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基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类
被引量：
2
1
作者
文杰
颜珂
+1 位作者
张正
徐勇
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1433-1445,共13页
传统多视角聚类都基于视角完备假设,要求所有样本的视角信息完整,不能处理存在部分视角缺失情形下的不完整多视角聚类任务.为解决该问题,提出一种基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类方法.为了恢复相似图中缺失视角所对应的样本关联信...
传统多视角聚类都基于视角完备假设,要求所有样本的视角信息完整,不能处理存在部分视角缺失情形下的不完整多视角聚类任务.为解决该问题,提出一种基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类方法.为了恢复相似图中缺失视角所对应的样本关联信息,该方法将低秩张量图约束和视角内在图保持约束融入到多视角谱聚类模型.通过在一个统一模型中同时挖掘视角间的互补信息和视角内未缺失样例的关联信息,所提出的方法能够得到表征样例邻接关系的完整相似图和视角间一致的最优聚类指示矩阵.与12种不完整多视角聚类方法进行实验对比,实验结果表明所提出的方法在多种视角缺失率下的5个数据集上获得了最好的聚类性能.
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关键词
多视角
聚类
视角
缺失
不完整多视角
聚类
图学习
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职称材料
基于核诱导的不完整多视角聚类
被引量：
2
2
作者
张炜
邓赵红
王士同
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021年第2期284-293,共10页
随着技术的发展,数据往往具有来自不同源的多种形式,多视角聚类算法旨在利用不同源中的互补信息进行聚类。虽然目前多视角聚类算法已在各个领域取得较大发展和成功应用,但是多视角聚类算法仍然面临许多重要挑战,其中一个就是当多个视角...
随着技术的发展,数据往往具有来自不同源的多种形式,多视角聚类算法旨在利用不同源中的互补信息进行聚类。虽然目前多视角聚类算法已在各个领域取得较大发展和成功应用,但是多视角聚类算法仍然面临许多重要挑战,其中一个就是当多个视角的样本存在缺失时,如何充分挖掘数据信息以减少缺失样本带来的负面影响。针对此挑战,提出一种基于核诱导的不完整多视角聚类算法(KIMV)。该方法利用核方法和非负矩阵分解技术在核希尔伯特空间中对所有视角学习一个最优的共性矩阵,并通过视角自适应加权机制和图拉普拉斯正则化提高算法性能。在五个多视角数据集上的实验有效验证了KIMV的上述优势。
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关键词
不完整多视角
核诱导
拉普拉斯正则化
自适应
视角
加权
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职称材料
销量约束下基于切片递归神经网络模型的成品油价格推荐算法
被引量：
1
3
作者
连会强
刘兵
+1 位作者
李朋远
于华
《中国科学院大学学报（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期566-576,共11页
加油站成品油零售价格的确定是智慧加油站发展的关键。由于成品油价格的变化遵循复杂的非线性规律,尽管以长短期记忆(LSTM)为代表的非线性时序模型提高了传统时序预测方法的精度,但其运行效率难以满足动态变化的油价预测需求。针对这一...
加油站成品油零售价格的确定是智慧加油站发展的关键。由于成品油价格的变化遵循复杂的非线性规律,尽管以长短期记忆(LSTM)为代表的非线性时序模型提高了传统时序预测方法的精度,但其运行效率难以满足动态变化的油价预测需求。针对这一问题,提出一种基于切片递归神经网络(SRNN)的成品油价格推荐模型,该模型以LSTM模型为递归单元,创新性地通过决策者根据多源数据得到的聚类结果筛选、设置的市场环境因子,对成品油销量施加影响,从而实现在销售约束条件下的成品油价格推荐。基于4年的加油站历史数据对模型预测性能进行了评估。结果表明,使用该模型与LSTM神经网络具有相同的预测精度水平,但比LSTM神经网络的运行速度快72倍。此外,基于SRNN模型的成品油价格推荐算法,加油站在实际销售中得到有效的应用,验证该模型的实用价值。
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关键词
长短期记忆人工神经网络
价格推荐算法
智慧加油站
条件切片循环人工神经网络
不完整多视角
聚类
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职称材料
题名
基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类
被引量：
2
1
作者
文杰
颜珂
张正
徐勇
机构
哈尔滨工业大学(深圳)深圳市视觉目标检测与判识重点实验室
北京理工大学计算机科学与技术学院
鹏城实验室
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1433-1445,共13页
基金
深圳市基础研究项目(JCYJ20190806142416685)
国家自然科学基金(62006059,62002085)
+2 种基金
中国博士后科学基金(2020M681099)
中国博士后创新人才支持计划(BX20190100)
深圳市科技创新委员会重点实验室组建项目(ZDSYS20190902093015527)资助。
文摘
传统多视角聚类都基于视角完备假设,要求所有样本的视角信息完整,不能处理存在部分视角缺失情形下的不完整多视角聚类任务.为解决该问题,提出一种基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类方法.为了恢复相似图中缺失视角所对应的样本关联信息,该方法将低秩张量图约束和视角内在图保持约束融入到多视角谱聚类模型.通过在一个统一模型中同时挖掘视角间的互补信息和视角内未缺失样例的关联信息,所提出的方法能够得到表征样例邻接关系的完整相似图和视角间一致的最优聚类指示矩阵.与12种不完整多视角聚类方法进行实验对比,实验结果表明所提出的方法在多种视角缺失率下的5个数据集上获得了最好的聚类性能.
关键词
多视角
聚类
视角
缺失
不完整多视角
聚类
图学习
Keywords
Multi-view clustering
view missing
incomplete multi-view clustering
graph learning
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于核诱导的不完整多视角聚类
被引量：
2
2
作者
张炜
邓赵红
王士同
机构
江南大学人工智能与计算机学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021年第2期284-293,共10页
基金
江苏省杰出青年基金项目(BK20140001)
国家自然科学基金面上项目(61772239)。
文摘
随着技术的发展,数据往往具有来自不同源的多种形式,多视角聚类算法旨在利用不同源中的互补信息进行聚类。虽然目前多视角聚类算法已在各个领域取得较大发展和成功应用,但是多视角聚类算法仍然面临许多重要挑战,其中一个就是当多个视角的样本存在缺失时,如何充分挖掘数据信息以减少缺失样本带来的负面影响。针对此挑战,提出一种基于核诱导的不完整多视角聚类算法(KIMV)。该方法利用核方法和非负矩阵分解技术在核希尔伯特空间中对所有视角学习一个最优的共性矩阵,并通过视角自适应加权机制和图拉普拉斯正则化提高算法性能。在五个多视角数据集上的实验有效验证了KIMV的上述优势。
关键词
不完整多视角
核诱导
拉普拉斯正则化
自适应
视角
加权
Keywords
incomplete multi-view
kernel-induced
Laplacian regularization
adaptive view weighting
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
销量约束下基于切片递归神经网络模型的成品油价格推荐算法
被引量：
1
3
作者
连会强
刘兵
李朋远
于华
机构
中国科学院大学工程科学学院
中国石油天然气集团公司河北分公司
珠海世纪鼎利科技股份有限公司
出处
《中国科学院大学学报（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期566-576,共11页
基金
国家自然科学基金(71450009)
中国石油天然气集团河北省公司物联网加油站应用项目资助。
文摘
加油站成品油零售价格的确定是智慧加油站发展的关键。由于成品油价格的变化遵循复杂的非线性规律,尽管以长短期记忆(LSTM)为代表的非线性时序模型提高了传统时序预测方法的精度,但其运行效率难以满足动态变化的油价预测需求。针对这一问题,提出一种基于切片递归神经网络(SRNN)的成品油价格推荐模型,该模型以LSTM模型为递归单元,创新性地通过决策者根据多源数据得到的聚类结果筛选、设置的市场环境因子,对成品油销量施加影响,从而实现在销售约束条件下的成品油价格推荐。基于4年的加油站历史数据对模型预测性能进行了评估。结果表明,使用该模型与LSTM神经网络具有相同的预测精度水平,但比LSTM神经网络的运行速度快72倍。此外,基于SRNN模型的成品油价格推荐算法,加油站在实际销售中得到有效的应用,验证该模型的实用价值。
关键词
长短期记忆人工神经网络
价格推荐算法
智慧加油站
条件切片循环人工神经网络
不完整多视角
聚类
Keywords
long short-term memory network(LSTM)
price recommendation
smart gas station
conditional sliced recurrent neural network
incomplete multi-view clustering
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类
文杰
颜珂
张正
徐勇
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于核诱导的不完整多视角聚类
张炜
邓赵红
王士同
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
销量约束下基于切片递归神经网络模型的成品油价格推荐算法
连会强
刘兵
李朋远
于华
《中国科学院大学学报（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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