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基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法
被引量：
1
1
作者
杨宏晖
伊淑珍
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期87-92,共6页
针对水下目标识别特征样本集高维小样本问题,提出了基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法。该方法用多特征集典型相关分析算法对多域特征的整体相关程度进行定量分析,去除冗余和噪声特征,实现多域特征的融...
针对水下目标识别特征样本集高维小样本问题,提出了基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法。该方法用多特征集典型相关分析算法对多域特征的整体相关程度进行定量分析,去除冗余和噪声特征,实现多域特征的融合,并利用多核稀疏保持投影算法,对提取的多域特征样本的稀疏重构性加以约束,增强了特征的判别能力。利用实测舰船辐射噪声数据验证基于核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法的有效性,与多特征集典型相关分析方法和核稀疏保持投影典型相关分析方法进行了对比,实验研究表明,提出的方法可以有效去除冗余和噪声特征,实现多域水下目标特征的融合,提高水下目标的识别正确率。
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关键词
多特征集典型相关分析
核稀疏保持投影
算法
特征融合
水下目标识别
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职称材料
基于核稀疏保持投影的典型相关分析算法
被引量：
4
2
作者
张荣
孙权森
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2017年第1期111-118,共8页
模式识别的技术核心就是特征提取,而特征融合则是对特征提取方法的强力补充,对于提高特征的识别效率具有重要作用。本文基于稀疏表示方法,将稀疏表示方法用到高维度空间,并利用核方法在高维度空间进行稀疏表示,用其计算核稀疏表示系数,...
模式识别的技术核心就是特征提取,而特征融合则是对特征提取方法的强力补充,对于提高特征的识别效率具有重要作用。本文基于稀疏表示方法,将稀疏表示方法用到高维度空间,并利用核方法在高维度空间进行稀疏表示,用其计算核稀疏表示系数,同时研究了核稀疏保持投影算法(Kernel sparsity preserve projection,KSPP)。将KSPP引入到典型相关分析算法(Canonical correlation analysis,CCA),研究了基于核稀疏保持投影的典型相关分析算法(Kernel sparsity preserve canonical correlation analysis,K-SPCCA)。在多特征手写体数据库和人脸图像数据库上分别证实了本文提出方法的可靠性和有效性。
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关键词
特征提取
核
稀疏
表示
核稀疏保持投影
典型相关分析
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职称材料
基于一种小波核优化学习的KSPP子空间故障特征提取
3
作者
张伟
许爱强
高明哲
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第11期3223-3228,共6页
针对电子系统故障诊断中有效特征提取困难、核属性约简方法中核函数与核参数选择繁琐等问题,提出了一种基于自优化小波核稀疏保持投影的子空间特征提取方法。通过对核极化准则的改进,使得新准则不仅可以处理多类别信息,而且可以保留同...
针对电子系统故障诊断中有效特征提取困难、核属性约简方法中核函数与核参数选择繁琐等问题,提出了一种基于自优化小波核稀疏保持投影的子空间特征提取方法。通过对核极化准则的改进,使得新准则不仅可以处理多类别信息,而且可以保留同一类别数据间的局部结构特征。以墨西哥帽小波核函数为对象,基于改进的核评估准则构建优化目标函数,并采用粒子群优化算法进行核参数选择;将优化的小波核作为核稀疏保持投影的核函数,最终实现了在核子空间中对有效特征的提取。实验结果表明,相比于其他流行的子空间特征提取方法,提出的方法有效提升了分类精度,具有良好的泛化性能。
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关键词
核
极化
核
属性约简
小波
核
核稀疏保持投影
故障识别
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职称材料
题名
基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法
被引量：
1
1
作者
杨宏晖
伊淑珍
机构
西北工业大学航海学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期87-92,共6页
基金
盲信号处理重点实验室基金
国家自然科学基金(11574250)
水下测控技术重点实验室基金资助
文摘
针对水下目标识别特征样本集高维小样本问题,提出了基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法。该方法用多特征集典型相关分析算法对多域特征的整体相关程度进行定量分析,去除冗余和噪声特征,实现多域特征的融合,并利用多核稀疏保持投影算法,对提取的多域特征样本的稀疏重构性加以约束,增强了特征的判别能力。利用实测舰船辐射噪声数据验证基于核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法的有效性,与多特征集典型相关分析方法和核稀疏保持投影典型相关分析方法进行了对比,实验研究表明,提出的方法可以有效去除冗余和噪声特征,实现多域水下目标特征的融合,提高水下目标的识别正确率。
关键词
多特征集典型相关分析
核稀疏保持投影
算法
特征融合
水下目标识别
Keywords
canonical correlation analysis
kernel sparsity preserving projections
feature fusion
underwater acoustic target recognition
分类号
TP391.4 [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
基于核稀疏保持投影的典型相关分析算法
被引量：
4
2
作者
张荣
孙权森
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2017年第1期111-118,共8页
基金
国家自然科学基金(61273251)资助项目
文摘
模式识别的技术核心就是特征提取,而特征融合则是对特征提取方法的强力补充,对于提高特征的识别效率具有重要作用。本文基于稀疏表示方法,将稀疏表示方法用到高维度空间,并利用核方法在高维度空间进行稀疏表示,用其计算核稀疏表示系数,同时研究了核稀疏保持投影算法(Kernel sparsity preserve projection,KSPP)。将KSPP引入到典型相关分析算法(Canonical correlation analysis,CCA),研究了基于核稀疏保持投影的典型相关分析算法(Kernel sparsity preserve canonical correlation analysis,K-SPCCA)。在多特征手写体数据库和人脸图像数据库上分别证实了本文提出方法的可靠性和有效性。
关键词
特征提取
核
稀疏
表示
核稀疏保持投影
典型相关分析
Keywords
feature extraction
kernel sparse representation
kernel sparsity preserve projection（KSPP）
canonical correlation analysis（CCA）
分类号
TP751 [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
基于一种小波核优化学习的KSPP子空间故障特征提取
3
作者
张伟
许爱强
高明哲
机构
海军航空工程学院科研部
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第11期3223-3228,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61571454)
文摘
针对电子系统故障诊断中有效特征提取困难、核属性约简方法中核函数与核参数选择繁琐等问题,提出了一种基于自优化小波核稀疏保持投影的子空间特征提取方法。通过对核极化准则的改进,使得新准则不仅可以处理多类别信息,而且可以保留同一类别数据间的局部结构特征。以墨西哥帽小波核函数为对象,基于改进的核评估准则构建优化目标函数,并采用粒子群优化算法进行核参数选择;将优化的小波核作为核稀疏保持投影的核函数,最终实现了在核子空间中对有效特征的提取。实验结果表明,相比于其他流行的子空间特征提取方法,提出的方法有效提升了分类精度,具有良好的泛化性能。
关键词
核
极化
核
属性约简
小波
核
核稀疏保持投影
故障识别
Keywords
kernel polarization
kernel attribute reduction
wavelet kernel
kernel sparsity preserving projection （KSPP）
fault identification
分类号
TP391 [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
基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法
杨宏晖
伊淑珍
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于核稀疏保持投影的典型相关分析算法
张荣
孙权森
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2017
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于一种小波核优化学习的KSPP子空间故障特征提取
张伟
许爱强
高明哲
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017
0
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职称材料
已选择
0
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