基于邻域自适应无监督多视图深度估计

1

作者 魏东 孙赫 +1 位作者 张静恬 白宜凡 《现代电子技术》 北大核心 2025年第21期165-171,共7页

为了提升弱纹理区域无监督多视图深度估计性能,文中提出一种基于邻域自适应无监督多视图深度估计算法。算法采用双分支结构,深度估计分支首先采用邻域自适应深度分布方法改善弱纹理区域深度分布;其次采用深度变化概率引导的深度假设范... 为了提升弱纹理区域无监督多视图深度估计性能,文中提出一种基于邻域自适应无监督多视图深度估计算法。算法采用双分支结构,深度估计分支首先采用邻域自适应深度分布方法改善弱纹理区域深度分布;其次采用深度变化概率引导的深度假设范围细化后续阶段深度估计。为了提高对场景边缘的识别,采用基于标准差的深度平滑约束。神经渲染分支用于提高深度估计能力,为了增强与深度估计分支间的几何一致性,采用融合图像颜色与深度信息的采样方法。由实验结果可知,该算法在DTU数据集测试完整度误差和整体精度误差优于其他无监督算法,且完整度误差比DS⁃MVSNet减小16.71%。可视化结果表明,针对弱纹理区域深度估计性能提升明显。在Tanks and Temples数据集上进行泛化性验证,整体性能(Mean)为56.22,证明了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 深度估计 邻域自适应 深度假设范围 无监督算法 深度平滑约束 弱纹理

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基于VMD和FCM聚类算法的海上风机支撑结构损伤识别方法

2

作者 任义建 刁延松 +1 位作者 吕建达 侯敬儒 《振动与冲击》 北大核心 2025年第8期184-191,286,共9页

利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzz... 利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法进行海上风机支撑结构损伤识别。为剔除响应中的谐波成分,首先利用VMD对加速度响应进行分解,选取结构模态响应(仅含有结构自振频率)作为分析信号。然后计算模态响应的时域、能量和能量比值及样本熵特征构造特征矩阵,利用主成分分析对特征矩阵进行降维,得到损伤特征矩阵。将损伤特征矩阵输入FCM聚类算法,通过聚类分析得到结构的损伤状态。位移激励下海上风机支撑结构损伤识别模型试验数据验证了该方法的有效性。该方法属于无监督学习算法,无需标注标签且不受谐波成分的影响。 展开更多

关键词 海上风机支撑结构 损伤识别 变分模态分解(VMD) 模糊C均值(FCM)聚类算法 无监督学习算法

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基于稀疏自编码的无监督哈希算法 被引量：1

3

作者 张丽萍 孟卫平 谭家海 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期950-957,共8页

最近邻搜索在大规模图像检索中变得越来越重要。在最近邻搜索中,许多哈希方法因为快速查询和低内存被提出。然而,现有方法在哈希函数构造过程中对数据稀疏结构研究的不足,本文提出了一种无监督的稀疏自编码的图像哈希方法。基于稀疏自... 最近邻搜索在大规模图像检索中变得越来越重要。在最近邻搜索中,许多哈希方法因为快速查询和低内存被提出。然而,现有方法在哈希函数构造过程中对数据稀疏结构研究的不足,本文提出了一种无监督的稀疏自编码的图像哈希方法。基于稀疏自编码的图像哈希方法将稀疏构造过程引入哈希函数的学习过程中,即通过利用稀疏自编码器的KL距离对哈希码进行稀疏约束以增强局部保持映射过程中的判别性,同时利用L2范数来哈希编码的量化误差。实验中用两个公共图像检索数据集CIFAR-10和YouTube Faces验证了本文算法相比其他无监督哈希算法的优越性。 展开更多

关键词 图像哈希 稀疏自编码 KL距离 量化误差 无监督算法

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基于ISODATA改进K均值聚类算法的NLOS识别技术 被引量：3

4

作者 韦子辉 廖戈 +2 位作者 李明轩 周敬仪 董鹏 《电子测量技术》 北大核心 2024年第4期172-180,共9页

针对超宽带信号中非视距误差造成定位系统定位偏差的问题,提出了一种改进无监督算法的NLOS识别技术。本文提取信道脉冲冲激响应波形的8种特征参量,选择主成分分析算法对多维特征进行降维处理;采用基于迭代自组织数据分析法改进的K均值... 针对超宽带信号中非视距误差造成定位系统定位偏差的问题,提出了一种改进无监督算法的NLOS识别技术。本文提取信道脉冲冲激响应波形的8种特征参量,选择主成分分析算法对多维特征进行降维处理;采用基于迭代自组织数据分析法改进的K均值聚类算法,自适应地选择K值来区分视距和非视距信号;最后,结合特征参量的冗余性、相关性对分类结果进行判别。实验结果表明,该方法能有效地识别出NLOS信号,且具有较好的环境适应性,识别准确度达到95%。 展开更多

关键词 超宽带定位 非视距识别 无监督算法 信道冲激响应

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基于电子鼻和改进无监督鉴别投影算法的大闸蟹新鲜度识别方法 被引量：8

5

作者 朱培逸 徐本连 +2 位作者 鲁明丽 施健 吕岗 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第18期310-316,共7页

通过自制电子鼻系统采集活体大闸蟹的气味信息,采用流行学习算法对大闸蟹样本的多维特征响应进行降维,提取样本的低维特征向量,再利用反向传播神经网络实现对大闸蟹新鲜度的识别,并与理化指标挥发性盐基氮进行比较。结果表明,基于该算... 通过自制电子鼻系统采集活体大闸蟹的气味信息,采用流行学习算法对大闸蟹样本的多维特征响应进行降维,提取样本的低维特征向量,再利用反向传播神经网络实现对大闸蟹新鲜度的识别,并与理化指标挥发性盐基氮进行比较。结果表明,基于该算法的大闸蟹新鲜度识别的准确度可达到98.1%,且依据电子鼻技术与依据理化指标判断结果基本一致,因此采用电子鼻技术的大闸蟹新鲜度无损识别方法是可行的。 展开更多

关键词 大闸蟹 新鲜度 电子鼻 无监督鉴别投影算法 反向传播神经网络

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一种新型ARTⅡ无监督分类算法 被引量：6

6

作者 徐永成 温熙森 韩小云 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第8期13-15,20,共4页

ＡＲＴ是一种典型的、无监督的、能够对复杂输入模式实现自稳定和自组织识别的神经网络。该文针对标准ＡＲＴⅡ算法的预处理信号畸变问题，提出了新的非线性变换函数和竞争学习算法，该新型ＡＲＴⅡ算法的输入域由原来的非负实数域扩大... ＡＲＴ是一种典型的、无监督的、能够对复杂输入模式实现自稳定和自组织识别的神经网络。该文针对标准ＡＲＴⅡ算法的预处理信号畸变问题，提出了新的非线性变换函数和竞争学习算法，该新型ＡＲＴⅡ算法的输入域由原来的非负实数域扩大到整个实数域，且分类性能良好，以多种分类问题对该算法的性能进行验证，结果表明该算法性能优良，能自适应地识别未知故障模式，分类准确。 展开更多

关键词 神经网络 自适应共振理论 模式识别 人工智能 ARTII 无监督分类算法

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一种无需手工标注的半监督学习关键词抽取方法 被引量：2

7

作者 蔡茂东 沈国华 黄志球 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第1期69-74,共6页

关键词的自动抽取技术是为了满足信息时代人们对特定领域知识快速便捷获取的需求.它也是机器翻译、信息检索、知识图谱构建等应用场景中的关键基础问题和研究热点.监督学习方法的效果是建立在有现成的大量的带有准确标注的高质量的数据... 关键词的自动抽取技术是为了满足信息时代人们对特定领域知识快速便捷获取的需求.它也是机器翻译、信息检索、知识图谱构建等应用场景中的关键基础问题和研究热点.监督学习方法的效果是建立在有现成的大量的带有准确标注的高质量的数据集的前提上的,无法在低资源环境下快速运用.本文提出了一种考虑词频、词长以及词大小写特征的无监督算法以及结合了该无监督算法的自扩展迭代的半监督学习关键词抽取方法.半监督学习方法在同样无需手工标注关键词的前提下,相比无监督算法具有更高的F1值. 展开更多

关键词 半监督学习 无监督算法 自扩展迭代 低资源环境 关键词抽取

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直接无监督正交局部保持特征提取算法 被引量：2

8

作者 林玉娥 李敬兆 +1 位作者 梁兴柱 林玉荣 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期100-105,共6页

基于局部保持投影发展出的一系列特征提取算法,在应用于人脸识别等高维小样本问题时,均需先采用PCA算法对高维样本降维后才能应用,故此以无监督鉴别分析算法为理论基础,提出了一种直接无监督正交局部保持算法。该算法利用拉普拉斯矩阵... 基于局部保持投影发展出的一系列特征提取算法,在应用于人脸识别等高维小样本问题时,均需先采用PCA算法对高维样本降维后才能应用,故此以无监督鉴别分析算法为理论基础,提出了一种直接无监督正交局部保持算法。该算法利用拉普拉斯矩阵的性质进行相应的矩阵分解,可直接从高维样本的原始空间中提取投影矩阵,因而无需先采用PCA降维处理,且解决了无监督鉴别分析算法的小样本问题。为了进一步提高算法的识别性能,给出了基于QR分解的正交投影矩阵的求解方法。人脸库和掌纹库上的实验结果表明了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 局部保持投影 无监督鉴别分析 直接无监督正交局部保持投影算法 拉普拉斯矩阵

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基于混合概率模型的无监督离散化算法 被引量：16

9

作者 李刚 童頫 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期158-164,共7页

现实应用中常常涉及许多连续的数值属性 ,而目前许多机器学习算法则要求所处理的属性取离散值 .根据在对数值属性的离散化过程中 ,是否考虑相关类别属性的值 ,离散化算法可分为有监督算法和无监督算法两类 .基于混合概率模型 ,该文提出... 现实应用中常常涉及许多连续的数值属性 ,而目前许多机器学习算法则要求所处理的属性取离散值 .根据在对数值属性的离散化过程中 ,是否考虑相关类别属性的值 ,离散化算法可分为有监督算法和无监督算法两类 .基于混合概率模型 ,该文提出了一种理论严格的无监督离散化算法 ,它能够在无先验知识、无类别属性的前提下 ,将数值属性的值域划分为若干子区间 。 展开更多

关键词 人工智能 机器学习 混合概率模型 无监督离散化算法

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基于伪标签回归和流形正则化的无监督特征选择算法 被引量：3

10

作者 宋雨 肖玉柱 宋学力 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期263-272,共10页

无监督特征选择是无标签高维数据预处理过程中一种有效的数据降维技术,然而大多数无监督特征选择算法忽略了数据样本本身的类簇结构特性,选择具有低判别性信息的特征.基于此,提出一种基于伪标签回归和流形正则化的无监督特征选择算法.... 无监督特征选择是无标签高维数据预处理过程中一种有效的数据降维技术,然而大多数无监督特征选择算法忽略了数据样本本身的类簇结构特性,选择具有低判别性信息的特征.基于此,提出一种基于伪标签回归和流形正则化的无监督特征选择算法.具体地,联合伪标签回归和最大化类间散度来保证算法在迭代过程中学习伪标签,同时,自适应学习数据样本之间的局部几何结构,获得更加精准的标签信息和结构信息,进而选择具有高判别性且能保持数据流形结构的特征.在四个公开数据集上的对比实验表明,提出算法的特征选择结果优于现有的一些无监督特征选择算法. 展开更多

关键词 无监督特征选择算法 判别信息 伪标签回归 最大化类间散度 流形正则化

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多属性信息决策的改进无监督学习算法建模与应用

11

作者 王昱 朱家元 +1 位作者 冯惊雷 张恒喜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第21期12-13,253,共3页

针对SOM网络无监督学习算法的单样本序列学习方式内存占用多的特点,采用Voronoi矢量原理改进权矢量迭代方式,使改进算法具有所有样本同时学习的能力,同时给出了算法的矢量映射误差测度和拓扑误差测度。然后根据改进算法建立了多属性信... 针对SOM网络无监督学习算法的单样本序列学习方式内存占用多的特点,采用Voronoi矢量原理改进权矢量迭代方式,使改进算法具有所有样本同时学习的能力,同时给出了算法的矢量映射误差测度和拓扑误差测度。然后根据改进算法建立了多属性信息决策的可视二维拓扑映射图模型,并对R&D项目中止决策进行了研究。计算结果表明,改进的无监督学习算法收敛速度快,基于拓扑映射图模型的多属性决策有效。 展开更多

关键词 多属性信息决策 改进无监督学习算法 建模 人工神经网络 模式识别 拓扑映射图

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一种基于交替凸优化的视频对象分割算法 被引量：2

12

作者 孙婷 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期242-249,共8页

现有视频对象分割方案多数存在应用场景受限、运动背景过分割等问题,为此,提出一种可从视频序列中自动检测重要对象的无监督视频对象分割算法。从前景和背景概率分布的角度引入马尔可夫能量、时空能量和对抗能量。将视频对象分割问题建... 现有视频对象分割方案多数存在应用场景受限、运动背景过分割等问题,为此,提出一种可从视频序列中自动检测重要对象的无监督视频对象分割算法。从前景和背景概率分布的角度引入马尔可夫能量、时空能量和对抗能量。将视频对象分割问题建模为基于3种混合能量最小化的非凸优化问题,利用基于交替凸优化的方法将其分解为2个二次规划问题。采用前向-反向传递策略,以充分利用时域相关性从而提高对象分割的可靠性。结合多种视频数据集进行仿真,结果表明,与其他最新的视频对象分割算法相比,该算法的分割性能有明显提高。 展开更多

关键词 视频对象分割 无监督算法 能量最小化 交替凸优化 二次规划问题 前向-反向策略

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一种无监督的窃密攻击及时发现方法 被引量：3

13

作者 冯云 刘宝旭 +4 位作者 张金莉 汪旭童 刘潮歌 申明喆 刘奇旭 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期995-1005,共11页

近年来,窃密攻击成为了最严重的网络安全威胁之一.除了恶意软件,人也可以成为窃密攻击的实施主体,尤其是组织或企业的内部人员.由人实施的窃密很少留下明显的异常痕迹,给真实场景中攻击的及时发现和窃密操作的分析还原带来了挑战.提出... 近年来,窃密攻击成为了最严重的网络安全威胁之一.除了恶意软件,人也可以成为窃密攻击的实施主体,尤其是组织或企业的内部人员.由人实施的窃密很少留下明显的异常痕迹,给真实场景中攻击的及时发现和窃密操作的分析还原带来了挑战.提出了一个方法,将每个用户视为独立的主体,通过对比用户当前行为事件与其历史正常行为的偏差检测异常,以会话为单元的检测实现了攻击发现的及时性,采用无监督算法避免了对大量带标签数据的依赖,更能适用于真实场景.对算法检测为异常的会话,进一步提出事件链构建方法,一方面还原具体窃密操作,另一方面通过与窃密攻击模式对比,更精确地判断攻击.在卡内基梅隆大学的CERT内部威胁数据集上进行了实验,结果达到99%以上的准确率,且可以做到无漏报、低误报,证明了方法的有效性和优越性. 展开更多

关键词 窃密攻击发现 用户事件 内部威胁检测 无监督算法 聚类 事件链

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深度学习结构和算法比较分析 被引量：33

14

作者 李海峰 李纯果 《河北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2012年第5期538-544,共7页

Hinton等人提出的深度机器学习,掀起了神经网络研究的又一个浪潮.介绍了深度机器学习的基本概念和基本思想.对于目前比较成熟的深度机器学习结构深度置信网DBNs和约束Boltzmann机(RBM)的结构和无监督贪婪学习算法作了比较详细的介绍和比... Hinton等人提出的深度机器学习,掀起了神经网络研究的又一个浪潮.介绍了深度机器学习的基本概念和基本思想.对于目前比较成熟的深度机器学习结构深度置信网DBNs和约束Boltzmann机(RBM)的结构和无监督贪婪学习算法作了比较详细的介绍和比较,并对算法的改进方向提出了有建设性的意见,对深度机器学习的未来发展方向和目前存在的问题进行了深刻的分析。 展开更多

关键词 深度机器学习 无监督贪婪学习算法 DBNs RBMs

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一种有效的用于范例提取的改进聚类算法 被引量：7

15

作者 耿焕同 章曙光 +2 位作者 钱权 蔡庆生 王煦法 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第3期388-390,共3页

针对传统范例提取算法随范例数增加而效率下降快的缺点 ,结合基于选择的 CL ARA聚类方法和 NCL聚类算法的优点 ,给出了一种有效的无监督聚类学习算法 .通过实验表明 ,该算法能在无监督下对范例进行准确归类 ,将它用于 CBR的范例提取中 。

关键词 CBR 范例提取 相似度 最近邻检索 无监督聚类学习算法 CLARA聚类方法 NCL聚类算法 范例推理

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连续属性离散化算法研究综述 被引量：10

16

作者 张钰莎 蒋盛益 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第8期6-8,140,共4页

在数据挖掘和机器学习研究中,许多算法以离散值为处理对象,常常需要对连续属性进行离散化。以有监督和无监督离散化为线索,对典型离散化算法的基本思想进行梳理总结,并从时间复杂度以及对后续分类的影响等角度进行对比。最后对连续属性... 在数据挖掘和机器学习研究中,许多算法以离散值为处理对象,常常需要对连续属性进行离散化。以有监督和无监督离散化为线索,对典型离散化算法的基本思想进行梳理总结,并从时间复杂度以及对后续分类的影响等角度进行对比。最后对连续属性离散化的一些主要研究方向进行展望。 展开更多

关键词 有监督离散化算法 无监督离散化算法 分类算法

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分布式网络的多任务扩散算法综述

17

作者 靳丹琦 陈捷 陈景东 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第11期1901-1918,共18页

在分布式网络中,如何从带噪的实时数据流中估计潜在的模型参数是一个非常重要而极具挑战的问题。应对该问题的一种有效途径是设计扩散算法,通过网络局部信息交换和自组织协同方式来估计网络中所有节点的模型参数。相关方面早期的研究主... 在分布式网络中,如何从带噪的实时数据流中估计潜在的模型参数是一个非常重要而极具挑战的问题。应对该问题的一种有效途径是设计扩散算法,通过网络局部信息交换和自组织协同方式来估计网络中所有节点的模型参数。相关方面早期的研究主要关注的是单任务问题,即所有节点估计同一个模型参数。但实际应用中不同节点往往需要应对不同的估计任务,同时多个待估计的模型参数又可能具备一定的关联性,所以近年来人们将研究重点聚焦到了多任务问题,包括多任务关系建模以及参数优化问题的设计与求解等,并取得了一些重要进展。本文对分布式网络中多任务问题的建模以及当前常用的多任务扩散算法进行简要综述,内容涵盖无监督类型的扩散算法和有监督类型的扩散算法等。具体而言,针对使用无监督方式设计多任务扩散算法,介绍了静态组合矩阵的选取、自适应组合矩阵的设计、两个组合矩阵的组合结构,并简单讨论了三者的适用场景。针对使用有监督方式设计多任务扩散算法,讨论了基于梯度投影法和正则化架构的两种设计方式,并借助文献中的一些典型算法对这些设计方式进行说明。论文侧重于算法原理、算法架构和求解思路等方面的探讨,具体的算法实现细节感兴趣的读者可以参考相应的文献。 展开更多

关键词 分布式参数估计 自适应滤波 扩散算法 多任务 无监督算法 有监督算法

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GTM算法在齿轮箱状态监测中的应用 被引量：2

18

作者 廖广兰 史铁林 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 2004年第1期11-14,共4页

介绍了一种新的无监督聚类算法 GTM,研究了该算法在齿轮箱状态监测中的应用。结果表明 ,通过对齿轮箱振动信号时域特征的聚类训练 ,GTM能把正常、裂纹和断齿状态特征数据映射到二维平面的不同输出区域 ,较好地区分开不同的状态 ;特征数... 介绍了一种新的无监督聚类算法 GTM,研究了该算法在齿轮箱状态监测中的应用。结果表明 ,通过对齿轮箱振动信号时域特征的聚类训练 ,GTM能把正常、裂纹和断齿状态特征数据映射到二维平面的不同输出区域 ,较好地区分开不同的状态 ;特征数据映像点在平面上的轨迹变化趋势正确而直观地反映了齿轮箱工作状态的变化 ,便于及时监测到齿轮箱故障的发生。该方法可用于机械故障识别和状态监测。 展开更多

关键词 GTM算法 齿轮箱 状态监测 聚类识别 无监督聚类算法 故障识别

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基于极小准则的完备正交判别局部保持算法 被引量：1

19

作者 林玉娥 李敬兆 +1 位作者 梁兴柱 林玉荣 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期145-150,共6页

以无监督判别投影算法为理论基础,提出了一种基于极小准则的完备正交判别局部保持投影算法。算法首先根据同类样本的空间信息重新定义了类内局部保持散度矩阵与类间局部保持散度矩阵,然后借鉴无监督判别投影算法的目标函数,推导出一个... 以无监督判别投影算法为理论基础,提出了一种基于极小准则的完备正交判别局部保持投影算法。算法首先根据同类样本的空间信息重新定义了类内局部保持散度矩阵与类间局部保持散度矩阵,然后借鉴无监督判别投影算法的目标函数,推导出一个基于极小准则的目标函数,该目标函数通过投影到总体散度矩阵的非零空间中有效地解决小样本问题,最后给出了该算法基于QR分解的正交投影矩阵的求解方法。人脸库上的实验结果表明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 完备正交判别局部保持投影算法 散度矩阵 无监督判别投影算法 目标函数 非零空间

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一种权值预学习BP算法的研究

20

作者 朱明星 沈谦 张德龙 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 1999年第1期71-76,共6页

采用无监督学习中的主元分析算法的０ｊａ规则对前馈网络的权值进行预学习，以此来加速前馈网络的学习速度。通过奇偶校验和非线性系统辨识两个应用，验证了该算法在学习速度与性能上都优于传统的ＢＰ算法。

关键词 权值预学习 BP算法 BP神经网络 无监督学习算法

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