降维
- 让核心素养在教学活动中落地生根
面平行判定定理;降维中图分类号：G632 文献标识码：A 文章编号：1008-0333（2022）27-0041-03近年来，有不少学者指出，数学核心素养的生成机制，数学原理和概念是数学核心素养的形成的主载体，数学活动是数学核心素养形成的主路径.因此，数学核心素养在教学活动中的落地生根，必须要深入理解当堂课程的数学原理和概念的内涵和构成要素有哪些，所体现的核心素养有哪些，随后才能结合具体的学生特点，创设具体的教学情景，提出具体的数学问题.今年，笔者
数理化解题研究·综合版 2022年9期2022-05-30
- 基于物理学科大概念层级理论的教学思考
转变，最终培养“降维”分析的物理思维。关键词：学科大概念;物理思维;力的合成与分解;降维中图分类号：G633.7 文献标识码：A 文章编号：1003-6148（2022）4-0063-4学科大概念是指反映学科本质及其特殊性的﹑构成学科框架的概念。从知识层级关系角度，大概念是奥苏贝尔所说的上位层级，最具抽象性﹑概括性﹑包容性，对于其他知识具有统摄和生发的功能，是一种“内核+圈层”结构（图1）[1];从认知角度，大概念是学科思维方式的升华﹑学生认识水平的
物理教学探讨 2022年4期2022-05-10
- 多维元数据索引文件系统设计与实现
文件系统;R树;降维;用户接口中图分类号：TP316 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）16-0026-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Research and Implementation of Multi-dimensional Meta-data Indexing File SystemSHI Jun-yong， LI Wen-jing（Zhengzhou Institute of Aeronautica
电脑知识与技术 2021年16期2021-07-25
- 基于局部质心均值最小距离鉴别投影的旋转机械故障数据降维分析研究
P）的故障数据集降维算法。该算法在考虑样本的内聚性和分离性的同时，能够保持样本局部几何结构信息，反映样本与局部质心均值之间的近邻关系。从多个角度提取机械振动信号的混合特征，构建原始高维特征集，通过LCMMDP提取出低维敏感特征子集，利用改进的基于局部均值与类均值的k?近质心近邻分类算法（k?nearest Centroid Neighbor Classification Based on Local Mean and Class Mean，KNCNCM）进
振动工程学报 2021年2期2021-06-10
- FAST反射面形状调节策略研究
置坐标;最后利用降维的技巧，求出基准球面和工作抛物面上的反射信号接收比。关键词：变形策略;理想抛物面;旋转模型;接收比;粒子群算法;降维中图分类号：TP181;P111.44 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2021）16-0086-07Research on Shape Adjustment Strategy of FAST ReflectorMOU Miao1， KONG Yani2， GUO Lei3（1.Sch
现代信息科技 2021年16期2021-02-28
- 基于流形学习的光谱数据库降维分析
地物光谱数据库的降维，发现隐藏在高维空间下的低维结构，用于进行相似性度量，为地物进一步的本质特征光谱提取与分析提供有利的支持，并间接证明了利用流形学习的方法进行降维后，并未降低地物的识别能力。【关键词】 流形学习;光谱数据库;Isomap;降维【中图分类号】 P23;TP751 【文献标识码】 A【文章编号】 2096-4102（2020）05-0100-03流形学习作为一种新的非监督学习方法，近几年在模式识别、机器学习领域得到了广泛的应用。本文把流形学习
山西能源学院学报 2020年5期2020-11-16
- 面向基因表达数据聚类的谱扰动集成降维
因表达数据聚类的降维方法进行研究是有重要意义的。现有降维方法大多直接对基因表达数据进行一次降维，再利用降维后的数据进行聚类，未考虑降维和聚类之间的联系，降维后的数据未必能很好地适应聚类任务。集成学习可提高模型的泛化能力，但较少将集成学习思想应用于降维模型中。而基于加权的集成学习模型，常见的加权策略有两种。一是由人为控制参数权重，比如平均加权[2]；二是将集成的全部数据集函数目标值最小化[3]，即目标值越小的数据集的权重越大，但是，目标值越小的数据集，其模型
计算机工程与设计 2020年10期2020-11-03
- Helicobacter pylori-induced inflammation masks the underlying presence of low-grade dysplasia on gastric lesions
time.现有降维方法有PCA和Pareto占优机制算法等方法[17].这些方法均通过纯数学手段降维，降维后的数据都失去了原有的物理意义，不便于观察模型的训练过程.Table 3 Demographic and clinical characteristics of patients with low-grade dysplasia detected on visible gastric lesions or randomly and without l
- 基于自步学习的半监督特征选择算法研究
习;半监督学习;降维中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）15-0210-011引言在計算机视觉和模式识别等领域中，图像往往由高维特征向量表示，高维数据往往会增加处理数据的复杂度。为了有效地从高维特征向量中选取最具有判别性的低维特征向量，学者们提出了多种特征选择算法，其中基于图拉普拉斯的半监督特征选择算法凭借其良好的性能，得到了广泛的应用。但是，现有的算法大都是直接将所有样本纳入训练过程，忽略了不同样本的复杂度。为了
电脑知识与技术 2020年15期2020-07-04
- 浅谈基础特征工程
方法，然后介绍了降维和特征选择这两大特征工程主题中的通用方法。本文从特征工程的视角看待机器学习问题，希望读者能更全面的了解机器学习的流程。关键词：常用特征工程;数据处理;降维;特征选择中图分类号：TU74 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）02-0217-020 引言机器学习中有一句经典的话叫做“特征工程决定了机器学习的上限，而模型和算法只是在逼近这个上限”，可见特征工程地位非常高。然而，特征工程更多是一个实践中发展起来的方法论，很少
数字技术与应用 2020年2期2020-05-11
- 基于Python的高速动车组车载数据降维方法实现
动车组车载数据的降维过程。基于第三方numpy库和机器学习sklearn库，分别通过Python代码实现了基于主成分分析的降维过程。通过对某高速动车组数据的降维分析，两种实现方式所得到的结果一致，都能够实现对高速动车组车载数据的降维。关键词： 主成分分析;机器学习;降维中图分类号： TP3 文献标识码： A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.01.024本文著錄格式：孔海朋，刘韶庆. 基于Python的高速动车
软件 2020年1期2020-03-02
- 一种新的降维算法PCA_LLE在图像识别中的应用
的一个重要途经是降维.机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度空间中.目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据.之所以使用降维后的数据表示，是因为在原始的高维空间中，包含有冗余信息以及噪音信息，在实际应用(例如图像识别)中造成了误差，降低了准确率；而通过降维，我们希望减少冗余信息所造成的误差，提高识别(或其它应用)的精度.通过降维算法可以寻找数据内部的本质结构特征[4,5].降维
中南民族大学学报（自然科学版） 2020年1期2020-02-08
- 降维式自主迁移强化学习建筑能耗预测
法，提出一种基于降维式自主迁移强化学习的建筑能耗预测方法——STRL。该方法通过提取影响建筑物能耗的重要维度进行降维，采用欧式度量对满足迁移条件的原始建筑MDP状态进行迁移，结合Sarsa算法构建能耗奖赏函数，实现能耗预测。将所提出的STRL与VFT-HSA1以及FTRL2方法用于模拟建筑物能耗问题进行对比实验，实验结果表明，STRL具有较快的收敛速度以及较好的收敛精度。关键词：迁移学习;强化学习;降维;建筑能耗预测中图分类号： TP181
电脑知识与技术 2019年25期2019-11-12
- 基于LSTMP语音识别方法的研究与改进
高维度的信息進行降维，减小细胞单元的维度，从而减小相关参数矩阵的参数数目。但LSTMP网络结构的缺点在于Projection层的输出需要完成两个功能，既需要充当历史信息，又需要作为下一层的输入。针对以上问题，笔者提出了一种Re-dimension的方法，让网络自己选择一部分参数作为历史信息，并获得了一定程度的提升。采用该方法后，能提高语音识别率相对4-5%左右。关键词：长短时记忆LSTM;降维;语音识别Abstract：Currently，LSTMP is
现代信息科技 2019年11期2019-10-21
- 采用深度置信网络的恐怖袭击事件量化分级研究
后根据特征提取和降维后的数据，分出事件对应的恐怖袭击级别。结果表明，深度学习中的深度置信网络（DBN）可以用于提取和减少预处理数据，且DBN可自动实现上述功能，无需太多人为干预。关键词：数据处理;恐怖袭击;深度置信网络（DBN）;特征提取;降维DOI：10. 11907/rjdk. 182618 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP319文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2019）007-0173-04A Quantitat
软件导刊 2019年7期2019-10-11
- 流形学习研究现状分析
本点集进行非线性降维，从中挖掘出样本点集的有效特征。本文主要对流形学习算法的研究现状进行分析，从中指出其存在的潜在问题，以及对未来的研究方向进行分析探讨。关键词： 流形学习;样本点集;降维;算法中图分类号：TP181 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）14-0203-030 引言随着社会的发展， 目前已经进入到数据时代， 大数据这个概念被很多的人所认识。数据时代我们面临的数据量越来越大， 且数据的复杂度越来越高。这样存在一个很突出的问
中国科技纵横 2019年14期2019-09-18
- 基于谱分析的密度峰值快速聚类算法
低维子空间上实现降维处理，将聚类问题转化为图的最优划分问题以增强算法对数据全局结构的适应性;然后，利用CFSFDP算法对处理后的数据集进行聚类。结合这两种聚类算法各自的优势，能进一步提升聚类算法的性能。在5个人工合成数据集（2个线性数据集和3个非线性数据集）与4个UCI数据库中真实数据集上的聚类结果显示，相比CFSFDP算法，CFSFDP-SA算法的聚类精度有一定提升，在高维数据集的聚类精度上最多提高了14%，对原始数据集的适应性更强。关键词：数据聚类;适
计算机应用 2019年2期2019-08-01
- 无监督特征选择算法的分析与总结
对高维无标记数据降维变得越来越必要。特征选择是数据降维的有效方法，本文给出了几种具有代表性的无监督特征选择方法，并指出了这些算法的优缺点，为进一步研究基于无监督的特征选择提供了理论基础。【关键词】降维 特征选择 无监督1 引言在计算机视觉、多媒体分析等领域需要处理的数据往往具有很高的维数，对高维数据的处理增加了运算的时间和空间复杂度，同时也会导致学习模型的过拟合现象。流形学习的观点认为由于数据内部特征的限制，一些高维数据会产生维度上的冗余，实际上这些数据只
电子技术与软件工程 2019年5期2019-06-20
- 混合群智能算法在高光谱图像波段选择中的应用
光谱;波段选择;降维中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）02-0178-07Application of Hybrid Swarm Intelligence Algorithm in Band Selection of Hyperspectral ImagesLI A-nan，LU Bin，WANG Qiang（North China Electric Power University（Bao
电脑知识与技术 2019年2期2019-03-15
- 无监督混阶栈式稀疏自编码器的图像分类学习
督学习对图像进行降维，然而监督学习与半监督学习需要图像携带标签信息。针对无标签图像的降维及分类问题，提出采用混阶栈式稀疏自编码器对图像进行无监督降维来实现图像的分类学习。首先，构建一个具有三个隐藏层的串行栈式自编码器网络，对栈式自编码器的每一个隐藏层单独训练，将前一个隐藏层的输出作为后一个隐藏层的输入，对图像数据进行特征提取并实现对数据的降维。其次，将训练好的栈式自编码器的第一个隐藏层和第二个隐藏层的特征进行拼接融合，形成一个包含混阶特征的矩阵。最后，使用
计算机应用 2019年12期2019-01-06
- 基于多特征降维和迁移学习的红外人体目标识别方法
了一种基于多特征降维和迁移学习的红外人体目标识别方法。首先，针对传统的红外人体目标特征提取方法提取某单一特征时存在信息涵盖不全面的问题，提取目标不同种类的异构特征，从而充分挖掘出红外人体目标的特点。其次，为了向后续识别分析提供有效且紧凑的特征描述，采用主成分分析方法对融合后的异构特征进行降维。最后，针对带标签的红外人体目标样本数据匮乏、训练样本和测试样本之间的分布及语义偏差导致的泛化性能差等问题，提出了一种有效的基于迁移学习的红外人体目标分类器，可较大程度
计算机应用 2019年12期2019-01-06
- PCA算法在酒店推荐系统中的应用研究
分矩阵采用PCA降维的方法，降低评分矩阵的稀疏性，保留了最能代表用户兴趣的维数，使得相似性计算更加准确，保证了最近邻居选择的准确性，从而提高了推荐质量。关键词：机器学习;PCA算法;酒店推荐系统;降维中图分类号：TP391.9 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）22-0051-020 引言在信息技术和互联网蓬勃发展的今天，大量的数据使人们从信息贫乏的时代走到了信息过载的时代，面对大量的信息，人们获取到对自己有用的信息是非常慢[1]。因
中国科技纵横 2019年22期2019-01-06
- 基于结构特征与LLE算法的数字仪表校验系统
; 图像处理; 降维中图分类号： TN873+.5?34; TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）24?0010?04A digital meter calibration system based on structural features and LLE algorithmBAO Yushu1，2， HUANG Yalong2， SUN Jun3， HU
现代电子技术 2018年24期2018-12-14
- 几种降维技术在分类问题中的效果评估
影响模型的性能。降维就是用于解决“维度灾难”的方法之一。文章从PCA、LLE、Isomap三种常见的降维方法入手，首先介绍了它们的实现原理，进一步结合KNN、SVM、RandomForest、Naive Bayes以及Logistics Regression模型构建了用于评价三种降维方法的综合交叉模型。结果表明，在文章所使用的数据集中，经过PCA方法与Isomap方法降维后的数据在可视的2维空间上分布较为均匀，而LLE方法分布则较为集中。且使用了PCA与I
科技创新与应用 2018年21期2018-09-14
- 一种安卓应用典型特征片段的提取方法
关参数。随后通过降维、聚类的方法从众多的特征片段中挑选出典型特征片段来代表整个安卓应用执行时的负载特征。关键词：安卓应用；微架构无关特征；降维；聚类；典型特征片段中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）14-0214-03当前，对移动智能设备硬件性能的评估已成为业界以及用户所关注的重点。为了得到有意义、可量化比较的性能评估结果，首先必须确定量化的标准，即需要选择合适的测试程序对硬件性能进行评估。当前学界对传统桌面应用
电脑知识与技术 2018年14期2018-07-12
- 随机森林在阿尔茨海默病患病分析中的应用
的数据进行合理的降维处理。创建基于随机森林的分类器，将其应用于阿尔茨海默病患病分析，利用降维后有效的特征属性得到的结果可以反应患病情况和诊断状况。【关键词】随机森林；决策树；降维；阿尔茨海默病中图分类号： F273.2 文献标识码： A 文章编号：2095-2457（2018）06-0088-002【Abstract】Based on the random forest algorithm， we can analyze the prevalence of
科技视界 2018年6期2018-05-11
- 基于整体特征差异度参数的人脸相似度检测
两个图像向量的差降维，取二范数来加以区分并计算正确率，然后淘汰正确率低的差距参数，从而得到更高的正确率。主要步骤是：以二进制方式将图片以多阶灰度图表示，然后进行像素点运算，统计有效像素点，运用优化的算法，得出相似指数并分析出判定是否为不同时期同一人。提出的方法对一个人在理想状态下不同时期的两张照片的相似度高达95%以上，即对人脸相似度检测具有显著效果。关键词：差异度参数；散度；汉明距离；降维；特征提取中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：100
电脑知识与技术 2018年4期2018-03-19
- 高维数据降维技术及研究进展
法。为了准确把握降维技术的发展方向，本文研究了自2010年以来降维技术相关的大量国内外文献，结果表明，近年来越来越多的研究者开始致力于降维技术的研究并取得了可观的成果。1 降维技术降维技术旨在将高维数据映射到更低维的数据空间上以寻求数据紧凑表示，这种技术有利于对数据做进一步处理。例如在基于内容的图像检索中，将提取的高维图像特征向量数据通过降维处理降低到一定的维度，则可以使用相关的索引机制组织数据以进行更高效的检索。降维技术可用如下数学方式表达，设(1)其中
电子科技 2018年3期2018-03-08
- 企业安全监管数据统计分析
键词：安全生产；降维；因子分析； 聚类分析中图分类号：F27 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.01.028本文选取某市20个街道2017年7月对辖区企业安全隐患排查整治情况的8个指标数据为源数据。本文中对20个街道采用从1-20的数字替代。各指标说明如下：X1为本季度任务完成率，X2为人均巡查企业数，X3为人均整治企业数，X4人均发现隐患数，X5为人均整治隐患数，X6为重大隐患累计未核销率，X7为一般隐患
现代商贸工业 2018年1期2018-01-15
- 基于变异系数的SOM算法在多维分析中的应用研究
师学习方法，具有降维，自组织的，可视化等特性，由于SOM算法计算获胜神经元采用欧式距离的原因，忽略了不同维度对于相似度的贡献，针对该不足，该文采用变异系数对维度权重进行研究和改进SOM算法。实践证明：相比没有维度权重的SOM算法，采用带有指标权重的SOM算法具有更好的准确率和凝聚度。关键词：降维；自组织映射（SOM）；变异系数；权值更新中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）32-0122-04Research on
电脑知识与技术 2017年32期2017-12-15
- 我国第三产业增加值影响因素的主成分回归分析
进行主成分分析，降维处理后提取主成分，然后利用提取的主成分对第三产业增加值进行多元统计分析，从而研究主要指标对第三产业增加值的影响。选用了近9年的数据（2005～2013），包括批发零售业商品销售额等一系列的经济指标。研究发现，宏观调控和消费者行为影响着第三产业的发展。关键词 第三产业 降维 主成分分析 多元回归分析 宏观调控 消费者行为一、问题及背景第一，背景。虽然我国的第三产业起步较晚，但随着改革开放以来，我国社会主义现代化建设事业的蓬勃发展，我国以服
经营者 2017年8期2017-11-14
- 基本医疗保险患者住院费用因子分析模型
子分析模型。通过降维将12个费用构成指标抽象为化验手术、药品诊察、麻醉输血、护理治疗和床位其他等5个因子表示，以较少的维度整合资料，能更好地简化和解释问题。【关键词】 基本医疗保险； 住院； 医疗费用； 因子分析； 降维【Abstract】 For the present situation that the rising trend of basic medical insurance patients' hospitalization costs ha
中国医学创新 2017年25期2017-11-14
- STC目标跟踪算法及改进
PCA自适应颜色降维特征建立外观模型，获得先验模型；在频域进行在线学习，建立上下文模型；计算置信图，找到响应分数最大值，预测下一帧位置。为验证算法有效性，在Benchmark库提供的数据集中进行算法测试和分析，结果证明，其在刚性形变、快速运动、遮挡、彩色图像跟踪中有较好的鲁棒性。关键词：STC；目标跟踪；颜色特征；颜色融合；降维DOIDOI：10.11907/rjdk.171542中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号：16727800（2017）0
软件导刊 2017年10期2017-11-02
- 说话人识别中基于深度信念网络的超向量降维的研究
了基于深度学习的降维方法，利用通过多个受限玻尔兹曼机堆叠而成的深度信念网络对超向量进行降维。实验表明，深度信念网络方法在说话人识别中超向量降雏有着更好的效果，其分类的准确率高于传统的降维方法。关键词：超向量；降维；深度学习；深度信念网络；受限玻尔兹曼机中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）22-0176-03说话人识别技术，又称为声纹识别技术，它是生物识别技术的一个分支。因为每个人的声道形状，喉咙大小，以及其他发声
电脑知识与技术 2017年22期2017-10-26
- 多元时间序列小波相关分析与预测建模研究
了利用小波相关的降维方法，保证模型预测精度的同时分析了变量之间存在的冗余性，对变量进行了有效的选择；其次构建只与时滞因子有关的互相关系数矩阵，定量描述了降维后自变量对因变量的时滞相关关系，并利用定量时滞因子建立了预测模型。最后，分别对Housing数据和实际的文物监测数据进行了小波相关分析及预测建模仿真。实验结果表明该方法增强了小波相关分析理论的适用性，验证了所提方法的有效性和可行性，进一步提高了多元时间序列预测模型的模型精度。关键词：多元时间序列；小波相
电脑知识与技术 2017年18期2017-10-21
- 基于改进的LBP和PCA算法的人脸识别
然后再利用PCA降维处理，算法不但降低了特征维度，而且提高了运算速度。OKL人脸库上的实验结果表明，改进的LBP算法与原始的LBP算法相比，在识别率上有所提高。关键词：局部二值模式；特征提取；主成分分析；降维；识别率中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）17-0173-021概述人脸识别，是对人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，它的应用前景十分广泛。如视频监控、公安、司法和刑侦等安全领域。人脸识别的关键
电脑知识与技术 2017年17期2017-07-14
- 基于降维与粒子群优化的水下传感网定位算法
，提出了一种基于降维与粒子群优化的节点定位算法。算法首先结合水下传感网的特性，将水下三维定位转换为二维定位， 然后引入粒子群优化方法，根据全局最优值限定粒子的方向，粒子不断优化，最后确定节点的位置。实验结果表明，与其他定位算法相比，提出的算法提高了定位精度，降低了节点的能量和计算量消耗。关键词：水下无线传感器网络；定位；降维；粒子群优化DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.09.1271 引言目前，水下无线传感器网络已被广泛
山东工业技术 2017年9期2017-05-16
- 从一道考研题谈空间曲线积分的计算
第二类曲线积分；降维法，即将沿空间曲线的积分化为沿平面曲线的积分。关键词：第二类曲线积分 参数化 Stocks公式 降维中图分类号：O172 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）09（a）-0181-02第二類曲线积分的计算是高等数学的一个难点，有许多文献对其计算方法进行了研究，但基本限于平面情形。该文从一道全国硕士研究生招生考试数学（一）试题出发，探讨空间第二类曲线积分的计算。参考文献[1] 同济大学应用数学系.高等数学[M].北京：
科技创新导报 2016年25期2017-03-13
- 基于MATLAB的靶纸图像识别研究
将Hough变换降维来求内圆环参数，再结合图像差影法以及形态学处理对弹孔识别定位。实验发现，上述图像处理算法有较快的速度和较好的准确度。关键词： MATLAB； 预处理； Hough变换； 降维； 形态学中图分类号：TP391.41 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2016）11-17-04Research on the image recognition of target sheet with MATLABWang Weiyang， Di
计算机时代 2016年11期2016-12-19
- 导数在几何中的“降维”作用
温金荣美国数学家波利亚（Polya）曾指出：如果一位数学老师用和学生的知识相称的题目来激起他们的好奇心，并用一些激励性的问题去帮助他们解答题目，那么他就能培养学生对独立思考的兴趣。由此可见，激发学生兴趣，领会和理解数学思想方法，是培养学生数学意识的有效途径。人教版B教材选修2-2的P10上的“探究与研究”中教材编者给出的一个关于圆的面积和周长的问题，做了一些探讨：研究圆面积与圆周长的关系圆面积S是半径r的函数 ；圆周长C也是圆半径r的函数 。利用导数的定义
博览群书·教育 2016年9期2016-12-12
- 基于Matlab仿真的数据降维实验设计
lab仿真的数据降维实验设计张文盛1, 刘忠宝2(1. 山西大学商务学院 信息中心, 山西 太原030031；2. 中北大学 计算机与控制工程学院, 山西 太原030051)在Matlab的基础上,以3种经典的数据降维方法——主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和保局投影算法(LPP)为例,给出3种降维方法的最优化比较结果,对数据降维实验方法进行了探讨和设计。通过UCI标准数据集和ORL、Yale人脸数据集的比较实验表明:3种降维方法均能较好地完成
实验技术与管理 2016年9期2016-11-16
- 玉米叶片病害彩色图像识别的降维和聚类方法
像和彩色图像进行降维，以得到高维空间中的低维特征，然后采用K-means算法进行聚类分析。结果表明：LLE算法作为玉米病害灰度图像识别的特征提取算法，识别率为76.5%；对玉米病害彩色图像进行识别，识别率达到99.5%以上。研究最终提出1种在RGB彩色空间用流形学习算法进行玉米叶片病害彩色图像识别的方法。关键词：降维；聚类；玉米叶片病害；识别中图分类号： TP391.41 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2016）07-0350-04农作物
江苏农业科学 2016年7期2016-10-20
- 基于ISOMAP降维的复杂轮廓异常点识别方法
基于ISOMAP降维的复杂轮廓异常点识别方法聂斌李京亚姚雪海天津大学，天津，300072摘要：高维复杂轮廓异常点识别方法研究是目前过程轮廓监控的重要课题之一。以高维复杂轮廓为研究对象，建立非参数轮廓矩阵模型，将基于测地距离的ISOMAP非线性降维技术与χ2控制图相结合，提出新的轮廓异常点识别方法，以实现高维复杂轮廓异常点的准确识别。仿真实验和实际案例的应用分析结果证实该方法在异常点识别的准确性方面具有良好的性能。关键词：异常点识别；等距特征映射(ISOMA
中国机械工程 2016年12期2016-07-21
- 几种降维算法的研究及应用
人们研究的重点。降维作为高维数据压缩中，及高效提取所含信息的一种有效途径，近年来正引起可视化等领域研究者的高度重视。不同降维技术由于其数学理论依据和适用范围不同，可视化结果有差异。本论文首先分析了不同降维算法，即主成分分析、非线性映射、自组织特征映射、支持向量机。作者以2013年京津冀区市尺度为研究单元，运用上述算法对京津冀区市经济统计数据进行聚类分析，同时基于京津冀经济发展的实际状况，对成果的差异性展开了深入讨论。【关键词】降维；数据挖掘；经济发展0 引
科技视界 2016年16期2016-06-29
- 独立成分分析在电磁攻击中的应用
方法对数据进行了降维处理. 通过支持向量机(Support Vector Machine, SVM)对降维后的数据进行分类对比,最终得出:在10～100维范围内,PCA-ICA的分类效果最佳,ICA其次,而ICA-PCA的效果最差;在100～900维的范围内,PCA与ICA-PCA分类效果随着维度的增加几乎呈直线趋势增加.关键词电磁泄漏;独立成分分析;降维;支持向量机;主成分分析引言在电磁分析攻击中,采集设备及采集环境等对攻击的影响、针对加入掩码后的攻击和
电波科学学报 2016年2期2016-06-22
- 局部线性嵌入算法及其稳定性实现
LLE算法的实际降维效果进行验证分析，并在非均匀采样条件下，验证并讨论 LLE算法对邻域点数和采样点数的稳定性。1 LLE算法给 定 一 个 数 据 点 集 XN×M， 这 里表示一个N×M的矩阵，其中 XN×M的每一行表示某个数据点的各个坐标。假定这些数据点是采样自一个潜在的流形。如果这些数据是充足的（即对流形是一个充分的采样），即使不知道这个潜在的流形是什么样，但可以认为，对于每一个数据点，它与其邻点所形成的局部区域（通常称为一个 patch）是线性的
自动化与信息工程 2014年2期2014-07-05