类 轴承
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基于核的正交局部保持投影的人脸识别 被引量：15
13
作者 金一 阮秋琦 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期283-287,共5页
针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,本文将加核及向量间相互正交两种思想同时引入局部保留投影算法中,提出了一种新的基于核的正交局部保持投影(Kernel based Orthogonal Locality Preserving Projections,KOLPP)的非线性子空间人脸... 针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,本文将加核及向量间相互正交两种思想同时引入局部保留投影算法中,提出了一种新的基于核的正交局部保持投影(Kernel based Orthogonal Locality Preserving Projections,KOLPP)的非线性子空间人脸识别算法并给出了其推导过程。该算法首先利用核的方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间,在保证各向量正交的同时,通过局部保持投影算法做一线性映射,从而更好地提取人脸非线性局部邻域结构特征。在ORL和Yale人脸库上的试验证明了该文所提算法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 特征提取 核方法 正交局部保持投影
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基于监督判别局部保持投影的表情识别算法 被引量：2
14
作者 王燕 苏文君 刘花丽 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第1期195-199,共5页
LPP算法是无监督算法,并没有考虑到不同类别的样本对分类效果的影响,结果会造成不同类数据点的重叠,故所获得的子空间对于分类问题来说未必是最优的。提出一种新的基于监督判别局部保持投影(SDLPP)的表情识别算法。利用样本的类别信息... LPP算法是无监督算法,并没有考虑到不同类别的样本对分类效果的影响,结果会造成不同类数据点的重叠,故所获得的子空间对于分类问题来说未必是最优的。提出一种新的基于监督判别局部保持投影(SDLPP)的表情识别算法。利用样本的类别信息重新构造LPP算法中的相似矩阵,然后在目标函数中增加类间散度约束,这样就会在保持样本点局部结构的同时,使不同类的样本点相互远离,从而得到更具有判别性的表情特征。该算法在识别率上比其他方法都有较大提高,通过在JAFFE表情库上的实验验证了其有效性。 展开更多
关键词 局部保持投影 有监督学习 类间散度约束 表情识别 LOCALITY PRESERVING Projection(lpp)
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无参数局部保持投影及人脸识别 被引量：16
15
作者 黄璞 唐振民 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期865-871,共7页
局部保持投影(LPP)通过构造近邻图来保持样本的局部结构,在构图过程中,LPP面临复杂的参数选择问题.为解决此问题,提出无参数局部保持投影(PLPP)算法.首先设计一种无参数的构图方法,能够动态地获取样本的近邻点并配置相应的边权.其次,利... 局部保持投影(LPP)通过构造近邻图来保持样本的局部结构,在构图过程中,LPP面临复杂的参数选择问题.为解决此问题,提出无参数局部保持投影(PLPP)算法.首先设计一种无参数的构图方法,能够动态地获取样本的近邻点并配置相应的边权.其次,利用该构图方法,PLPP通过寻求最佳投影矩阵,用于保持样本在低维空间的局部结构.由于PLPP在构图过程中并未设置任何参数且采用余弦距离设置边权,因此PLPP计算更加方便快捷且对离群样本更具鲁棒性.另外,为进一步提升PLPP的识别性能,在PLPP的基础上通过加入样本的类别信息,提出监督的无参数局部保持投影算法(SPLPP).最后,在ORL、FERET及AR人脸库上的实验验证了PLPP与SPLPP的有效性. 展开更多
关键词 人脸识别 特征提取 流形学习 图构建 无参数局部保持投影
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基于局部保持投影和稀疏表示的无监督特征选择方法 被引量：8
16
作者 简彩仁 陈晓云 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期247-252,共6页
传统基于过滤的特征选择方法仅从统计或几何角度分别对数据集的每个特征计算某种得分选择特征,而忽略不同特征之间存在的联系.为解决该问题,利用局部保持投影和稀疏表示的优点,提出新的无监督特征选择算法.该方法通过限制特征权重的非... 传统基于过滤的特征选择方法仅从统计或几何角度分别对数据集的每个特征计算某种得分选择特征,而忽略不同特征之间存在的联系.为解决该问题,利用局部保持投影和稀疏表示的优点,提出新的无监督特征选择算法.该方法通过限制特征权重的非负性和稀疏性选择特征.在4个基因表达数据集和2个图像数据集上的实验表明该方法是有效的. 展开更多
关键词 局部保持投影 稀疏表示 无监督 特征选择 聚类
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一种鉴别稀疏局部保持投影的人脸识别算法 被引量：7
17
作者 杨艺芳 王宇平 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期54-60,共7页
为解决鉴别稀疏邻域保持嵌入(DSNPE)算法中类间离散度构造复杂的问题,提出了一个新的维数约简算法即鉴别稀疏局部保持投影的人脸识别算法(DSLPP)。首先利用样本集中各类样本的平均向量构造字典,通过保持各类样本平均向量的稀疏重构关系... 为解决鉴别稀疏邻域保持嵌入(DSNPE)算法中类间离散度构造复杂的问题,提出了一个新的维数约简算法即鉴别稀疏局部保持投影的人脸识别算法(DSLPP)。首先利用样本集中各类样本的平均向量构造字典,通过保持各类样本平均向量的稀疏重构关系,提出一个新的无参数类间离散度;再通过同时最大化类间离散度和同时最小化类内紧凑度的准则来寻找最优投影方向;最后采用最近邻分类器进行人脸分类识别。由于所采用的类间离散度最大限度地扩大了不同类别中样本之间的差异,因此DSLPP算法具有更强的类间判别力,其识别率得到了明显提高;此外,字典的简化构造降低了算法的计算复杂度。在Yale、UMIST和AR人脸库上的实验结果表明:DSLPP算法在Yale、UMIST库上的平均识别率及AR库上的最高识别率分别达83.38%、95.72%和83.71%,较其他传统方法的识别率有明显提高;在UMIST库上的实验结果表明,DSLPP算法较DSNPE算法的平均计算时间减少了81.7%。 展开更多
关键词 人脸识别 维数约简 稀疏重构 局部保持投影
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基于改进的局部保持投影算法的人脸识别 被引量：7
18
作者 龚劬 华桃桃 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第2期528-530,534,共4页
局部保持投影算法是基于流形的学习方法,在人脸识别过程中容易遇到奇异值问题,为此提出一种利用奇异值分解的方法。在模型中,样本数据被投影到一个非奇异正交矩阵中,解决了奇异值问题;然后再根据局部保持投影算法求出新样本空间的低维... 局部保持投影算法是基于流形的学习方法,在人脸识别过程中容易遇到奇异值问题,为此提出一种利用奇异值分解的方法。在模型中,样本数据被投影到一个非奇异正交矩阵中,解决了奇异值问题;然后再根据局部保持投影算法求出新样本空间的低维投影子空间。将训练样本和测试样本分别投影到低维子空间中,再利用最近邻分类器进行分类识别。在ORL人脸数据库中,采用了一系列的实验来对比该算法与传统局部保持投影算法和主成分分析算法的识别效果。实验结果验证了改进的局部保持投影算法在人脸识别的有效性。 展开更多
关键词 流形学习 局部保持投影 奇异值分解 人脸识别 模式识别
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基于随机子空间-正交局部保持投影的支持向量机 被引量：3
19
作者 王雪松 高阳 程玉虎 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1746-1750,共5页
针对高维数、小样本数据分类问题,提出一种基于随机子空间-正交局部保持投影的支持向量机.利用随机子空间方法对原始高维样本的特征空间进行多次随机采样,生成多个具有不同特征子集的基支持向量机(SVM)分类器;利用正交局部保持投影对各... 针对高维数、小样本数据分类问题,提出一种基于随机子空间-正交局部保持投影的支持向量机.利用随机子空间方法对原始高维样本的特征空间进行多次随机采样,生成多个具有不同特征子集的基支持向量机(SVM)分类器;利用正交局部保持投影对各基SVM分类器的样本进行特征提取,实现维数约简;然后,利用降维后的样本对各基SVM分类器进行训练;采用贝叶斯求和准则将各基SVM的分类结果进行融合以得到最终的分类结果.典型人脸数据库识别结果验证了本方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 随机子空间 正交局部保持投影 支持向量机 特征提取
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基于核局部保持投影的近红外光谱玉米单倍体识别研究 被引量：2
20
作者 刘文杰 李卫军 +2 位作者 覃鸿 李浩光 宁欣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期2574-2577,共4页
实现快速、精确地鉴别玉米单倍体籽粒对玉米单倍体育种技术十分重要。近红外光谱分析技术可在线分析、监测,且无损、分析速度快、操作简便、测试成本低,对实现自动化的大规模鉴定并分拣玉米单倍体非常有帮助。通过美国JDSU的近红外光谱... 实现快速、精确地鉴别玉米单倍体籽粒对玉米单倍体育种技术十分重要。近红外光谱分析技术可在线分析、监测,且无损、分析速度快、操作简便、测试成本低,对实现自动化的大规模鉴定并分拣玉米单倍体非常有帮助。通过美国JDSU的近红外光谱仪进行玉米近红外光谱的数据采集,交叉采集玉米单倍体、多倍体数据。数据处理时,将数据分为训练集和测试集两部分。依次对数据做预处理以消除噪声影响,做核变换将其投射到更高维度空间中增强可分性并进行特征提取,最后建立分类模型鉴别分析。分别统计采用不同的特征提取算法并建立模型鉴别测试的正确识别率。实验结果表明,采用核局部保持投影(KLPP)的特征提取算法的正确识别率更高、稳定性更好,在两组测试集上的正确识别率的均值分别达到95.71%和96.43%。通过分析可以得出,玉米种子的近红外光谱数据经过非线性变换(为高斯核变换)投影到更高维度的空间后,表现出更易于分类的分布特点,保持数据的局部特性也更利于后续的分类。这为玉米单倍体鉴定进一步研究提供了新的方向。 展开更多
关键词 近红外光谱 特征提取 核局部保持投影(Klpp) 玉米单倍体
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