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多项正则化约束的伪标签传播优化脑电信号聚类
被引量：
1
1
作者
代成龙
李光辉
+2 位作者
李栋
申佳华
皮德常
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期156-171,共16页
作为一种非侵入式分析载体,脑电信号目前被广泛应用于脑-机接口、医疗辅助诊断及康复领域,但这些应用通常依赖需要完整标签的有监督分析技术,如分类.随着无标签脑电信号的与日俱增,现有的有监督方法不能有效解决无标签脑电信号分析问题...
作为一种非侵入式分析载体,脑电信号目前被广泛应用于脑-机接口、医疗辅助诊断及康复领域,但这些应用通常依赖需要完整标签的有监督分析技术,如分类.随着无标签脑电信号的与日俱增,现有的有监督方法不能有效解决无标签脑电信号分析问题,也在一定程度上限制了无标签脑电信号这类新型数据的应用拓展.为了解决无标签脑电信号的无监督分析问题,提出了一种基于多项正则化约束的伪标签传播优化聚类模型.该模型通过同时优化学习伪标签传播矩阵、脑电信号相似度邻接矩阵、标签分类器的方式实现聚类.将提出的脑电信号聚类模型转化为一个多目标优化问题,并提出了一种基于梯度下降策略的聚类算法EEGapc(electroencephalogram clustering with pseudo label propagation).该算法不仅充分考虑了脑电信号之间的相关性及脑电信号间的信息传递,还能快速收敛到局部最优.在14个真实脑电信号数据集上的实验结果表明,提出的EEGapc脑电信号聚类算法比现有的8种聚类算法性能更好,且在平均NMI(normalized mutual information),ARI(adjusted rand index),F-score,kappa这4个指标上,EEGapc与现有的8种聚类算法相比,分别至少提升了86.88%,58.01%,6.29%,61.17%.
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关键词
脑电信号聚类
伪标签传播
邻接矩阵优化
伪标签分类器
多目标优化
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职称材料
基于SRKDA的系统故障演化过程分解方法研究
被引量：
2
2
作者
崔铁军
李莎莎
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期196-202,共7页
为研究系统故障演化过程中可能蕴含的多种演化特征,对演化过程的分解进行研究,提出基于谱回归核判别分析(SRKDA)的演化过程分解方法。首先介绍演化过程的特点和分解原理,其次论证对象集合对演化过程的可表示性,给出分解方法流程,最后进...
为研究系统故障演化过程中可能蕴含的多种演化特征,对演化过程的分解进行研究,提出基于谱回归核判别分析(SRKDA)的演化过程分解方法。首先介绍演化过程的特点和分解原理,其次论证对象集合对演化过程的可表示性,给出分解方法流程,最后进行实例分析。研究结果表明:分解演化过程本质上是对象与系统功能状态对应关系的确定,各对象集合都对应了各自的子演化过程;线性和非线性条件下对象可表示各种功能状态;对象标签矩阵须满足标签值的均匀分布特征;使用SRKDA算法可以确定最大准确度和最优对象标签集合,实现演化过程的分解;实例分析得到在20000次迭代后最大准确度为0.85,3个子演化过程分别包含41,33,26个对象。研究结果可为系统故障过程的特征分析提供参考方法。
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关键词
安全系统工程
系统故障演化过程
SRKDA
演化分解方法
最大准确度
对象标签矩阵
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职称材料
题名
多项正则化约束的伪标签传播优化脑电信号聚类
被引量：
1
1
作者
代成龙
李光辉
李栋
申佳华
皮德常
机构
江南大学人工智能与计算机学院
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期156-171,共16页
基金
国家自然科学基金项目(62106087)
江苏省自然科学基金项目(BK20210455)
中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP122033)。
文摘
作为一种非侵入式分析载体,脑电信号目前被广泛应用于脑-机接口、医疗辅助诊断及康复领域,但这些应用通常依赖需要完整标签的有监督分析技术,如分类.随着无标签脑电信号的与日俱增,现有的有监督方法不能有效解决无标签脑电信号分析问题,也在一定程度上限制了无标签脑电信号这类新型数据的应用拓展.为了解决无标签脑电信号的无监督分析问题,提出了一种基于多项正则化约束的伪标签传播优化聚类模型.该模型通过同时优化学习伪标签传播矩阵、脑电信号相似度邻接矩阵、标签分类器的方式实现聚类.将提出的脑电信号聚类模型转化为一个多目标优化问题,并提出了一种基于梯度下降策略的聚类算法EEGapc(electroencephalogram clustering with pseudo label propagation).该算法不仅充分考虑了脑电信号之间的相关性及脑电信号间的信息传递,还能快速收敛到局部最优.在14个真实脑电信号数据集上的实验结果表明,提出的EEGapc脑电信号聚类算法比现有的8种聚类算法性能更好,且在平均NMI(normalized mutual information),ARI(adjusted rand index),F-score,kappa这4个指标上,EEGapc与现有的8种聚类算法相比,分别至少提升了86.88%,58.01%,6.29%,61.17%.
关键词
脑电信号聚类
伪标签传播
邻接矩阵优化
伪标签分类器
多目标优化
Keywords
electroencephalogram clustering
pseudo
label
propagation
adjacency
matrix
optimization
pseudo
label
classifier
multi-
object
ive optimization
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SRKDA的系统故障演化过程分解方法研究
被引量：
2
2
作者
崔铁军
李莎莎
机构
沈阳理工大学环境与化学工程学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期196-202,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52004120)。
文摘
为研究系统故障演化过程中可能蕴含的多种演化特征,对演化过程的分解进行研究,提出基于谱回归核判别分析(SRKDA)的演化过程分解方法。首先介绍演化过程的特点和分解原理,其次论证对象集合对演化过程的可表示性,给出分解方法流程,最后进行实例分析。研究结果表明:分解演化过程本质上是对象与系统功能状态对应关系的确定,各对象集合都对应了各自的子演化过程;线性和非线性条件下对象可表示各种功能状态;对象标签矩阵须满足标签值的均匀分布特征;使用SRKDA算法可以确定最大准确度和最优对象标签集合,实现演化过程的分解;实例分析得到在20000次迭代后最大准确度为0.85,3个子演化过程分别包含41,33,26个对象。研究结果可为系统故障过程的特征分析提供参考方法。
关键词
安全系统工程
系统故障演化过程
SRKDA
演化分解方法
最大准确度
对象标签矩阵
Keywords
safety system engineering
system fault evolution process
spectral regression kernel discriminant analysis(SRKDA)
evolution decomposition method
maximum accuracy
object label matrix
分类号
X913 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多项正则化约束的伪标签传播优化脑电信号聚类
代成龙
李光辉
李栋
申佳华
皮德常
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SRKDA的系统故障演化过程分解方法研究
崔铁军
李莎莎
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
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