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应用相关近邻局部线性嵌入算法的高光谱遥感影像分类
被引量:
13
1
作者
刘嘉敏
罗甫林
+1 位作者
黄鸿
刘亦哲
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期1668-1676,共9页
传统的局部线性嵌入(LLE)算法需用欧氏距离度量近邻,但欧氏距离只表示两点间的直线距离,在高维空间中不一定能反映数据间的真实空间分布,导致近邻选取不稳定.针对此问题,本文提出了相关近邻(CN)LIE(CN-LLE)和相关最近邻分类(CNN...
传统的局部线性嵌入(LLE)算法需用欧氏距离度量近邻,但欧氏距离只表示两点间的直线距离,在高维空间中不一定能反映数据间的真实空间分布,导致近邻选取不稳定.针对此问题,本文提出了相关近邻(CN)LIE(CN-LLE)和相关最近邻分类(CNN)算法.提出的算法首先利用相关系数度量数据间的近邻,实现更准确的局部重构,提取鉴别特征;然后用CNN对低维嵌入特征进行分类.在KSC和Indian Pine高光谱遥感数据集上的地物分类实验结果表明:本文提出的CN-LLE+ CNN算法比LLE、LLE+CNN和CN-LLE等算法的总分类精度提升了2.11%~11.55%,Kappa系数提升了0.026~0.143.由于该算法增加了近邻为同类的概率,便于更有效地提取同类数据的鉴别特征,且有更好的稳定性,故能更有效地实现高光谱遥感数据的地物分类.
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关键词
高光谱影像分类
流形学习
局部线性嵌入
相关近邻
相关最近邻分类器
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职称材料
一种新的脑电特征提取方法研究
被引量:
1
2
作者
胡瑞芬
李光
张锦
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第z3期2187-2188,共2页
基于控制信号为皮层慢电位的脑机接口数据,本文提出了一种脑电模式识别的新方法。该算法将脑电数据的近似熵值、自相关系数和皮层慢电位组合成新的特征向量,并选取k-近邻法作为分类器进行模式识别。在公开测试集中,新算法能达到较高的...
基于控制信号为皮层慢电位的脑机接口数据,本文提出了一种脑电模式识别的新方法。该算法将脑电数据的近似熵值、自相关系数和皮层慢电位组合成新的特征向量,并选取k-近邻法作为分类器进行模式识别。在公开测试集中,新算法能达到较高的识别率,同时表明近似熵和自相关系数可以作为新参量对脑电数据进行分析。
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关键词
脑机接口
皮层慢电位
近似熵
自相关系数
K-近邻法
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职称材料
相关流形距离在转子故障数据集分类中的应用方法
被引量:
7
3
作者
赵荣珍
赵孝礼
+1 位作者
何敬举
刘韵佳
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第18期125-130,139,共7页
针对故障特征属性值域之间存在着一定相关性导致准确分类困难的问题,提出一种能够考虑相关系数影响作用的转子故障数据集分类方法;该方法是将相关流形距离的边界Fisher分析(Correlation Manifold Distance Marginal Fisher Analysis,CDM...
针对故障特征属性值域之间存在着一定相关性导致准确分类困难的问题,提出一种能够考虑相关系数影响作用的转子故障数据集分类方法;该方法是将相关流形距离的边界Fisher分析(Correlation Manifold Distance Marginal Fisher Analysis,CDMFA)与相关流形距离的K-近邻(Correlation Manifold Distance K-Nearest Neighbor,CDKNN)分类器概念相结合在一起的结果。首先,将振动信号集合转换成多域、多通道高维故障特征数据集;然后,通过CDMFA将融合相关系数的相关流形距离用于度量数据样本间的近邻与权值,据此能更好地反映高维数据间的相似性关系,提取出能使类间距离趋大的低维特征子集;最后,将得到的低维特征子集输入到CDKNN分类器中进行故障模式辨识。用一个双跨度转子系统数据集与仿真数据集对所提出的方法进行了验证。结果表明:本方法降维效果良好,可获得更高的故障分类准确率。研究发现,采用相关流形距离作为信息测度的故障数据分类方法能更真实地揭示出高维特征间的几何结构关系;该方法可为高维故障数据集的特征属性约简与分类,提供降低数据规模的理论参考依据。
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关键词
故障分类
相关流形距离
边界Fisher分析
K近邻分类器
转子故障数据集
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职称材料
多彩色空间相关分析的人脸识别算法
4
作者
朱杰
陈长伟
+1 位作者
杨万扣
唐振民
《图学学报》
CSCD
北大核心
2012年第6期110-115,共6页
人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点,得到了广泛的关注。基于对不同色彩空间数据的分析,论文提出了多彩色空间典型相关分析的人脸识别方法。文中对2维的Contourlet变换特性进行了分析和讨论,利用Contourlet的多尺度,方向性和...
人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点,得到了广泛的关注。基于对不同色彩空间数据的分析,论文提出了多彩色空间典型相关分析的人脸识别方法。文中对2维的Contourlet变换特性进行了分析和讨论,利用Contourlet的多尺度,方向性和各向异性等特点,提出了一种基于Contourlet变换的彩色人脸识别算法。算法对原图进行Contourlet分解,对分解得到的低频和高频图像进行cca分析。典型相关分析是一种有效的分析方法,其实际应用十分广泛。低频系数反映图像的轮廓信息,高频系数反映图像的细节信息,使用cca充分利用不同频率的信息,使不同色彩空间的不同分辨率图形的相关性达到最大,得到投影系数,最后,采用决策级最近邻分类器完成人脸识别。在对彩色人脸数据库AR的识别实验中,该算法识别率达到98%以上,与传统算法相比,该算法不仅既有良好的识别结果,而且具有很快的运算速度。
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关键词
彩色人脸识别
contourlet分解
典型相关分析
最近邻分类
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职称材料
题名
应用相关近邻局部线性嵌入算法的高光谱遥感影像分类
被引量:
13
1
作者
刘嘉敏
罗甫林
黄鸿
刘亦哲
机构
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期1668-1676,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61101168
No.41371338)
+5 种基金
中国博士后科学基金资助项目(No.2012M511906
No.2013T60837)
重庆市博士后科研特别资助项目(No.XM2012001)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.CDJXS12120001
No.106112013120004
No.106112013120007)
文摘
传统的局部线性嵌入(LLE)算法需用欧氏距离度量近邻,但欧氏距离只表示两点间的直线距离,在高维空间中不一定能反映数据间的真实空间分布,导致近邻选取不稳定.针对此问题,本文提出了相关近邻(CN)LIE(CN-LLE)和相关最近邻分类(CNN)算法.提出的算法首先利用相关系数度量数据间的近邻,实现更准确的局部重构,提取鉴别特征;然后用CNN对低维嵌入特征进行分类.在KSC和Indian Pine高光谱遥感数据集上的地物分类实验结果表明:本文提出的CN-LLE+ CNN算法比LLE、LLE+CNN和CN-LLE等算法的总分类精度提升了2.11%~11.55%,Kappa系数提升了0.026~0.143.由于该算法增加了近邻为同类的概率,便于更有效地提取同类数据的鉴别特征,且有更好的稳定性,故能更有效地实现高光谱遥感数据的地物分类.
关键词
高光谱影像分类
流形学习
局部线性嵌入
相关近邻
相关最近邻分类器
Keywords
hyperspectral image
classifi
cation
manifold learning
Locally Linear Embedding (LLE)
correlation
neighbor(
CN)
correlation nearest neighbor(cnn) classifier
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种新的脑电特征提取方法研究
被引量:
1
2
作者
胡瑞芬
李光
张锦
机构
浙江大学生物医学工程系生物医学工程教育部重点实验室
浙江大学工业控制技术国家重点实验室先进控制研究所
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第z3期2187-2188,共2页
文摘
基于控制信号为皮层慢电位的脑机接口数据,本文提出了一种脑电模式识别的新方法。该算法将脑电数据的近似熵值、自相关系数和皮层慢电位组合成新的特征向量,并选取k-近邻法作为分类器进行模式识别。在公开测试集中,新算法能达到较高的识别率,同时表明近似熵和自相关系数可以作为新参量对脑电数据进行分析。
关键词
脑机接口
皮层慢电位
近似熵
自相关系数
K-近邻法
Keywords
BCI SCPs ApEn auto-
correlation
coefficient k-
nearest
neighbor
classifier
分类号
TH7-55 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
相关流形距离在转子故障数据集分类中的应用方法
被引量:
7
3
作者
赵荣珍
赵孝礼
何敬举
刘韵佳
机构
兰州理工大学机电工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第18期125-130,139,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51675253)
高等学校博士学科点专项科研基金(20136201110004)
文摘
针对故障特征属性值域之间存在着一定相关性导致准确分类困难的问题,提出一种能够考虑相关系数影响作用的转子故障数据集分类方法;该方法是将相关流形距离的边界Fisher分析(Correlation Manifold Distance Marginal Fisher Analysis,CDMFA)与相关流形距离的K-近邻(Correlation Manifold Distance K-Nearest Neighbor,CDKNN)分类器概念相结合在一起的结果。首先,将振动信号集合转换成多域、多通道高维故障特征数据集;然后,通过CDMFA将融合相关系数的相关流形距离用于度量数据样本间的近邻与权值,据此能更好地反映高维数据间的相似性关系,提取出能使类间距离趋大的低维特征子集;最后,将得到的低维特征子集输入到CDKNN分类器中进行故障模式辨识。用一个双跨度转子系统数据集与仿真数据集对所提出的方法进行了验证。结果表明:本方法降维效果良好,可获得更高的故障分类准确率。研究发现,采用相关流形距离作为信息测度的故障数据分类方法能更真实地揭示出高维特征间的几何结构关系;该方法可为高维故障数据集的特征属性约简与分类,提供降低数据规模的理论参考依据。
关键词
故障分类
相关流形距离
边界Fisher分析
K近邻分类器
转子故障数据集
Keywords
fault
classifi
cation
correlation
manifold distance
marginal Fisher analysis(MFA)
K-
nearest
neighbor(
KNN)
classifier
rotor fault dataset
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
多彩色空间相关分析的人脸识别算法
4
作者
朱杰
陈长伟
杨万扣
唐振民
机构
南京理工大学计算机科学技术学院
南京晓庄学院数学与信息技术学院
东南大学自动化学院
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2012年第6期110-115,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61005008)
文摘
人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点,得到了广泛的关注。基于对不同色彩空间数据的分析,论文提出了多彩色空间典型相关分析的人脸识别方法。文中对2维的Contourlet变换特性进行了分析和讨论,利用Contourlet的多尺度,方向性和各向异性等特点,提出了一种基于Contourlet变换的彩色人脸识别算法。算法对原图进行Contourlet分解,对分解得到的低频和高频图像进行cca分析。典型相关分析是一种有效的分析方法,其实际应用十分广泛。低频系数反映图像的轮廓信息,高频系数反映图像的细节信息,使用cca充分利用不同频率的信息,使不同色彩空间的不同分辨率图形的相关性达到最大,得到投影系数,最后,采用决策级最近邻分类器完成人脸识别。在对彩色人脸数据库AR的识别实验中,该算法识别率达到98%以上,与传统算法相比,该算法不仅既有良好的识别结果,而且具有很快的运算速度。
关键词
彩色人脸识别
contourlet分解
典型相关分析
最近邻分类
Keywords
color face recognition
contourlet
canonical
correlation
analysis(CCA)
nearest
neighbor
classifier
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用相关近邻局部线性嵌入算法的高光谱遥感影像分类
刘嘉敏
罗甫林
黄鸿
刘亦哲
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种新的脑电特征提取方法研究
胡瑞芬
李光
张锦
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
相关流形距离在转子故障数据集分类中的应用方法
赵荣珍
赵孝礼
何敬举
刘韵佳
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
多彩色空间相关分析的人脸识别算法
朱杰
陈长伟
杨万扣
唐振民
《图学学报》
CSCD
北大核心
2012
0
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职称材料
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