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向量值多线性奇异积分算子在广义Morrey空间上的有界性(英文)
1
作者 俞飞 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2015年第5期76-83,共8页
本文主要讨论向量值多线性奇异积分算子在广义Morrey空间上的有界性.
关键词 奇异积分算子 向量值多线性奇异积分算子 有界平均振动空间 广义MORREY空间
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向量值多线性算子的加权Lipschitz估计
2
作者 周肖沙 刘岚喆 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2011年第4期930-945,共16页
该文对由一类积分算子和加权Lipschitz函数生成的向量值多线性算子证明了其加权有界性.该积分算子包括Calderón-Zygmund奇异积分算子,分数次积分算子,Littlewood-Paley算子,Marcinkiewicz算子和Bochner-Riesz算子.
关键词 向量值多线性算子 Calderón-Zygmund奇异积分算子 分数次积分算子 LITTLEWOOD-PALEY算子 Marcinkiewicz算子 BOCHNER-RIESZ算子 加权Lipschitz空间 TRIEBEL-LIZORKIN空间
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一种基于奇异值分解的特征抽取方法 被引量：10
3
作者 王文胜 陈伏兵 杨静宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期294-297,共4页
特征抽取是模式识别的基本问题之一,Fisher线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。该文分析了Fisher线性鉴别分析在求解过程中可能存在的问题:鉴别矢量的分量可能是复数;特征值对扰动的敏感性;鉴别矢量之间未必具有正... 特征抽取是模式识别的基本问题之一,Fisher线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。该文分析了Fisher线性鉴别分析在求解过程中可能存在的问题:鉴别矢量的分量可能是复数;特征值对扰动的敏感性;鉴别矢量之间未必具有正交性。由此提出了均衡散布矩阵的概念,并利用均衡散布矩阵构造了一种新的线性鉴别准则。利用奇异值分解定理,将求取鉴别矢量转化为对矩阵求奇异向量。用该方法进行求解可以有效地避免前述的问题。试验结果表明,该鉴别准则具有良好的鉴别能力。 展开更多
关键词 特征抽取 线性鉴别分析 奇异值分解 模式识别 矢量 矩阵 正交性 奇异向量 特征值 分量
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奇异值分解与LMD结合的滚动轴承故障诊断研究 被引量：7
4
作者 赵伟杰 杨乐乐 +1 位作者 郝旺身 郝伟 《机械设计与制造》 北大核心 2018年第5期51-54,共4页
针对滚动轴承故障信号具有的非线性和非平稳性,其故障特征难以提取的问题,提出一种奇异值分解(SVD)和局部均值分解(LMD)相结合的滚动轴承故障特征提取和诊断方法。首先,将轴承故障信号进行LMD分解得到若干PF分量;然后选取和原始信号相... 针对滚动轴承故障信号具有的非线性和非平稳性,其故障特征难以提取的问题,提出一种奇异值分解(SVD)和局部均值分解(LMD)相结合的滚动轴承故障特征提取和诊断方法。首先,将轴承故障信号进行LMD分解得到若干PF分量;然后选取和原始信号相关度较大的PF分量,利用奇异值序列来构造其故障特征向量;最后,将得到的故障特征向量作为学习样本输入到支持向量机(SVM)中,对故障类型进行分类和识别。实验结果表明,LMD和SVD结合的故障特征提取方法,能有效提取滚动轴承不同状态下的故障特征,对不同故障状态做出准确分类。 展开更多
关键词 局部均值分解 奇异值分解 非线性 故障诊断 支持向量机
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基于LDA/GSVD和支持向量机的人耳识别 被引量：3
5
作者 赵海龙 穆志纯 张霞 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第6期601-604,608,共5页
针对人耳图像自身的特点并通过对现有方法的研究,提出了一种先利用LDA/GSVD算法对样本图像进行特征提取,然后运用SVM分类器对样本向量进行分类的人耳识别方法.此外,还对线性判别分析、广义奇异值分解和支持向量机的相关内容做了简要介绍... 针对人耳图像自身的特点并通过对现有方法的研究,提出了一种先利用LDA/GSVD算法对样本图像进行特征提取,然后运用SVM分类器对样本向量进行分类的人耳识别方法.此外,还对线性判别分析、广义奇异值分解和支持向量机的相关内容做了简要介绍.实验表明,LDA/GSVD很好地解决了在高维、小样本的情况下,使用Fisher线性鉴别分析的特征提取方法存在的病态奇异问题,把它与支持向量机有机地结合起来,构成了一种有效的人耳识别新方法. 展开更多
关键词 人耳识别 线性判别分析 广义奇异值分解 支持向量机
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基于KDA／GSVD和支持向量机的人耳识别
6
作者 赵海龙 穆志纯 +1 位作者 张霞 敦文杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第2期257-260,共4页
在高维、小样本的情况下使用Fisher线性鉴别分析的特征提取方法存在病态奇异问题,学者们提出了许多解决此问题的方法。针对小样本问题,并通过对现有人耳识别方法的研究,提出了一种利用KDA/GSVD算法对图像数据进行降维,运用SVM分类器对... 在高维、小样本的情况下使用Fisher线性鉴别分析的特征提取方法存在病态奇异问题,学者们提出了许多解决此问题的方法。针对小样本问题,并通过对现有人耳识别方法的研究,提出了一种利用KDA/GSVD算法对图像数据进行降维,运用SVM分类器对样本进行判别的人耳识别方法。此外,还对线性判别分析、广义奇异值分解和支持向量机的基本理论等内容做了简要介绍。实验证明,KDA/GSVD很好地解决了由于小样本的问题而导致的LDA算法中类内离散度矩阵不可求逆的问题,把它与支持向量机有机地结合起来,构成了一种有效的人耳识别新方法。 展开更多
关键词 人耳识别 线性判别分析 广义奇异值分解 KDA/GSVD 支持向量机
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多维样条回归模型及医学应用 被引量：2
7
作者 陈长生 徐勇勇 +1 位作者 尚磊 赵东涛 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2004年第6期335-337,共3页
目的　放宽经典线性模型中的多个解释变量的线性假定和探讨多维样条回归分析模型。方法　利用最小惩罚二乘原理构造惩罚残差平方和 ,通过广义交互有效得分函数自动选择光滑参数值 ,对有关矩阵进行QR分解、Cholesky分解以及奇异值分解。... 目的　放宽经典线性模型中的多个解释变量的线性假定和探讨多维样条回归分析模型。方法　利用最小惩罚二乘原理构造惩罚残差平方和 ,通过广义交互有效得分函数自动选择光滑参数值 ,对有关矩阵进行QR分解、Cholesky分解以及奇异值分解。 结果　用SAS程序实现了多维样条回归分析 ,得到了模型系数向量和多维样条函数的最小惩罚二乘估计 ,实例分析表明 ,多维样条回归模型较一般线性模型有更强的适应性。结论　多维样条回归模型是一般线性模型的全面扩展 ,为探索医学指标间的关系以及进行预测提供了可靠的线索和有效的途径。 展开更多
关键词 样条回归 多维 交互 系数向量 一般线性模型 扩展 奇异值分解 光滑参数 矩阵 QR分解
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图像代数特征在面部表情识别中的应用
8
作者 杨国亮 王志良 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期186-188,共3页
探讨了图像代数特征在面部表情识别中的应用,首先对面部表情图像进行了分割,得到眼睛和嘴巴区域,然后分别对眼睛和嘴巴区域提取不变矩和奇异值特征向量,并进行Fisher线性判别分析,最后训练了支持向量机分类器。实验结果表明该方法取得... 探讨了图像代数特征在面部表情识别中的应用,首先对面部表情图像进行了分割,得到眼睛和嘴巴区域,然后分别对眼睛和嘴巴区域提取不变矩和奇异值特征向量,并进行Fisher线性判别分析,最后训练了支持向量机分类器。实验结果表明该方法取得了比较好的识别效果。 展开更多
关键词 不变矩 奇异值分解 FISHER线性判别分析 支持向量机 面部表情识别
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学习原型超平面融合SILD的户外人脸识别
9
作者 王轶冰 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第10期197-202,共6页
非限制环境下光照、姿势、表情等变化已成为户外人脸识别的主要瓶颈所在。针对这一问题,提出了一种学习原型超平面融合线性判别边信息的算法进行人脸识别。利用支持向量机将弱标记数据集中的每个样本表示成一个原型超平面中层特征;使用... 非限制环境下光照、姿势、表情等变化已成为户外人脸识别的主要瓶颈所在。针对这一问题,提出了一种学习原型超平面融合线性判别边信息的算法进行人脸识别。利用支持向量机将弱标记数据集中的每个样本表示成一个原型超平面中层特征;使用学习组合系数从未标记的通用数据集中选择支持向量稀疏集;借助于Fisher线性判别准则最大化未标记数据集的判别能力,并使用迭代优化算法求解目标函数;利用线性判别边信息进行特征提取、余弦相似性度量以完成最终的人脸识别。在Extended YaleB和户外标记人脸(LFW)和通用人脸数据集上进行实验,验证了所提算法的有效性和可靠性。实验结果表明,相比其他几种较为先进的人脸识别算法,所提算法取得更好的识别性能。 展开更多
关键词 户外人脸识别 中层特征表示 支持向量机 奇异值分解 线性判别边信息
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高校应用数学学报 第21卷(2006年)B辑(英文版)第1期目次和提要
10
《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2006年第1期125-126,共2页
关键词 亚正规算子 四元数矩阵方程 柯西问题 初值问题 边值问题 广义奇异值分解 极大算子 近似点谱 线性化方程 齐型空间 传染率 高校应用数学学报 奇异积分算子 英文版 提要 二次文献 目次
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