无监督特征选择是机器学习和数据挖掘中的一种重要的降维技术。然而当前的无监督特征选择方法侧重于从数据的邻接矩阵中学习数据的流形结构,忽视非邻接数据对之间的关联。其次这些方法都假设数据实例具有独立同一性,但现实中的数据样本...无监督特征选择是机器学习和数据挖掘中的一种重要的降维技术。然而当前的无监督特征选择方法侧重于从数据的邻接矩阵中学习数据的流形结构,忽视非邻接数据对之间的关联。其次这些方法都假设数据实例具有独立同一性,但现实中的数据样本其来源是不同的,这样的假设就不成立。此外,在原始数据空间中特征重要性的衡量会受到数据和特征中的噪声影响。基于以上问题,本文提出了潜在多步马尔可夫概率的鲁棒无监督特征选择方法(unsupervised feature selection via multi-step Markov probability and latent representation,MMLRL),其思想是通过最大多步马尔可夫转移概率学习数据流形结构,然后通过对称非负矩阵分解模型学习数据的潜在表示,最后在数据的潜在表示空间中选择特征。同时在6个不同类型的数据集上验证了所提出算法的有效性。展开更多
根据临近空间高超声速目标运动特点,建立了临近空间高超声速目标运动模型。针对机动目标跟踪问题,在"当前"统计模型基础上,引入一种利用位置估计值与加速度之间的函数关系自适应调整加速度方差的方法(Adaptive of Distance Es...根据临近空间高超声速目标运动特点,建立了临近空间高超声速目标运动模型。针对机动目标跟踪问题,在"当前"统计模型基础上,引入一种利用位置估计值与加速度之间的函数关系自适应调整加速度方差的方法(Adaptive of Distance Estimate,ADE),并运用交互多模型算法(Interacting Multiple Model Algorithm,IMM)提出了ADE-IMM算法;然后对IMM中马尔可夫转移概率先验给定的缺点,提出了基于时变马尔可夫转移概率的ADE-IMM算法。仿真表明,改进的算法比ADE-IMM算法具有更好的跟踪精度。展开更多
文摘无监督特征选择是机器学习和数据挖掘中的一种重要的降维技术。然而当前的无监督特征选择方法侧重于从数据的邻接矩阵中学习数据的流形结构,忽视非邻接数据对之间的关联。其次这些方法都假设数据实例具有独立同一性,但现实中的数据样本其来源是不同的,这样的假设就不成立。此外,在原始数据空间中特征重要性的衡量会受到数据和特征中的噪声影响。基于以上问题,本文提出了潜在多步马尔可夫概率的鲁棒无监督特征选择方法(unsupervised feature selection via multi-step Markov probability and latent representation,MMLRL),其思想是通过最大多步马尔可夫转移概率学习数据流形结构,然后通过对称非负矩阵分解模型学习数据的潜在表示,最后在数据的潜在表示空间中选择特征。同时在6个不同类型的数据集上验证了所提出算法的有效性。
文摘根据临近空间高超声速目标运动特点,建立了临近空间高超声速目标运动模型。针对机动目标跟踪问题,在"当前"统计模型基础上,引入一种利用位置估计值与加速度之间的函数关系自适应调整加速度方差的方法(Adaptive of Distance Estimate,ADE),并运用交互多模型算法(Interacting Multiple Model Algorithm,IMM)提出了ADE-IMM算法;然后对IMM中马尔可夫转移概率先验给定的缺点,提出了基于时变马尔可夫转移概率的ADE-IMM算法。仿真表明,改进的算法比ADE-IMM算法具有更好的跟踪精度。
