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基于图像矩阵的非线性不相关鉴别特征抽取技术
1
作者
陈才扣
宋枫溪
+1 位作者
杨静宇
杨健
《数据采集与处理》
CSCD
2004年第2期119-123,共5页
针对现有核 Fisher鉴别分析方法的弱点 ,提出了一种基于图像矩阵的非线性不相关鉴别特征抽取技术。该方法的基本思路是 :首先 ,通过经验核映射将原始输入空间 Rn 映射到某特征空间 RN,然后将特征空间 RN 上的训练样本向量变换为一个 p&#...
针对现有核 Fisher鉴别分析方法的弱点 ,提出了一种基于图像矩阵的非线性不相关鉴别特征抽取技术。该方法的基本思路是 :首先 ,通过经验核映射将原始输入空间 Rn 映射到某特征空间 RN,然后将特征空间 RN 上的训练样本向量变换为一个 p×k( N=p×k)的图像矩阵 ,最后基于该图像矩阵直接构造该空间上的散布矩阵。在Concordia大学的 CENPARMI手写体数字数据库上的试验结果验证了本文方法的有效性。
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关键词
图像矩阵
模式识别
线性鉴别分析
特征抽取算法
非线性不相关鉴别
特征
抽取
技术
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职称材料
基于改进随机森林算法的铁磁材料硬度预测
被引量：
6
2
作者
孙光民
刘浩
+5 位作者
何存富
李煜
李子博
刘秀成
张瑞环
路浩南
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期119-125,共7页
为了提高基于巴克豪森噪声信号的铁磁材料硬度预测方法的精度并使其自动化,提出一组基于巴氏噪声自回归(auto regression,AR)谱一阶导数、二阶导数的预测特征;设计一种特征抽取算法,以统一频域特征的维度;通过改进随机森林算法的群投票...
为了提高基于巴克豪森噪声信号的铁磁材料硬度预测方法的精度并使其自动化,提出一组基于巴氏噪声自回归(auto regression,AR)谱一阶导数、二阶导数的预测特征;设计一种特征抽取算法,以统一频域特征的维度;通过改进随机森林算法的群投票机制减少噪声干扰与运算复杂度.通过2种金属的硬度预测实验,获得预期的结果,采用本文特征与算法的预测方法均方误差仅分别为60. 3、81. 3,与经典时域预测方法的均方误差229. 8、298. 7相比,所提出的特征与算法的预测方法具有明显的精确度和优越性.
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关键词
巴克豪森噪声
频域自回归(AR)谱
二阶导数
CART
算法
特征抽取算法
随机森林
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职称材料
基于聚类的核矩阵维度缩减
3
作者
陈才扣
高林
+1 位作者
高秀梅
杨静宇
《数据采集与处理》
CSCD
2004年第3期250-253,共4页
提出了基于聚类的核矩阵维度缩减技术。它的主要思想是首先利用非线性映射 将原始输入空间变换到某高维特征空间 ,然后根据 k-均值聚类算法缩减训练样本的数目 ,得到一缩减的代表集 ,利用该代表集计算得到一组标准正交的基向量 ,构成...
提出了基于聚类的核矩阵维度缩减技术。它的主要思想是首先利用非线性映射 将原始输入空间变换到某高维特征空间 ,然后根据 k-均值聚类算法缩减训练样本的数目 ,得到一缩减的代表集 ,利用该代表集计算得到一组标准正交的基向量 ,构成一个低维的投影子空间。CENPARMI手写体阿拉伯数字库的试验结果证实了所提算法的有效性。
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关键词
聚类
核矩阵维度缩减
模式识别
KFDA
鉴别分析
特征
空间
特征抽取算法
图像
特征
手写体数字识别
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职称材料
题名
基于图像矩阵的非线性不相关鉴别特征抽取技术
1
作者
陈才扣
宋枫溪
杨静宇
杨健
机构
南京理工大学计算机科学系
出处
《数据采集与处理》
CSCD
2004年第2期119-123,共5页
基金
国家自然科学基金 ( 60 0 72 0 3 4)资助项目
国家教委博士点基金资助项目
文摘
针对现有核 Fisher鉴别分析方法的弱点 ,提出了一种基于图像矩阵的非线性不相关鉴别特征抽取技术。该方法的基本思路是 :首先 ,通过经验核映射将原始输入空间 Rn 映射到某特征空间 RN,然后将特征空间 RN 上的训练样本向量变换为一个 p×k( N=p×k)的图像矩阵 ,最后基于该图像矩阵直接构造该空间上的散布矩阵。在Concordia大学的 CENPARMI手写体数字数据库上的试验结果验证了本文方法的有效性。
关键词
图像矩阵
模式识别
线性鉴别分析
特征抽取算法
非线性不相关鉴别
特征
抽取
技术
Keywords
kernel Fisher discriminant analysis
image matrix
feature extraction
handwritten digit recognition
分类号
TP391.41 [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
基于改进随机森林算法的铁磁材料硬度预测
被引量：
6
2
作者
孙光民
刘浩
何存富
李煜
李子博
刘秀成
张瑞环
路浩南
机构
北京工业大学信息学部信息与通信工程学院
北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期119-125,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(11527801
41706201)
北京市教育委员会资助项目(JZ042001201701)
文摘
为了提高基于巴克豪森噪声信号的铁磁材料硬度预测方法的精度并使其自动化,提出一组基于巴氏噪声自回归(auto regression,AR)谱一阶导数、二阶导数的预测特征;设计一种特征抽取算法,以统一频域特征的维度;通过改进随机森林算法的群投票机制减少噪声干扰与运算复杂度.通过2种金属的硬度预测实验,获得预期的结果,采用本文特征与算法的预测方法均方误差仅分别为60. 3、81. 3,与经典时域预测方法的均方误差229. 8、298. 7相比,所提出的特征与算法的预测方法具有明显的精确度和优越性.
关键词
巴克豪森噪声
频域自回归(AR)谱
二阶导数
CART
算法
特征抽取算法
随机森林
Keywords
Barkhausen noise(BN)
auto regression(AR)spectrum
second derivative
CART algorithm
feature extraction algorithm
random forest
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
基于聚类的核矩阵维度缩减
3
作者
陈才扣
高林
高秀梅
杨静宇
机构
南京理工大学计算机科学系
出处
《数据采集与处理》
CSCD
2004年第3期250-253,共4页
基金
国家自然科学基金 ( 60 0 72 0 3 4)资助项目
高等学校博士点基金 ( 2 0 0 2 0 2 880 1 3 )资助项目
文摘
提出了基于聚类的核矩阵维度缩减技术。它的主要思想是首先利用非线性映射 将原始输入空间变换到某高维特征空间 ,然后根据 k-均值聚类算法缩减训练样本的数目 ,得到一缩减的代表集 ,利用该代表集计算得到一组标准正交的基向量 ,构成一个低维的投影子空间。CENPARMI手写体阿拉伯数字库的试验结果证实了所提算法的有效性。
关键词
聚类
核矩阵维度缩减
模式识别
KFDA
鉴别分析
特征
空间
特征抽取算法
图像
特征
手写体数字识别
Keywords
clustering
kernel matrix
representative set
handwritten numeral 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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图像矩阵的非线性不相关鉴别特征抽取技术
陈才扣
宋枫溪
杨静宇
杨健
《数据采集与处理》
CSCD
2004
0
在线阅读
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职称材料
2
基于改进随机森林算法的铁磁材料硬度预测
孙光民
刘浩
何存富
李煜
李子博
刘秀成
张瑞环
路浩南
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于聚类的核矩阵维度缩减
陈才扣
高林
高秀梅
杨静宇
《数据采集与处理》
CSCD
2004
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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