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基于可扩展的自表示学习波段选择算法在近红外光谱回归建模中的影响研究被引量：5: 1; 作者郭拓梁小娟 +3 位作者马晋芳袁凯葛发欢肖环贤《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1214-1220,共7页; 该文提出了一种基于可扩展的自表示学习(SOP-SRL)波段选择与偏最小二乘(PLS)建模的定量模型分析方法,以安胎丸指标含量阿魏酸、黄芩苷和汉黄芩苷为研究对象,通过SOP-SRL选取代表性波段,采用PLS建立近红外光谱回归模型,并与相关系数法(CC... 展开更多; 关键词近红外光谱波段选择可扩展的自表示学习方法(SOP-SRL) 偏最小二乘法(PLS) 指标含量测定; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自表示和投影映射的不完整多视图聚类被引量：1: 2; 作者赵翠娜杨有龙《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期331-338,共8页; 针对不完整多视图聚类存在的缺陷,提出一种融合自表示和投影映射的统一框架.首先,利用自表示和样本存在指示矩阵学习一致相似图,它反映了样本间的公共相似关系;其次,利用投影映射将样本矩阵投影到超球面上,得到公共低维表示;最后,将两... 展开更多; 关键词多视图聚类不完整视图自表示学习投影映射; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特征选择与鲁棒图学习的多视图聚类被引量：4: 3; 作者黄奕轩杜世强 +2 位作者余瑶肖庆江宋金梅《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期95-103,共9页; 现有的多视图聚类方法大多直接在原始数据样本上构建各视图的相似图,而原始数据中的冗余特征和噪声会导致聚类精度下降。针对该问题,基于特征选择和鲁棒图学习提出多视图聚类算法FRMC。在自适应选择不同视图特征时降低数据维度,减少冗... 展开更多; 关键词多视图聚类特征选择自表示学习自适应近邻学习亲和图矩阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

统一框架的增强深度子空间聚类方法: 4; 作者王清赵杰煜 +1 位作者叶绪伦王弄潇《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期1995-2003,共9页; 深度子空间聚类是一种处理高维数据聚类任务的有效方法。然而,现有的深度子空间聚类方法通常将自表示学习和指标学习作为两个独立的过程,导致在处理具有挑战性的数据时,固定的自表示矩阵会导致次优的聚类结果;另外,自表示矩阵的质量对... 展开更多; 关键词深度子空间聚类自表示学习指标学习亲和矩阵正交约束; 在线阅读下载PDF 职称材料

敏感视频判别性特征投影识别算法被引量：2: 5; 作者丁昕苗郭文吕文恬《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期804-810,共7页; 网络的快速发展在给人们生活带来很多便利的同时,也存在着令人反感的敏感内容,如恐怖暴力视频等,这些内容严重影响着青少年的身心健康.因此,一种有效的敏感视频识别算法成为网络过滤技术中不可或缺的组成部分.近年来,多示例学习被引入... 展开更多; 关键词敏感视频自表示字典学习视频情感网络过滤; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于可扩展的自表示学习波段选择算法在近红外光谱回归建模中的影响研究被引量：5: 1; 作者郭拓梁小娟马晋芳袁凯葛发欢肖环贤; 机构陕西科技大学电子信息与人工智能学院暨南大学光电工程系中山大学南沙研究院江西保利制药有限公司; 出处《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1214-1220,共7页; 基金国家自然科学基金重点项目(62031021) 陕西省教育厅-科学研究计划项目(20JK0533)。; 文摘该文提出了一种基于可扩展的自表示学习(SOP-SRL)波段选择与偏最小二乘(PLS)建模的定量模型分析方法,以安胎丸指标含量阿魏酸、黄芩苷和汉黄芩苷为研究对象,通过SOP-SRL选取代表性波段,采用PLS建立近红外光谱回归模型,并与相关系数法(CC)、正则化自表示学习算法(RSR)和稀疏子空间聚类法(SSC)3种波段选择算法的建模结果进行对比,以校正决定系数(R_(c)^(2))、校正均方根误差(RMSECV)、预测决定系数(R_(p)^(2))和预测均方根误差(RMSEP)为评价标准,对回归模型的预测性能进行评估。结果显示,SOP-SRL在3种数据集上均取得了较好的结果,建模波段从全波长的800分别减少到70、67、87;RMSEP分别从0.0801、6.3495、0.7425下降到0.0653、3.6208、0.4073,分别下降了18%、43%、45%;相应的R_(p)^(2)分别从0.9119、0.8794、0.9158提高到0.9388、0.9526、0.9701,分别提高了3%、8%、6%。结果表明,经SOP-SRL波长选择后模型的预测能力相比于其他几种算法得到显著提升,基于SOP-SRL的PLS模型可以实现安胎丸指标含量的快速检测。; 关键词近红外光谱波段选择可扩展的自表示学习方法(SOP-SRL) 偏最小二乘法(PLS) 指标含量测定; Keywords near infrared spectroscopy wavelength selection scalable one-pass self-representa⁃tion learning(SOP-SRL) partial least-squares(PLS) target ingredients determination; 分类号 O657.7 [理学—分析化学] R286 [医药卫生—中药学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自表示和投影映射的不完整多视图聚类被引量：1: 2; 作者赵翠娜杨有龙; 机构西安电子科技大学数学与统计学院; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期331-338,共8页; 基金国家自然科学基金(批准号:61573266) 陕西省自然科学基础研究计划项目(批准号:2021JM-133)。; 文摘针对不完整多视图聚类存在的缺陷,提出一种融合自表示和投影映射的统一框架.首先,利用自表示和样本存在指示矩阵学习一致相似图,它反映了样本间的公共相似关系;其次,利用投影映射将样本矩阵投影到超球面上,得到公共低维表示;最后,将两者通过谱表示嵌入在一起,解决了因多视图数据缺失引起的不完整多视图聚类问题.该算法在真实数据集上的实验结果优于其他算法,证明了算法的有效性.; 关键词多视图聚类不完整视图自表示学习投影映射; Keywords multi-view clustering incomplete view self-representation learning projection mapping; 分类号 TP391 [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

题名基于特征选择与鲁棒图学习的多视图聚类被引量：4: 3; 作者黄奕轩杜世强余瑶肖庆江宋金梅; 机构西北民族大学数学与计算机科学学院西北民族大学中国民族信息技术研究院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期95-103,共9页; 基金国家自然科学基金(61866033) 西北民族大学引进人才科研项目(xbmuyjrc201904)。; 文摘现有的多视图聚类方法大多直接在原始数据样本上构建各视图的相似图,而原始数据中的冗余特征和噪声会导致聚类精度下降。针对该问题,基于特征选择和鲁棒图学习提出多视图聚类算法FRMC。在自适应选择不同视图特征时降低数据维度,减少冗余特征,同时利用自表示学习获取数据的表示系数,滤除噪声影响并得到数据样本的全局结构,从而去除样本中的噪声和离群点。在此基础上,通过自适应近邻学习构造样本鲁棒图,利用鲁棒图矩阵的加权和构建最终的亲和图矩阵,提出一种基于增广拉格朗日乘子的交替迭代算法对目标函数进行优化。在6个不同类型的标准数据集上进行实验,与SC、RGC、AWP等算法的对比结果表明,FRMC算法能够有效提升聚类精度且具有较好的收敛性与鲁棒性。; 关键词多视图聚类特征选择自表示学习自适应近邻学习亲和图矩阵; Keywords multi-view clustering feature selection self-representation learning adaptive nearest neighbor learning affinity graph matrix; 分类号 TP391.4 [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

题名统一框架的增强深度子空间聚类方法: 4; 作者王清赵杰煜叶绪伦王弄潇; 机构宁波大学信息科学与工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期1995-2003,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(62006131,62071260) 浙江省自然科学基金资助项目(LQ21F020009)。; 文摘深度子空间聚类是一种处理高维数据聚类任务的有效方法。然而,现有的深度子空间聚类方法通常将自表示学习和指标学习作为两个独立的过程,导致在处理具有挑战性的数据时,固定的自表示矩阵会导致次优的聚类结果;另外,自表示矩阵的质量对聚类结果的准确性至关重要。针对上述问题,提出一种统一框架的增强深度子空间聚类方法。首先,通过将特征学习、自表示学习和指标学习集成在一起同时优化所有参数,根据数据的特征动态地学习自表示矩阵,确保准确地捕捉数据特征;其次,为了提高自表示学习的效果,提出类原型伪标签学习,为特征学习和指标学习提供自监督信息,进而促进自表示学习;最后,为了增强嵌入表示的判别能力,引入正交性约束帮助实现自表示属性。实验结果表明,与AASSC(Adaptive Attribute and Structure Subspace Clustering network)相比,所提方法在MNIST、UMIST、COIL20数据集上的聚类准确率分别提升了1.84、0.49、0.34个百分点。可见,所提方法提高了自表示矩阵学习的准确性,聚类效果更好。; 关键词深度子空间聚类自表示学习指标学习亲和矩阵正交约束; Keywords deep subspace clustering self-expressive learning indicator learning affinity matrix orthogonality constraint; 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

题名敏感视频判别性特征投影识别算法被引量：2: 5; 作者丁昕苗郭文吕文恬; 机构山东工商学院信息与电子工程学院; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期804-810,共7页; 基金国家自然科学基金(61876100,61572296,61801269) 山东省高等学校青创科技支持计划(2019KJN041).; 文摘网络的快速发展在给人们生活带来很多便利的同时,也存在着令人反感的敏感内容,如恐怖暴力视频等,这些内容严重影响着青少年的身心健康.因此,一种有效的敏感视频识别算法成为网络过滤技术中不可或缺的组成部分.近年来,多示例学习被引入到恐怖暴力类敏感视频识别中,并取得了令人瞩目的效果.由于该类视频中存在着很多冗余信息及部分非恐怖暴力帧的干扰,不可避免地影响了敏感视频的识别效果.因此提出了一种基于判别性特征投影的多示例学习算法,提出了一种基于自表示字典学习的示例选择框架,将示例作为字典,学习示例之间的最优表达关系,找到具有代表性的示例,并向代表示例进行投影构造了更具判别性的示例包特征.通过在恐怖暴力视频库以及VSD2014数据集上与现有多示例检测算法在准确率、召回率以及F1指标的对比,验证了该算法在恐怖暴力视频识别中的有效性.; 关键词敏感视频自表示字典学习视频情感网络过滤; Keywords objectionable video self-express dictionary learning video affection web filter; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于可扩展的自表示学习波段选择算法在近红外光谱回归建模中的影响研究	郭拓梁小娟马晋芳袁凯葛发欢肖环贤	《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于自表示和投影映射的不完整多视图聚类	赵翠娜杨有龙	《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于特征选择与鲁棒图学习的多视图聚类	黄奕轩杜世强余瑶肖庆江宋金梅	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	统一框架的增强深度子空间聚类方法	王清赵杰煜叶绪伦王弄潇	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	敏感视频判别性特征投影识别算法	丁昕苗郭文吕文恬	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料