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基于稀疏自表示及流形正则化的无监督特征选择: 1; 作者刘杰谭文静李占山《东北大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第12期1706-1716,共11页; 基于自表示的无监督特征选择能够处理未标记数据且不受伪标签影响.为了令此类方法同时具有良好的鲁棒性、保留样本局部结构、能选出最具代表性的特征,提出了一种新的方法,并设计了一个对应的迭代优化算法来计算其目标函数.该方法先对样... 展开更多; 关键词无监督特征选择自表示鲁棒稀疏流形正则化; 在线阅读下载PDF 职称材料

无监督特征选择的改进稀疏主成分分析算法被引量：2: 2; 作者范九伦李维昊 +1 位作者罗绪瑞支晓斌《西安邮电大学学报》 2022年第5期43-48,共6页; 为了降低稀疏主成分分析(Sparse Principal Component Analysis,SPCA)算法对高维数据集的计算复杂度,提出一种改进SPCA(Improved Sparse Principal Component Analysis,ISPCA)算法。该算法将特征选择过程分为两个阶段,第一阶段利用不带... 展开更多; 关键词主成分分析无监督特征选择行稀疏化两阶段特征选择矩阵的广义逆引理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于顶级域解析日志的递归DNS识别方法: 3; 作者胡安磊谢高岗 +2 位作者苑卫国魏金侠付豪《高技术通讯》 CAS 2023年第9期916-926,共11页; 递归域名系统(DNS)根据其服务的开放性、进行递归查询的目的等可分为不同的类型,递归DNS类型的准确识别,对于对根、顶级和各级权威DNS的分析与运行具有重要意义。针对递归DNS的准确识别问题,本文通过分析.CN国家顶级域名系统的解析日志... 展开更多; 关键词递归域名系统(DNS) 特征识别无监督特征选择聚类算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

古代玻璃成分分析与亚类划分方法研究被引量：1: 4; 作者楼阳窦雷 +1 位作者卓朝阳鲁萍《数学建模及其应用》 2023年第4期73-83,共11页; 基于古代玻璃制品的化学成分数据分析其分类规律以及亚类划分方法.首先对原始数据进行中心对数比变换后分析风化和无风化数据的转换关系;然后,通过构建有监督特征选择方法探索高钾、铅钡类别规律,进而基于无监督特征选择方法探索亚类划... 展开更多; 关键词中心对数比变换有监督特征选择无监督特征选择过滤式封装式亚类划分; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于稀疏自表示及流形正则化的无监督特征选择: 1; 作者刘杰谭文静李占山; 机构吉林大学计算机科学与技术学院; 出处《东北大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第12期1706-1716,共11页; 基金国家自然科学基金资助项目(62276060) 吉林省发展和改革委员会资助项目(2019C053-9)。; 文摘基于自表示的无监督特征选择能够处理未标记数据且不受伪标签影响.为了令此类方法同时具有良好的鲁棒性、保留样本局部结构、能选出最具代表性的特征,提出了一种新的方法,并设计了一个对应的迭代优化算法来计算其目标函数.该方法先对样本异常值进行识别和处理,然后将传统的自表示模型与非凸稀疏约束和流形正则结合形成目标模型,再将预处理后的数据放入模型进行特征选择,最后使用所选特征进行聚类.将所提方法在9个真实数据集上与7种方法进行对比实验,实验结果表明,所提方法可以有效解决无监督特征选择问题.; 关键词无监督特征选择自表示鲁棒稀疏流形正则化; Keywords unsupervised feature selection self-representation robust sparse manifold regularization; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名无监督特征选择的改进稀疏主成分分析算法被引量：2: 2; 作者范九伦李维昊罗绪瑞支晓斌; 机构西安邮电大学通信与信息工程学院; 出处《西安邮电大学学报》 2022年第5期43-48,共6页; 基金国家自然科学基金项目(62071378,62071379,62071380,61901365) 陕西省自然科学基金项目(2020JM-580,2021JM-461) 西安邮电大学新星团队项目(xyt2016-01)。; 文摘为了降低稀疏主成分分析(Sparse Principal Component Analysis,SPCA)算法对高维数据集的计算复杂度,提出一种改进SPCA(Improved Sparse Principal Component Analysis,ISPCA)算法。该算法将特征选择过程分为两个阶段,第一阶段利用不带低秩惩罚项的SPCA先对数据进行一次特征选择,得到降维数据,采用矩阵的广义逆引理降低算法复杂度。第二阶段在降维数据上执行带低秩惩罚项的SPCA对降维数据再次进行特征选择。对比实验结果表明,ISPCA算法比SPCA算法受参数影响较小,特征选择性能更优,运行速度更快。; 关键词主成分分析无监督特征选择行稀疏化两阶段特征选择矩阵的广义逆引理; Keywords principal component analysis unsupervised feature selection line of sparse two-stage feature selection generalized inverse lemma of matrices; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于顶级域解析日志的递归DNS识别方法: 3; 作者胡安磊谢高岗苑卫国魏金侠付豪; 机构中国科学院计算技术研究所中国互联网络信息中心中国科学院计算机网络信息中心中国科学院大学; 出处《高技术通讯》 CAS 2023年第9期916-926,共11页; 基金国家自然科学基金(62072437) 国家自然科学区域联合重点基金(U20A20180)资助项目。; 文摘递归域名系统(DNS)根据其服务的开放性、进行递归查询的目的等可分为不同的类型,递归DNS类型的准确识别,对于对根、顶级和各级权威DNS的分析与运行具有重要意义。针对递归DNS的准确识别问题,本文通过分析.CN国家顶级域名系统的解析日志,提出基于递归查询的行为特征识别递归DNS类型的方法。该方法从多个维度信息来筛选甄别表征全量日志信息,基于无监督特征选择方法选择重要特征,实现同类型递归DNS的准确聚类。实验结果表明,该方法能高效准确识别出递归DNS类型。; 关键词递归域名系统(DNS) 特征识别无监督特征选择聚类算法; Keywords recursive domain name system(DNS) feature recognition unsupervised feature selection clustering algorithm; 分类号 TP393.04 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名古代玻璃成分分析与亚类划分方法研究被引量：1: 4; 作者楼阳窦雷卓朝阳鲁萍; 机构西安建筑科技大学理学院; 出处《数学建模及其应用》 2023年第4期73-83,共11页; 文摘基于古代玻璃制品的化学成分数据分析其分类规律以及亚类划分方法.首先对原始数据进行中心对数比变换后分析风化和无风化数据的转换关系;然后,通过构建有监督特征选择方法探索高钾、铅钡类别规律,进而基于无监督特征选择方法探索亚类划分方法,重点构建了过滤式特征选择结合特征R型聚类和封装式特征迭代选择两种亚类划分方法,第二种方法可以给出多种划分方案和结果.; 关键词中心对数比变换有监督特征选择无监督特征选择过滤式封装式亚类划分; Keywords central log-ratio transformation supervised feature selection unsupervised feature selection filtered wrapper subcategory partitioning; 分类号 O29 [理学—应用数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于稀疏自表示及流形正则化的无监督特征选择	刘杰谭文静李占山	《东北大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	无监督特征选择的改进稀疏主成分分析算法	范九伦李维昊罗绪瑞支晓斌	《西安邮电大学学报》	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于顶级域解析日志的递归DNS识别方法	胡安磊谢高岗苑卫国魏金侠付豪	《高技术通讯》 CAS	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	古代玻璃成分分析与亚类划分方法研究	楼阳窦雷卓朝阳鲁萍	《数学建模及其应用》	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料