一种用于人脸识别的正交邻域保护嵌入算法 被引量：10

1

作者 陶晓燕 姬红兵 景志宏 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期439-443,共5页

在邻域保护嵌入算法的基础上，提出了一种新的降维方法——正交邻域保护嵌入算法．首先，从最优投影的概念出发，定义了一种反映投影向量的邻域结构保护能力的函数；然后以邻域保护函数为目标函数，在原始的优化问题中增加正交约束条件... 在邻域保护嵌入算法的基础上，提出了一种新的降维方法——正交邻域保护嵌入算法．首先，从最优投影的概念出发，定义了一种反映投影向量的邻域结构保护能力的函数；然后以邻域保护函数为目标函数，在原始的优化问题中增加正交约束条件，推导得到一组具有正交性的最优投影向量的迭代公式．与邻域保护嵌入算法相比，得到的正交向量具有更好的邻域保护性能，从而带来更强的判别能力，降低了误差率．在标准人脸库上的实验结果表明，与其他降维方法相比，新算法的最低误差率可减小15％～20％，且在选取的特征维数较低时就可获得最优值． 展开更多

关键词 邻域保护嵌入算法 正交邻域保护嵌入算法 邻域保护能力 人脸识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法 被引量：2

2

作者 刘韵佳 赵荣珍 王雪冬 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第21期2552-2556,共5页

针对转子故障特征数据集降维问题,提出一种基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法——Schur-ONPE降维方法。该方法首先应用小波包分解提取不同频带内的能量以组成故障特征值集合,然后运用Schur分解和ONPE算法将高维... 针对转子故障特征数据集降维问题,提出一种基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法——Schur-ONPE降维方法。该方法首先应用小波包分解提取不同频带内的能量以组成故障特征值集合,然后运用Schur分解和ONPE算法将高维特征集向低维投影,使降维后类内散度最小化及类间分离度最大化,最后将降维后得到的低维特征集输入K近邻分类器进行模式识别。通过双跨转子试验台的故障特征数据集进行验证,结果表明该方法能够有效地解决转子故障特征集的降维问题。 展开更多

关键词 故障诊断 数据降维 SCHUR分解 正交邻域保持嵌入算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于正交邻域保持嵌入特征约简的故障诊断模型 被引量：24

3

作者 李锋 汤宝平 董绍江 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期621-627,共7页

提出一种基于正交邻域保持嵌入(orthogonal neighborhood preserving embedding,ONPE)特征约简的故障诊断模型。首先将原振动信号经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)并构造Shannon熵得到高维特征向量,再利用ONPE将高维特... 提出一种基于正交邻域保持嵌入(orthogonal neighborhood preserving embedding,ONPE)特征约简的故障诊断模型。首先将原振动信号经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)并构造Shannon熵得到高维特征向量,再利用ONPE将高维特征向量约简为低维特征向量,并输入到最近邻分类器(k-nearest neighbors classifier,KNNC)中进行故障识别。本模型充分利用了EMD分解在故障特征提取、ONPE在信息压缩和KNNC在分类决策方面的优势,实现了旋转机械故障特征提取到故障诊断的全程自动化,并提高了诊断精度,为旋转机械故障诊断提供了一种新的模型分析方法。一个滚动轴承故障诊断实例验证了该模型的有效性。 展开更多

关键词 正交邻域保持嵌入 流形学习 特征约简 最近邻分类器 经验模式分解 故障诊断

在线阅读 下载PDF 职称材料

正交及不相关边界邻域保持嵌入的人脸识别 被引量：1

4

作者 陈达遥 陈秀宏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第11期3097-3101,共5页

邻域保持嵌入（NPE）算法本质上仍是一种无监督方法，并没有有效利用已有的类别信息提高分类效率。为此提出两种有监督流形学习方法：正交边界邻域保持嵌入（OMNPE）和不相关边界邻域保持嵌入（UMNPE）。首先构造类内和类间邻接图，并... 邻域保持嵌入（NPE）算法本质上仍是一种无监督方法，并没有有效利用已有的类别信息提高分类效率。为此提出两种有监督流形学习方法：正交边界邻域保持嵌入（OMNPE）和不相关边界邻域保持嵌入（UMNPE）。首先构造类内和类间邻接图，并定义类内和类间重构误差；然后分别在正交和不相关约束条件下寻找最小化类内重构误差同时最大化类间重构误差的投影向量；将训练样本和测试样本分别投影到低维子空间中，再利用最近邻分类器进行分类识别。在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明，与线性判别分析（LDA）、边界Fisher分析（MFA）等子空间人脸识别算法相比，所提算法的平均识别率提高了0．5％-3％，验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 降维 流形学习 人脸识别 邻域保持嵌入 正交 不相关

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于正交邻域保持嵌入与多核相关向量机的滚动轴承早期故障诊断 被引量：13

5

作者 陈法法 杨晓青 +2 位作者 陈保家 程珩 肖文荣 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1946-1954,共9页

针对滚动轴承早期故障特征微弱难以快速有效辨识的问题,提出一种基于正交邻域保持嵌入(ONPE)与多核相关向量机(RVM)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先基于多域量化特征构造表征滚动轴承早期故障的多域特征向量,基于ONPE线性流形学习对... 针对滚动轴承早期故障特征微弱难以快速有效辨识的问题,提出一种基于正交邻域保持嵌入(ONPE)与多核相关向量机(RVM)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先基于多域量化特征构造表征滚动轴承早期故障的多域特征向量,基于ONPE线性流形学习对多域特征向量进行约简降维处理,获取最能反映滚动轴承早期故障运行状态变化的低维敏感特征,随后将获取的低维敏感特征输入给多核RVM进行早期故障模式的分类辨识。通过分析滚动轴承早期故障的模拟实验数据表明,该方法对高维复杂的非线性早期故障特征具有良好的约简降维性能,而且比单一核函数RVM具有更好的诊断精度。 展开更多

关键词 正交邻域保持嵌入 多核相关向量机 滚动轴承 早期故障 故障诊断

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于随机投影的正交判别流形学习算法 被引量：3

6

作者 马丽 董唯光 +1 位作者 梁金平 张晓东 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2016年第1期102-109,115,共9页

提出一种基于流形距离的局部线性嵌入算法,以流形距离测度数据间的相似度,选择各样本点的近邻域,解决了欧氏距离作为相似性度量时对邻域参数的敏感性.在MDLLE算法中引入最大边缘准则(maximum margin criterion,MMC)来构建最优平移缩放模... 提出一种基于流形距离的局部线性嵌入算法,以流形距离测度数据间的相似度,选择各样本点的近邻域,解决了欧氏距离作为相似性度量时对邻域参数的敏感性.在MDLLE算法中引入最大边缘准则(maximum margin criterion,MMC)来构建最优平移缩放模型,使得算法在保持LLE局部几何结构的同时,具有MMC准则判别能力.通过正交化低维特征向量可消除降维过程中的噪声影响,进而提高算法的监督判别能力.由实验结果得到,所提出的方法具有良好的降维效果,能有效避免局部降维算法对邻域参数的敏感.随机投影独立于原始高维数据,将高维数据映射到一个行单位化的随机变换矩阵的低维空间中,维持映射与原始数据的紧密关系,从理论上分析证明了在流形学习算法中采用随机投影可以高概率保证在低维空间保持高维数据信息. 展开更多

关键词 流形学习算法 邻域选择 流形距离 正交判别 局部线性嵌入 随机投影

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于图嵌入的正交局部保持投影无监督特征选择

7

作者 朱建勇 李兆祥 +2 位作者 徐彬 杨辉 聂飞平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S02期540-548,共9页

传统的基于图学习的无监督特征选择算法通常采用稀疏正则化方法来选择特征,但这种方法过于依赖于图学习的效率,并且存在正则化参数调优困难等问题。为解决这些问题,针对性地提出了一种基于图嵌入学习的正交局部保持投影无监督特征选择(O... 传统的基于图学习的无监督特征选择算法通常采用稀疏正则化方法来选择特征,但这种方法过于依赖于图学习的效率,并且存在正则化参数调优困难等问题。为解决这些问题,针对性地提出了一种基于图嵌入学习的正交局部保持投影无监督特征选择(Orthogonal Locality Preserving Projection Unsupervised Feature Selection via Graph Embedding,OLPPFS)算法。首先,利用能够保持数据局部几何流形结构的局部保持投影方法增强数据的线性映射能力,同时约束正交方向投影以方便数据重构;其次,通过图嵌入学习方法快速构建稀疏相似图来描述样本数据的内在结构;接着,采用l_(2,0)范数约束投影矩阵的值,准确选择指定数目的判别性特征子集;最后,针对l_(2,0)范数NP难题,设计一种有效求解l_(2,0)范数问题的无参迭代算法求解该模型。仿真结果表明了所提算法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 无监督特征选择 正交局部保持投影 图嵌入学习 l_(2 0)范数 无参迭代算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

无保护间隔的OFDM信道自适应均衡的一种新算法 被引量：6

8

作者 吕浚哲 张海林 +1 位作者 何非 刘增基 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期941-944,共4页

近年来作为一种特殊的多载波调制方式———正交频分复用 (OFDM)已得到越来越多的人的关注 .对于传统的OFDM系统来说 ,如果循环前缀的长度大于信道的时延扩散值 ,则可以通过简单的频域均衡来解调OFDM信号 .可是循环前缀的使用却降低了... 近年来作为一种特殊的多载波调制方式———正交频分复用 (OFDM)已得到越来越多的人的关注 .对于传统的OFDM系统来说 ,如果循环前缀的长度大于信道的时延扩散值 ,则可以通过简单的频域均衡来解调OFDM信号 .可是循环前缀的使用却降低了系统的传输效率 ,如果能压缩甚至去掉循环前缀 ,而保持系统性能不变 ,则是很有意义的 ,为此本文给出了一种新的均衡结构 ,利用循环迭代手段以减少甚至去掉循环前缀 ,最后通过计算机模拟 ,证实了这种结构的有效性 . 展开更多

关键词 保护间隔 OFDM 信道 算法 正交频分复用 均衡 循环前缀 重构抵消

在线阅读 下载PDF 职称材料

ZP-OTFS系统信道估计的帧平均算法 被引量：1

9

作者 杨川 常俊 +1 位作者 刘夕龙 潘润勇 《现代电子技术》 北大核心 2024年第19期1-7,共7页

面向车辆无线通信、卫星通信等高移动性场景,正交时频空(OTFS)调制具有适应快速时变无线信道的特性,使其成为6G的候选技术之一。针对零符号填充正交时频空系统(ZP-OTFS)嵌入式导频(EP)信道估计算法中导频及保护符号开销较大且没有充分... 面向车辆无线通信、卫星通信等高移动性场景,正交时频空(OTFS)调制具有适应快速时变无线信道的特性,使其成为6G的候选技术之一。针对零符号填充正交时频空系统(ZP-OTFS)嵌入式导频(EP)信道估计算法中导频及保护符号开销较大且没有充分利用时变信道特性的问题,文中提出一种导频嵌入零符号帧结构辅助的帧平均算法(FACEA)。采用时延时间域信号联合门限判决矩阵进行信道预估计,通过对连续多帧OTFS信号预估计矩阵的平均,得到时域信道矩阵。仿真结果表明,该算法在终端用户高速移动场景下性能优于现有嵌入式导频辅助信道估计算法,且在不同快速时变信道下该算法也表现出较好的鲁棒性,在特定信道下实现了信道估计最佳性能。 展开更多

关键词 高速移动通信 正交时频空系统 零填充 嵌入式导频 信道估计 帧平均算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

动态增殖流形学习算法在机械故障诊断中的应用 被引量：8

10

作者 宋涛 汤宝平 邓蕾 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第23期15-19,29,共6页

针对现有的批量式流形学习算法无法利用已学习的流形结构实现新增样本的快速约简的缺点,提出增殖正交邻域保持嵌入(Incremental Orthogonal Neighborhood Preserving Embedding,IONPE)流形学习算法。该算法在正交邻域保持嵌入算法基础... 针对现有的批量式流形学习算法无法利用已学习的流形结构实现新增样本的快速约简的缺点,提出增殖正交邻域保持嵌入(Incremental Orthogonal Neighborhood Preserving Embedding,IONPE)流形学习算法。该算法在正交邻域保持嵌入算法基础上利用分块处理思想实现新增样本子集的动态约简。从原始样本中选取部分重叠点合并至新增样本,对重叠点和新增样本子集不依赖原始样本使用正交邻域保持嵌入(ONPE)进行独立约简获取低维嵌入坐标子集,并基于重叠点坐标差值最小化原则,将新增样本低维嵌入坐标通过旋转平移缩放整合到原样本子集中。齿轮箱故障诊断案例证实了IONPE算法具有良好的增量学习能力,在继承ONPE优良聚类特性的同时有效提高了新增样本约简效率。 展开更多

关键词 增殖流形学习 正交邻域保持嵌入 动态约简 分块处理 故障诊断

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于动态MDONPE算法的间歇过程故障检测

11

作者 赵小强 刘凯 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第2期90-96,共7页

针对间歇过程数据存在的非线性和动态特性导致故障检测效果不佳的问题,提出一种基于滑动窗(sliding window,SW)的多向差分正交邻域保持嵌入(multiway differential orthogonal neighborhood preserving embedded,MDONPE)算法.首先对间... 针对间歇过程数据存在的非线性和动态特性导致故障检测效果不佳的问题,提出一种基于滑动窗(sliding window,SW)的多向差分正交邻域保持嵌入(multiway differential orthogonal neighborhood preserving embedded,MDONPE)算法.首先对间歇过程数据进行预处理,找到样本的最近邻,将样本与最近邻进行差分运算;然后对NPE算法进行投影向量正交化得到具有正交约束的正交邻域保持嵌入算法,利用正交邻域保持嵌入算法进行降维和特征提取,进一步利用滑动窗策略,选择合适的窗口宽度,合并窗口内的采样数据,使得故障样本的特征更加明显;最后通过检测T^(2)和SPE统计量判断是否发生故障.利用青霉素发酵仿真过程数据并与MPCA、KNPE算法进行对比验证,结果显示SW-MDONPE算法在故障检测中对比其他算法有更好的检测效果. 展开更多

关键词 间歇过程 故障检测 正交邻域保持嵌入 差分策略 滑动窗

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于流形学习和K-最近邻分类器的旋转机械故障诊断方法 被引量：31

12

作者 宋涛 汤宝平 李锋 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期149-153,共5页

针对旋转机械故障诊断需人工干预、精度低、故障样本难以获取等问题,提出基于流形学习和K-最近邻分类器(KNNC)的故障诊断模型。提取振动信号多域信息熵以全面反映设备运行状态并构造高维特征集;利用正交邻域保持嵌入(ONPE)非线性流形学... 针对旋转机械故障诊断需人工干预、精度低、故障样本难以获取等问题,提出基于流形学习和K-最近邻分类器(KNNC)的故障诊断模型。提取振动信号多域信息熵以全面反映设备运行状态并构造高维特征集;利用正交邻域保持嵌入(ONPE)非线性流形学习算法的二次特征提取特性进行维数约简使特征具有更好的聚类特性;基于改进的更适用于小样本分类KNNC进行模式识别,用轴承故障诊断案例证明该模型的有效性。 展开更多

关键词 流形学习 正交邻域保持嵌入 信息熵 维数约简 模式识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于流形学习和隐Markov模型的故障诊断 被引量：2

13

作者 邓蕾 李锋 姚金宝 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期2153-2159,共7页

为实现旋转机械故障诊断的自动化与高精度,提出基于正交邻域保持嵌入和连续隐Markov模型的模型诊断方法。将活动件故障振动信号进行经验模式分解并构造Shannon熵得到高维特征向量,利用正交邻域保持嵌入将高维特征向量约简为低维特征向量... 为实现旋转机械故障诊断的自动化与高精度,提出基于正交邻域保持嵌入和连续隐Markov模型的模型诊断方法。将活动件故障振动信号进行经验模式分解并构造Shannon熵得到高维特征向量,利用正交邻域保持嵌入将高维特征向量约简为低维特征向量,并输入到各个状态连续隐Markov链进行旋转机械的故障模式识别。通过深沟球轴承故障诊断实例验证了该模型的有效性。 展开更多

关键词 正交邻域保持嵌入 流形学习 连续隐Markov模型 经验模式分解 故障诊断

在线阅读 下载PDF 职称材料