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关于二部图谱聚类泛化性的研究
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作者 梁伟轩 刘新旺 +1 位作者 蓝龙 祝恩 《计算机学报》 北大核心 2025年第5期1065-1081,共17页
谱聚类算法是一种重要的聚类算法,能够在多种应用场景中取得理想的聚类效果,但较高的计算复杂度限制了其在大规模数据集上的应用。为了提高计算效率,研究者开发了二部图谱聚类算法。具体来说,此类方法仅选取部分训练集作为锚点集,并利... 谱聚类算法是一种重要的聚类算法,能够在多种应用场景中取得理想的聚类效果,但较高的计算复杂度限制了其在大规模数据集上的应用。为了提高计算效率,研究者开发了二部图谱聚类算法。具体来说,此类方法仅选取部分训练集作为锚点集,并利用整个训练集和锚点集构建二部图,再利用该二部图进行近似的谱聚类。然而,这类方法存在以下三个没有被充分研究的问题:一是二部图谱聚类算法是否具备泛化性;二是如何快速获取训练集外顶点的低维嵌入;三是如何选择锚点数规模,使算法达到统计精度和计算开销的最佳平衡。针对上述三个问题,本文先是建立了谱聚类泛化分析的框架,并根据谱聚类的一致性,推导了标准NCut算法的泛化风险上界和额外风险上界。接着,本文分析了针对标准NCut的一种近似算法的泛化性,即基于Nystrom方法的二部图谱聚类算法。根据所得到的二部图谱聚类的泛化理论,本文提出了一种能够快速获取训练集外顶点低维嵌入的算法。此外,本文还通过上述理论提出了一种锚点数选择的策略,即锚点数为Θ(√n)时,算法达到统计精度与计算效率的最佳平衡。最后,本文在基准数据集上验证了所提出算法的有效性和理论结果的正确性。 展开更多
关键词 谱聚类 二部图 泛化分析 聚类风险
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基于二部图的联合谱嵌入多视图聚类算法 被引量:1
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作者 赵兴旺 王淑君 +1 位作者 刘晓琳 梁吉业 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期4408-4424,共17页
多视图聚类在图像处理、数据挖掘和机器学习等领域引起了越来越多的关注.现有的多视图聚类算法存在两个不足,一是在图构造过程中只考虑每个视图数据之间的成对关系生成亲和矩阵,而缺乏邻域关系的刻画;二是现有的方法将多视图信息融合和... 多视图聚类在图像处理、数据挖掘和机器学习等领域引起了越来越多的关注.现有的多视图聚类算法存在两个不足,一是在图构造过程中只考虑每个视图数据之间的成对关系生成亲和矩阵,而缺乏邻域关系的刻画;二是现有的方法将多视图信息融合和聚类的过程相分离,从而降低了算法的聚类性能.为此,提出一种更为准确和鲁棒的基于二部图的联合谱嵌入多视图聚类算法.首先,基于多视图子空间聚类的思想构造二部图进而产生相似图,接着利用相似图的谱嵌入矩阵进行图融合,其次,在融合过程中考虑每个视图的重要性进行权重约束,进而引入聚类指示矩阵得到最终的聚类结果.提出的模型将二部图、嵌入矩阵与聚类指示矩阵约束在一个框架下进行优化.此外,提供一种求解该模型的快速优化策略,该策略将优化问题分解成小规模子问题,并通过迭代步骤高效解决.提出算法和已有的多视图聚类算法在真实数据集上进行实验分析.实验结果表明,相比已有方法,提出算法在处理多视图聚类问题上是更加有效和鲁棒的. 展开更多
关键词 多视图聚类 子空间聚类 二部图 谱嵌入矩阵 聚类指示矩阵
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基于谱图理论的变压器区域大规模点云轻量化方法
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作者 杨帆 吴涛 +2 位作者 郝翰学 刁冠勋 李勇 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第23期7528-7541,共14页
点云在电网数字化转型中有重要应用价值。现有方法在处理变压器区域大规模点云时难以兼顾点云轻量化后的视觉效果,导致轻量化点云存在较大视觉失真。该文在点云轻量化时引入视觉失真度,以其最小作为约束,实现点云轻量化后视觉效果最优... 点云在电网数字化转型中有重要应用价值。现有方法在处理变压器区域大规模点云时难以兼顾点云轻量化后的视觉效果,导致轻量化点云存在较大视觉失真。该文在点云轻量化时引入视觉失真度,以其最小作为约束,实现点云轻量化后视觉效果最优。首先基于谱图理论将原始点云转换为图信号,建立轻量化点云视觉信息损失与重采样矩阵间的函数关系;然后以视觉信息损失最小为目标函数,获得一组满足视觉信息损失最小但特征信息和均匀信息比例不同的轻量化点云;进一步,将原始点云和轻量化点云投影到几何和颜色特征域,用一个低维向量表征点云视觉效果,从而选择出视觉失真度最小的轻量化点云;最后,使用基准数据集和包含8000余万个点的变压器区域大规模点云进行了验证。结果表明:所提方法与主流的随机降采样法、体素平均法、非均匀网格法、曲率采样法相比,在轻量化点云的视觉效果方面,分别提升了57.4%、69.2%、62.2%、75.6%。 展开更多
关键词 谱图理论 点云 轻量化 视觉失真 变压器区域
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基于加权张量低秩约束的多视图谱聚类 被引量:3
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作者 刘思慧 高全学 +1 位作者 宋伟 谢德燕 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期129-137,共9页
现有基于图的多视图聚类方法通常难以同时考虑不同视图的潜在高阶相关信息和每个视图内的全局几何结构,导致聚类性能受限。为此,提出一种基于加权张量低秩约束的多视图谱聚类方法(WTLR-MSC)。根据多视图数据构建概率转移矩阵,将所有的... 现有基于图的多视图聚类方法通常难以同时考虑不同视图的潜在高阶相关信息和每个视图内的全局几何结构,导致聚类性能受限。为此,提出一种基于加权张量低秩约束的多视图谱聚类方法(WTLR-MSC)。根据多视图数据构建概率转移矩阵,将所有的概率转移矩阵构建为三阶张量,并借助鲁棒主成分分析思想将其分解为目标张量和误差张量。使用加权张量核范数约束目标张量的旋转张量,利用奇异值先验信息准确挖掘多视图数据的潜在高阶相关信息,并利用核范数约束目标张量的每个正切片以刻画每个视图内的全局几何结构。基于此建立数学模型,并设计有效的求解算法。在BBCSport、BBC4View、COIL20、UCI Digits 4个常用数据集上的实验结果表明,WTLR-MSC较ERLRT、MCA~2M、MGL-WTNN等聚类方法的性能有显著提升,准确率、标准化互信息、F1值、精确率、召回率相较于次优方法最高提升约1.3、1.0、1.2、1.6和0.8个百分点,大幅增强了多视图聚类的稳健性。 展开更多
关键词 加权张量核范数 谱聚类 多视图谱聚类 图学习 张量低秩
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集中式电力市场下基于谱聚类与图注意力网络的电力枢纽节点设计方法研究 被引量:2
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作者 季天瑶 杜哲宇 +2 位作者 张经纬 龙志豪 荆朝霞 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期697-709,共13页
电力枢纽节点是现货市场上可以进行统一交易的聚合节点,也是电力金融市场发展与稳定运行的基石,对构建统一电力市场体系、完善市场功能具有十分重要的意义。从一般属性、节点选择、权重设计、时间性的角度分析了枢纽节点的设计方式,并... 电力枢纽节点是现货市场上可以进行统一交易的聚合节点,也是电力金融市场发展与稳定运行的基石,对构建统一电力市场体系、完善市场功能具有十分重要的意义。从一般属性、节点选择、权重设计、时间性的角度分析了枢纽节点的设计方式,并针对性地提出了基于谱聚类的枢纽区域划分方法与基于图注意力网络的权重计算方法。基于双尺度度量的谱聚类分区策略,其核心是建立以关键线路功率传输分布因子、多时段节点电价和节点邻接性为度量的双尺度耦合矩阵,优先保证枢纽区域的地理特性、区内的无阻塞特性和节点连通性。基于图注意力网络建立了定价节点聚合权重的分配模型,通过自注意力机制来对邻域节点进行聚合,实现不同时段节点电价下节点权重的自适应匹配。最后通过IEEE118节点算例对所提出的设计方法进行验证,通过横向对比,证明了所提方法的合理性与有效性,可为实际市场中枢纽节点设定提供理论支撑。 展开更多
关键词 电力市场 电力金融市场 枢纽节点 谱聚类 图注意力网络
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多样性诱导和正交非负图重构的多视图聚类
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作者 王茜 周世兵 +1 位作者 杨明瑞 宋威 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第10期2750-2761,共12页
基于图学习的多视图聚类算法由于其简单高效的特点,近年来受到了广泛关注。现有的多视图聚类算法大多只考虑每个视图的一致性,忽略了不同视图间的多样性,而且这些方法直接从原始数据点学习相似图,不能显示出清晰的聚类结构和准确提取数... 基于图学习的多视图聚类算法由于其简单高效的特点,近年来受到了广泛关注。现有的多视图聚类算法大多只考虑每个视图的一致性,忽略了不同视图间的多样性,而且这些方法直接从原始数据点学习相似图,不能显示出清晰的聚类结构和准确提取数据集底层信息。为了解决上述问题,提出通过多样性诱导和正交非负图重构的多视图聚类算法(DOMVC)。在统一的框架内充分利用多视图的一致性和多样性,使得一致部分结合自适应权重融合到目标图中产生更加合理的聚类结构。集成谱聚类和非负矩阵分解来获取结构更加清晰的聚类目标图。将非负矩阵分解的一个因子矩阵约束为正交指示矩阵,从而直接得到聚类结果。该算法根据每个视图的聚类能力自动分配合适的视图权重。为了联合求解优化问题,引入交替迭代策略来优化聚类算法的目标函数。实验结果表明该算法可以有效提高聚类准确率,在数据集HW2、100leaves、Mfeat上的准确率分别达到99.21%、89.56%、87.85%,与次优模型相比分别提高了0.81个百分点、5.12个百分点、3.75个百分点。理论分析和实验研究证明了该算法的有效性和优良性能。 展开更多
关键词 多视图聚类 多样性诱导 图重构 谱嵌入 非负矩阵分解
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谱聚类算法综述 被引量:191
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作者 蔡晓妍 戴冠中 杨黎斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第7期14-18,共5页
谱聚类算法是近年来国际上机器学习领域的一个新的研究热点。谱聚类算法建立在谱图理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。本文首先介绍了图论方法用于聚类的基本理论,然后根... 谱聚类算法是近年来国际上机器学习领域的一个新的研究热点。谱聚类算法建立在谱图理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。本文首先介绍了图论方法用于聚类的基本理论,然后根据图划分准则对谱聚类算法进行分类,着重阐述了各类中的典型算法,并对算法进行了比较分析,最后进行总结并提出了几个有价值的研究方向。 展开更多
关键词 谱聚类 谱图理论 图划分
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基于灰度直方图和谱聚类的文本图像二值化方法 被引量:28
8
作者 吴锐 黄剑华 +1 位作者 唐降龙 刘家锋 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期2460-2464,共5页
在自动文本提取中,经定位获得的字符区域需二值化后方能有效识别,由于背景的复杂,常用的阈值化方法不能有效分割自然环境下的字符图像。该文提出了一种基于谱聚类的图像二值化方法,该方法利用规范化切痕(Normalizedcut,Ncut)作为谱聚类... 在自动文本提取中,经定位获得的字符区域需二值化后方能有效识别,由于背景的复杂,常用的阈值化方法不能有效分割自然环境下的字符图像。该文提出了一种基于谱聚类的图像二值化方法,该方法利用规范化切痕(Normalizedcut,Ncut)作为谱聚类测度,结合灰度直方图计算相似性矩阵,并通过实验确定最佳的直方图等级数,与通常基于像素级相似矩阵相比,算法的空间复杂度和计算复杂性都大为降低。实验结果表明,针对自然场景下的字符图像,该文方法的二值化结果优于常用的阈值分割结果。 展开更多
关键词 图像处理 文本图像 二值化 图分割 谱聚类
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机器学习中谱聚类方法的研究 被引量:31
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作者 高琰 谷士文 +1 位作者 唐琎 蔡自兴 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第2期201-203,共3页
最近几年,谱聚类方法在模式识别中得到了广泛的应用。与传统的聚类方法比较,它具有能在任意形状的样本空间上聚类,且收敛于全局最优解的优点。本文着重介绍了谱方法的基本原理、相应的算法、研究状况及其在模式识别领域中的应用,同时指... 最近几年,谱聚类方法在模式识别中得到了广泛的应用。与传统的聚类方法比较,它具有能在任意形状的样本空间上聚类,且收敛于全局最优解的优点。本文着重介绍了谱方法的基本原理、相应的算法、研究状况及其在模式识别领域中的应用,同时指出了它的关键问题与未来的研究方向。 展开更多
关键词 谱聚类 机器学习 图划分
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图像-文本相关性挖掘的Web图像聚类方法 被引量:10
10
作者 吴飞 韩亚洪 +1 位作者 庄越挺 邵健 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期1561-1575,共15页
为了实现Web图像检索结果的聚类,提出了一种Web图像的图聚类方法.首先定义了两种类型关联:单词与图像结点之间的异构链接以及单词结点之间的同构链接.为了克服传统的TF-IDF方法不能直接反映单词与图像之间的语义关联局限性,提出并定义... 为了实现Web图像检索结果的聚类,提出了一种Web图像的图聚类方法.首先定义了两种类型关联:单词与图像结点之间的异构链接以及单词结点之间的同构链接.为了克服传统的TF-IDF方法不能直接反映单词与图像之间的语义关联局限性,提出并定义了单词可见度(visibility)这一属性,并将其集成到传统的tf-idf模型中以挖掘单词-图像之间关联的权重.根据LDA(latent Dirichlet allocation)模型,单词-单词之间关联权重通过一个定义的主题相关度函数来计算.最后,应用复杂图聚类和二部图协同谱聚类等算法验证了在图模型上引入两种相关性关联的有效性,达到了改进了Web图像聚类性能的目的. 展开更多
关键词 图聚类 复杂图 可见度 LDA(latent DIRICHLET allocation) 谱聚类
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输电网网架结构的谱聚类分析算法 被引量:10
11
作者 赵金利 张群华 +2 位作者 余贻鑫 贾宏杰 杨锦 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2009年第4期8-11,75,共5页
互联电网的网架结构日趋复杂,对于电力系统运行管理和分析计算合理地进行电网分区是必要的,文中引入了谱图理论进行电网网架结构的分析,以获得恰当的电网分区。采用谱聚类算法首先需要为电网的网络拓扑结构建立图模型及其Laplace矩阵,... 互联电网的网架结构日趋复杂,对于电力系统运行管理和分析计算合理地进行电网分区是必要的,文中引入了谱图理论进行电网网架结构的分析,以获得恰当的电网分区。采用谱聚类算法首先需要为电网的网络拓扑结构建立图模型及其Laplace矩阵,然后通过分析可以得出电网结构相关的丰富信息,准确反映网架结构的连接特征,进而实现电网的区域划分。通过IEEE 118节点系统算例的应用表明,该算法能够帮助了解电网的拓扑结构特点,准确有效地确定电网分区。 展开更多
关键词 输电网 分区 图论 谱聚类
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科技项目评审专家分组匹配算法 被引量:7
12
作者 毛晚堆 谷千军 +1 位作者 褚蓓蓓 瞿有利 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期523-527,共5页
为了解决科技项目评审中申请书与专家的分组匹配问题,提出了一个基于二部图谱划分异构对象分组匹配算法.该算法用二部图描述申请书与专家之间的对应关系,提出了关联强度计算公式,计算图中每条边的权重值,求出图的关联矩阵,对关联矩阵进... 为了解决科技项目评审中申请书与专家的分组匹配问题,提出了一个基于二部图谱划分异构对象分组匹配算法.该算法用二部图描述申请书与专家之间的对应关系,提出了关联强度计算公式,计算图中每条边的权重值,求出图的关联矩阵,对关联矩阵进行奇异值分解得到奇异特征向量,用k-means分组算法对奇异特征向量进行分组.利用申请书与专家分组匹配算法能够实现项目评审过程中申请书与专家的自动分组与匹配,并且分组匹配结果有较高的准确性和合理性. 展开更多
关键词 分组匹配 二部图 图切分 谱聚类
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基于图论的图像分割研究进展 被引量:33
13
作者 闫成新 桑农 张天序 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第5期11-14,共4页
基于图论的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热点。该方法将图像映射为带权无向图,把像素视作节点,利用最小剪切准则得到图像的最佳分割。论文对图论方法用于图像分割的基本理论进行了简要介绍,并对当前图论方法... 基于图论的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热点。该方法将图像映射为带权无向图,把像素视作节点,利用最小剪切准则得到图像的最佳分割。论文对图论方法用于图像分割的基本理论进行了简要介绍,并对当前图论方法用于图像分割的最新研究进展进行了综述。 展开更多
关键词 图像分割 图论 谱分割
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基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法 被引量:14
14
作者 吴健 崔志明 +2 位作者 时玉杰 盛胜利 龚声蓉 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期14-22,共9页
依据样本数据点分布的局部和全局一致性特征,提出了一种基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法。首先通过分析样本数据点的分布特性给出了局部密度定义,根据样本点的局部密度对样本点集由密到疏排序,并按照设计的连接策略构建无向图;然... 依据样本数据点分布的局部和全局一致性特征,提出了一种基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法。首先通过分析样本数据点的分布特性给出了局部密度定义,根据样本点的局部密度对样本点集由密到疏排序,并按照设计的连接策略构建无向图;然后以GN算法思想为参考,给出了一种基于边介数的权值矩阵计算方法,经过数据转换得到谱聚类相似矩阵;最后通过第一个极大本征间隙出现的位置来确定类个数,并利用经典聚类方法对特征向量空间中的数据点进行聚类。通过人工仿真数据集和UCI数据集进行测试,实验结果表明本文谱聚类算法具有较好的顽健性。 展开更多
关键词 谱聚类 相似矩阵 局部密度 无向图构建 边介数
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基于图分割的电力系统同调机群辨识新方法 被引量:13
15
作者 李雪 姜涛 +1 位作者 陈厚合 李国庆 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第23期6815-6825,共11页
提出一种基于图分割的电力系统同调机群辨识新方法。借助电力系统广域量测信息,计算系统各发电机间的相关系数;以相关系数表征系统中任意2台发电机间的同调耦合度,构建可描述发电机间同调耦合度的同调信息无向图及其归一化拉普拉斯矩阵... 提出一种基于图分割的电力系统同调机群辨识新方法。借助电力系统广域量测信息,计算系统各发电机间的相关系数;以相关系数表征系统中任意2台发电机间的同调耦合度,构建可描述发电机间同调耦合度的同调信息无向图及其归一化拉普拉斯矩阵;基于所得归一化拉普拉斯矩阵,引入谱图聚类对该同调信息无向图进行图分割;对图分割所得各子图,通过逆映射,获取系统中各同调机群组成;最后,将所提方法应用于典型2区域互联交直流系统和南方电网中进行分析、验证,结果验证所提方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 广域量测信息 同调辨识 图分割 谱聚类
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谱图聚类算法研究进展 被引量:12
16
作者 李建元 周脚根 +1 位作者 关佶红 周水庚 《智能系统学报》 2011年第5期405-414,共10页
近10多年来,关于谱图聚类的研究成果非常丰富,为了总结和理清这些工作之间的脉络关系,揭示最新的研究趋势,回顾和比较了典型的图割目标函数,以及这些目标函数的谱宽松解决方法,总结了谱聚类算法的本质.另外,讨论了谱图聚类的几个关键问... 近10多年来,关于谱图聚类的研究成果非常丰富,为了总结和理清这些工作之间的脉络关系,揭示最新的研究趋势,回顾和比较了典型的图割目标函数,以及这些目标函数的谱宽松解决方法,总结了谱聚类算法的本质.另外,讨论了谱图聚类的几个关键问题:相似图的构建方法、复杂性与扩充性、簇数估计、半监督谱学习等.最后,展望了谱图聚类算法的主要研究趋势,如探寻其理论解释,构建更贴切的相似图,通过学习筛选特征,应用实例化等. 展开更多
关键词 谱图聚类 图割目标函数 谱宽松方法 相似图构建 半监督学习
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基于图划分的谱聚类方法的研究 被引量:16
17
作者 王会青 陈俊杰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第1期289-292,共4页
谱聚类算法已得到机器学习领域的广泛关注,其算法思想来源于谱图理论,通过矩阵的特征分解获得数据的低维嵌入,并用于后续聚类中。介绍了谱聚类方法的基本原理和算法思想,指出现有的谱聚类算法中存在初始化敏感、如何自动确定聚类分组数... 谱聚类算法已得到机器学习领域的广泛关注,其算法思想来源于谱图理论,通过矩阵的特征分解获得数据的低维嵌入,并用于后续聚类中。介绍了谱聚类方法的基本原理和算法思想,指出现有的谱聚类算法中存在初始化敏感、如何自动确定聚类分组数以及如何降低问题复杂度等问题,并针对存在的问题提出了相应的解决方法。 展开更多
关键词 谱聚类 图划分 谱图理论 半监督聚类 机器学习
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遗传优化的谱聚类方法研究 被引量:10
18
作者 王会青 陈俊杰 郭凯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第14期143-145,共3页
传统的谱聚类对初始化数据敏感,聚类结果随不同的初始输入数据而波动。针对上述问题,提出了一种基于遗传算法的谱聚类算法,该算法克服了谱聚类算法对初始数据的敏感性,得到较稳定的聚类结果。与遗传k均值和谱聚类算法相比,该算法在模拟... 传统的谱聚类对初始化数据敏感,聚类结果随不同的初始输入数据而波动。针对上述问题,提出了一种基于遗传算法的谱聚类算法,该算法克服了谱聚类算法对初始数据的敏感性,得到较稳定的聚类结果。与遗传k均值和谱聚类算法相比,该算法在模拟数据和UCI数据集上获得了较好的聚类性能。 展开更多
关键词 谱聚类 遗传算法 谱图理论 K均值算法 机器学习
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一类基于谱方法的强化学习混合迁移算法 被引量:10
19
作者 朱美强 程玉虎 +2 位作者 李明 王雪松 冯涣婷 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期1765-1776,共12页
在状态空间比例放大的迁移任务中,原型值函数方法只能有效迁移较小特征值对应的基函数,用于目标任务的值函数逼近时会使部分状态的值函数出现错误.针对该问题,利用拉普拉斯特征映射能保持状态空间局部拓扑结构不变的特点,对基于谱图理... 在状态空间比例放大的迁移任务中,原型值函数方法只能有效迁移较小特征值对应的基函数,用于目标任务的值函数逼近时会使部分状态的值函数出现错误.针对该问题,利用拉普拉斯特征映射能保持状态空间局部拓扑结构不变的特点,对基于谱图理论的层次分解技术进行了改进,提出一种基函数与子任务最优策略相结合的混合迁移方法.首先,在源任务中利用谱方法求取基函数,再采用线性插值技术将其扩展为目标任务的基函数;然后,用插值得到的次级基函数(目标任务的近似Fiedler特征向量)实现任务分解,并借助改进的层次分解技术求取相关子任务的最优策略;最后,将扩展的基函数和获取的子任务策略一起用于目标任务学习中.所提的混合迁移方法可直接确定目标任务部分状态空间的最优策略,减少了值函数逼近所需的最少基函数数目,降低了策略迭代次数,适用于状态空间比例放大且具有层次结构的迁移任务.格子世界的仿真结果验证了新方法的有效性. 展开更多
关键词 强化学习 迁移学习 谱图理论 原型值函数 层次分解
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基于谱聚类的高分辨率全色遥感影像分割 被引量:15
20
作者 袁永华 李玉 赵雪梅 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1656-1664,共9页
为了协调高分辨率全色遥感影像区域和边界的最优分割,提出了一种基于像素邻域和光谱特征的谱聚类高分辨率全色遥感影像分割方法。该算法重点着手于构建影像图模型,在其中引入像素邻域作用并充分顾及像素光谱测度差异。假定邻域像素具有... 为了协调高分辨率全色遥感影像区域和边界的最优分割,提出了一种基于像素邻域和光谱特征的谱聚类高分辨率全色遥感影像分割方法。该算法重点着手于构建影像图模型,在其中引入像素邻域作用并充分顾及像素光谱测度差异。假定邻域像素具有连接关系,并在此基础上构建影像连接矩阵,再考虑像素光谱测度差异的影响建模像素间相似性,最终结合像素连接性和相似度构建影像权值矩阵完成图模型建立;而后在图模型的基础上,采用对权值矩阵特征分解并就分解结果进行选择的方式将影像数据变至低维特征空间,进而对获取的新数据执行FCM聚类算法达到影像分割目的。为了验证提出算法的有效性,分别对模拟影像和高分辨率全色遥感影像进行分割实验,定性、定量的评价结果表明了该算法的可行性与优越性。 展开更多
关键词 高分辨率 谱聚类 图模型 邻域像素 相似度
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