基于KDG-tree的数据库多维索引技术 被引量：5

1

作者 李晓东 陈俊健 曾凡智 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第6期162-165,共4页

针对目前网格索引(Grid index)的冗余数据及KD-tree等多维索引的维度灾难等问题,提出一种将网格索引与二叉搜索树结合起来的高效索引结构KDG-tree。KDG-tree通过纵横向指针将结点链接起来构成二叉索引树,树中的结点分为中间索引结点和... 针对目前网格索引(Grid index)的冗余数据及KD-tree等多维索引的维度灾难等问题,提出一种将网格索引与二叉搜索树结合起来的高效索引结构KDG-tree。KDG-tree通过纵横向指针将结点链接起来构成二叉索引树,树中的结点分为中间索引结点和叶子结点,所有数据对象只存于叶子结点。创建索引时分别从高维到低维按结点索引值顺序插入,查找对象时逐维搜索。实验分析表明,KDG-tree避免了Grid index的数据冗余,又改进了KD-tree与KDB-tree的性能,是一种适合高维海量数据的多维索引。 展开更多

关键词 多维索引 KDG-tree 网格索引 KD-TREE KDB-tree

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基于RBF神经网络PCA变换的识别技术 被引量：3

2

作者 左军 周灵 孙亚民 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期135-139,共5页

应用RBF神经网络作为分类器用于人脸识别。提出了两个重要的准则来估计RBF单元的初始宽度,这个宽度可以控制RBF神经网络分类器的泛化能力。PCA方法把训练样本集投影到特征脸空间,以减少维数。在PCA变换的基础上,作者进一步运用FLD方法,... 应用RBF神经网络作为分类器用于人脸识别。提出了两个重要的准则来估计RBF单元的初始宽度,这个宽度可以控制RBF神经网络分类器的泛化能力。PCA方法把训练样本集投影到特征脸空间,以减少维数。在PCA变换的基础上,作者进一步运用FLD方法,为分类找到一个最佳的子空间,使类间距离和类内距离之比最大化。在ORL数据库上进行了仿真,仿真结果表明,该算法具有高效性和有效性。 展开更多

关键词 径向基函数 权值调整 梯度下降法 人脸特征

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基于决策理论算法的单载波多载波数字调制识别技术研究 被引量：3

3

作者 杨发权 李赞 罗中良 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期17-22,共6页

研究基于决策理论算法的单载波多载波无线数字调制信号的特征参数提取与自动识别技术,提出了适合单载波多载波数字调制识别的决策分类器及相应识别步骤。在瞬时相位提取时,首次采用去相位折叠算法纠正相位折叠的影响,提高了特征参数的... 研究基于决策理论算法的单载波多载波无线数字调制信号的特征参数提取与自动识别技术,提出了适合单载波多载波数字调制识别的决策分类器及相应识别步骤。在瞬时相位提取时,首次采用去相位折叠算法纠正相位折叠的影响,提高了特征参数的准确性。仿真结果表明,该方法取得较好的识别效果,且系统易于实现,在信号识别中具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 决策理论算法 单载波多载波数字调制 特征参数提取 调制识别

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果蝇优化算法对多峰函数求解性能的仿真研究 被引量：24

4

作者 张勇 夏树发 唐冬生 《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期82-87,共6页

多峰函数的寻优能力一直是衡量算法优越性的依据之一,许多传统的算法对其求解容易误将局部极值当做全局极值,针对这一问题,以Schaffer多峰函数为例,运用改进的果蝇优化算法(Improved Fruit Fly Optimization Algorithm,IFFOA)对Schaffe... 多峰函数的寻优能力一直是衡量算法优越性的依据之一,许多传统的算法对其求解容易误将局部极值当做全局极值,针对这一问题,以Schaffer多峰函数为例,运用改进的果蝇优化算法(Improved Fruit Fly Optimization Algorithm,IFFOA)对Schaffer函数进行寻优求解,同时对其他4个测试函数进行求解.通过matlab软件测试、分析了改进的果蝇算法寻优能力的影响因素,最后通过相同的参数,分别采用遗传算法(GA)和改进的果蝇算法进行对比,通过对比发现,改进的果蝇优化算法在收敛精度和收敛速度方面,均优于和声搜索算法(HS)算法,从而验证了IFFOA算法的优越性和有效性,可以将IFFOA算法应用于其他领域. 展开更多

关键词 果蝇优化算法 多峰函数 仿真 遗传算法 寻优能力

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动态平衡采样的不平衡数据集成分类方法 被引量：13

5

作者 胡小生 温菊屏 钟勇 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第2期257-263,共7页

传统分类算法假定平衡的类分布或相同的误分类代价,处理不平衡数据集时,少数类识别精度过低。提出一种动态平衡数据采样与Boosting技术相结合的不平衡数据集成分类算法。在每次迭代初始,综合使用随机欠采样和SMOTE过采样获得平衡规模的... 传统分类算法假定平衡的类分布或相同的误分类代价,处理不平衡数据集时,少数类识别精度过低。提出一种动态平衡数据采样与Boosting技术相结合的不平衡数据集成分类算法。在每次迭代初始,综合使用随机欠采样和SMOTE过采样获得平衡规模的训练数据,各类别样本数据比例保持随机性以体现训练数据的差异性,为子分类器提供更好的训练平台;子分类器形成后,利用加权投票得到最终强分类器。实验结果表明,该方法具有处理类别不平衡数据分类问题的优势。 展开更多

关键词 分类 不平衡数据 重采样 集成学习 随机森林

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混合调制信号调制识别方法 被引量：14

6

作者 杨发权 李赞 罗中良 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期42-46,共5页

研究基于决策理论算法的混合调制信号特征参数提取与自动识别技术,提出适合混合调制信号调制识别的树型分类器及相应识别步骤。在外调制、内调制识别时首次分别采用副载波信号个数构成的特征矢量、均值归一化包络方差、副载波信号瞬时... 研究基于决策理论算法的混合调制信号特征参数提取与自动识别技术,提出适合混合调制信号调制识别的树型分类器及相应识别步骤。在外调制、内调制识别时首次分别采用副载波信号个数构成的特征矢量、均值归一化包络方差、副载波信号瞬时幅度分布区域统计值等算法,抑制噪声干扰,提高特征参数的准确性,仿真结果表明,在信噪比为6 dB情况下,调制识别率接近90%,和现有混合调制识别方法相比取得较好的识别效果,在混合信号调制识别管理中具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 树型分类器算法 混合调制信号 均值归一化包络方差 调制识别

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基于混沌扰动和邻域交换的蚁群算法求解车辆路径问题 被引量：13

7

作者 李娅 王东 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第2期444-447,共4页

为求解车辆路径问题,提出一种新的基于混沌扰动和邻域交换的蚁群算法。针对标准蚁群算法存在搜索时间长,容易出现早熟收敛,得到的解不是最优解等缺点,新算法利用混沌的随机性、遍历性及规律性,在算法陷入早熟时,对小部分路径的信息素采... 为求解车辆路径问题,提出一种新的基于混沌扰动和邻域交换的蚁群算法。针对标准蚁群算法存在搜索时间长,容易出现早熟收敛,得到的解不是最优解等缺点,新算法利用混沌的随机性、遍历性及规律性,在算法陷入早熟时,对小部分路径的信息素采用混沌扰动策略进行调整;针对标准蚁群算法的贪心规则随机性缺点,新算法采用邻域交换策略对最优解进行调整。在用于求解不同规模车辆路径问题的仿真结果表明,新算法比标准蚁群算法和遗传算法具有更好的效果。 展开更多

关键词 蚁群算法 车辆路径问题 早熟 混沌 随机 邻域交换

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基于聚类与神经网络的无线通信联合调制识别新方法 被引量：10

8

作者 杨发权 李赞 罗中良 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期24-29,共6页

针对现有基于聚类算法的信号调制识别在低信噪比时识别率低的缺点,文中采用聚类算法提取信号特征参数,通过变梯度Polak-Ribiere BP修正算法对神经网络进行训练,以提高收敛速度,改善在低信噪比条件下网络识别性能,实现对基于星座图调制... 针对现有基于聚类算法的信号调制识别在低信噪比时识别率低的缺点,文中采用聚类算法提取信号特征参数,通过变梯度Polak-Ribiere BP修正算法对神经网络进行训练,以提高收敛速度,改善在低信噪比条件下网络识别性能,实现对基于星座图调制方式信号的调制识别,仿真结果表明,在低信噪比条件下,调制识别率和单独采用聚类算法或基于BP算法的神经网络识别时比较提高30%以上,在信噪比为4d B条件下识别率可达到90%,且系统易于实现,在信号调制识别中具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 变梯度修正BP算法 聚类算法 特征值的提取 神经网络 调制识别

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基于DWT的多尺度分块变采样率压缩感知图像重构算法 被引量：9

9

作者 蒋业文 于昕梅 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期30-33,共4页

利用压缩感知理论改善图像重构的质量是目前图像处理技术研究的焦点。通过DWT域对图像每级分解时的每个子带中应用分块采样并结合平滑投影Landweber重构算法,提出一种多尺度分块变采样率压缩感知图像重构算法。比较BCS-SPL和TV以及多尺... 利用压缩感知理论改善图像重构的质量是目前图像处理技术研究的焦点。通过DWT域对图像每级分解时的每个子带中应用分块采样并结合平滑投影Landweber重构算法,提出一种多尺度分块变采样率压缩感知图像重构算法。比较BCS-SPL和TV以及多尺度GPSR图像处理算法,文中提出的算法使重构的图像质量提高了1～3 dB。 展开更多

关键词 多尺度 DWT 压缩感知(CS) 变采样率 重构

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基于蜂群算法和神经网络的通信调制识别方法 被引量：4

10

作者 杨发权 李赞 +2 位作者 李红艳 郝本建 潘忠显 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2186-2191,共6页

针对现有基于误差反向传播算法的多层感知器神经网络分类器在信号识别中存在收敛速度缓慢、出现假饱和现象等问题,采用蜂群算法提取信号的联合特征模块,提出快速支持、超级自适应误差反向传播、共轭梯度3种不同算法分别应用于多层感知... 针对现有基于误差反向传播算法的多层感知器神经网络分类器在信号识别中存在收敛速度缓慢、出现假饱和现象等问题,采用蜂群算法提取信号的联合特征模块,提出快速支持、超级自适应误差反向传播、共轭梯度3种不同算法分别应用于多层感知器神经网络分类器,实现对通信信号的自动识别。所提算法和误差反向传播算法相比有更高的识别率。仿真结果表明,所提算法能够克服误差反向传播算法的缺陷,在隐藏层神经元仅为20个、信噪比为4dB条件下,3种算法的识别率均高于95%,且系统易于实现,在信号识别中具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 蜂群算法 联合特征模块 多层感知神经网络 调制识别

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基于边界样本选择的支持向量机加速算法 被引量：5

11

作者 胡小生 钟勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期169-173,共5页

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模数据集的学习时间长、泛化能力下降等问题,提出基于边界样本选择的支持向量机加速算法。首先,进行无监督的K均值聚类;然后,在各个聚簇内依照簇的混合度、支持度因素应用K近邻算法... 针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模数据集的学习时间长、泛化能力下降等问题,提出基于边界样本选择的支持向量机加速算法。首先,进行无监督的K均值聚类;然后,在各个聚簇内依照簇的混合度、支持度因素应用K近邻算法剔除非边界样本,获得最终的类别边界区域样本,参与SVM模型训练。在标准数据集上的实验结果表明,算法在保持传统支持向量机的分类泛化能力的同时,显著降低了模型训练时间。 展开更多

关键词 支持向量机 大规模分类 边界样本 聚类

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基于规则产生准则与修剪策略的D-FNN算法研究 被引量：2

12

作者 左军 周灵 李晓东 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期43-48,共6页

提出了一种D-FNN结构及其学习算法,该D-FNN的结构基于径向基神经网络。模糊规则的产生由输出误差或可容纳边界的有效半径决定。修剪技术的应用,使得网络结构能够保持紧凑,学习速度快,确保系统的泛化能力。对所提算法作了详细探讨,并与... 提出了一种D-FNN结构及其学习算法,该D-FNN的结构基于径向基神经网络。模糊规则的产生由输出误差或可容纳边界的有效半径决定。修剪技术的应用,使得网络结构能够保持紧凑,学习速度快,确保系统的泛化能力。对所提算法作了详细探讨,并与相关算法作比较,从而发现了D-FNN的独特思想。编写了D-FNN的仿真程序,对具体案例进行了仿真。结果表明,D-FNN具有紧凑的结构和优秀的性能。 展开更多

关键词 动态模糊神经网络 径向基函数 模糊规则 修剪策略

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提高链式Lin-Kernighan算法性能的一种新策略 被引量：2

13

作者 王东 李娅 +1 位作者 吴臣 林冬梅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第2期425-427,431,共4页

在笔者前期工作(王东,吴湘滨.提高链式Lin-Kernighan算法性能的策略.计算机应用,2007,27(11):2826-2829)的基础上,通过对经典旅行商问题(TSP)优化解边集之间交集的特性分析,给出了一种新的Lin-Kernighan算法参照优化边集生成模型。该模... 在笔者前期工作(王东,吴湘滨.提高链式Lin-Kernighan算法性能的策略.计算机应用,2007,27(11):2826-2829)的基础上,通过对经典旅行商问题(TSP)优化解边集之间交集的特性分析,给出了一种新的Lin-Kernighan算法参照优化边集生成模型。该模型建立的边集中边的数量少于常规方法以及前期研究成果生成边集中边的数量,同时以更高概率保留全局最优解中的边。将该模型应用于Lin-Kernighan算法,在不损失单次调用该算法求解精度的前提下,进一步缩短了算法的执行时间,从而进一步提高了链式Lin-Kernighan算法的求解性能。结合前期研究成果,能进一步提高使用Lin-Kernighan算法作为启发式算法的所有混合算法性能。 展开更多

关键词 链式Lin-Kernighan算法 旅行商问题 边交集 参照优化边集

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基于参考节点嵌入的图可达性查询 被引量：2

14

作者 温菊屏 胡小生 +1 位作者 林冬梅 曾亚光 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第7期1998-2005,2045,共9页

针对k步可达性查询算法无法解决带距离约束的图可达性查询问题,提出基于参考节点嵌入的图可达性查询算法。首先,从所有节点中选出极少数有代表性的全局参考节点,预先计算所有节点与全局参考节点之间的最短路径距离;然后,采用最短路径树... 针对k步可达性查询算法无法解决带距离约束的图可达性查询问题,提出基于参考节点嵌入的图可达性查询算法。首先,从所有节点中选出极少数有代表性的全局参考节点,预先计算所有节点与全局参考节点之间的最短路径距离;然后,采用最短路径树和范围最小值查询技术求得局部参考节点;接着,利用三角不等式关系得到查询点对距离范围;最后,根据查询条件中的距离值与查询点对距离范围上、下限值的大小关系,可快速得出可达性结论。针对社会关系网络和公路网络数据,将所提算法与Dijkstra算法、K-Reach算法进行实验对比测试。相较于K-Reach算法,其索引建立时间小4个数量级,其索引规模小2个数量级;相较于Dijkstra算法,在公路网络和社会关系网络中,直接得出可达性结论的比例分别为92%和78.6%,其查询时间大大缩短,分别降低了95.5%和92%。实验结果表明:所提算法能够通过使用较小的索引开销,实现在线查询计算复杂度的降低,可很好地解决既适用于有权图又适用于无权图带距离约束的可达性查询问题。 展开更多

关键词 k步可达性查询 带距离约束的图可达性查询 参考节点嵌入 三角不等式关系 最短路径树

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基于加权聚类质心的SVM不平衡分类方法 被引量：4

15

作者 胡小生 钟勇 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2013年第3期261-265,共5页

不平衡数据分类是机器学习研究的热点问题,传统分类算法假定不同类别具有平衡分布或误分代价相同,难以得到理想的分类结果.提出一种基于加权聚类质心的SVM分类方法,在正负类样本上分别进行聚类,对每个聚类,用聚类质心和权重因子代表聚... 不平衡数据分类是机器学习研究的热点问题,传统分类算法假定不同类别具有平衡分布或误分代价相同,难以得到理想的分类结果.提出一种基于加权聚类质心的SVM分类方法,在正负类样本上分别进行聚类,对每个聚类,用聚类质心和权重因子代表聚类内样本分布和数量,相等类别数量的质心和权重因子参与SVM模型训练.实验结果表明,该方法使模型的训练样本具有较高的代表性,分类性能与其他采样方法相比得到了提升. 展开更多

关键词 机器学习 不平衡数据分类 聚类质心 支持向量机

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图稀疏化:加速图聚类的有效方法 被引量：3

16

作者 温菊屏 林冬梅 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第11期3934-3938,共5页

为保证在不牺牲精度的前提下加快大规模图聚类速度,将稀疏化思想引入图聚类中,在大图聚类之前增加一个稀疏化图的环节,稀疏化之后的图能够很好地保持原始图中各类结构,可实现在更小规模数据集上进行图聚类以提高运行速度。针对DBLP数据... 为保证在不牺牲精度的前提下加快大规模图聚类速度,将稀疏化思想引入图聚类中,在大图聚类之前增加一个稀疏化图的环节,稀疏化之后的图能够很好地保持原始图中各类结构,可实现在更小规模数据集上进行图聚类以提高运行速度。针对DBLP数据集构成的图,分别在原始图和稀疏化图上使用k-medoids图聚类算法,比较其运行时间和聚类精度,实验结果表明,在稀疏化图上进行聚类,可大大缩短运行时间,聚类精度并没有降低,实验分类情况和实际情况相吻合,取得了很好的聚类效果。 展开更多

关键词 图聚类 图稀疏化 采样 相似度 k-medoids算法

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绕线机智能防护系统 被引量：2

17

作者 夏树发 梁永斌 +1 位作者 黄康飞 张辉 《金属矿山》 CAS 北大核心 2015年第6期113-117,共5页

论述了针对JG系列环形绕线机所存在的安全隐患,为减少企业发生断指工伤事故的发生,研制了一种绕线机防护系统。该装置根据操作人员手的大体位置、危险程度,对绕线机进行智能化减速,以达到安全防护的目的。绕线机安全防护装置具有智能化... 论述了针对JG系列环形绕线机所存在的安全隐患,为减少企业发生断指工伤事故的发生,研制了一种绕线机防护系统。该装置根据操作人员手的大体位置、危险程度,对绕线机进行智能化减速,以达到安全防护的目的。绕线机安全防护装置具有智能化、成本低、体积小,控制较精准等优点,有很好的经济效益和广阔的发展前景。 展开更多

关键词 红外数字传感器 环形绕线机 安全防护装置

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压缩感知的自适应冗余字典及其图像恢复方法研究 被引量：2

18

作者 蒋业文 于昕梅 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期58-62,共5页

冗余字典的信号稀疏分解是一种新的信号表示理论,采用超完备的冗余函数系统代替传统的正交基函数,为信号自适应地稀疏扩展提供了极大的灵活性。该文研究了压缩感知理论下DCT冗余字典和规范正交基(Dirac基)与DCT基组成的冗余字典,提出了... 冗余字典的信号稀疏分解是一种新的信号表示理论,采用超完备的冗余函数系统代替传统的正交基函数,为信号自适应地稀疏扩展提供了极大的灵活性。该文研究了压缩感知理论下DCT冗余字典和规范正交基(Dirac基)与DCT基组成的冗余字典,提出了一种适应于图像分块的自适应冗余字典方法。结合迭代硬阈值(IHT)重构算法,实验结果表明了提出的自适应冗余字典具有更好的信号恢复效果。 展开更多

关键词 压缩感知 冗余字典 限制等容特性 测量矩阵

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面向随机振动功率谱估计的小波变换去噪算法理论分析 被引量：1

19

作者 罗中良 汪华斌 +1 位作者 陈治明 杨发权 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期12-16,共5页

针对随机振动功率谱通常存突变或间断现象,在小波去噪处理中,软阈值法使得估计信号在间断处较模糊,且整体误差大,而硬阈值法在信号的间断点附近会产生伪Gibbs现象。通过对随机振动谱的统计模型进行分析,建立了对数域振动谱噪声的统计模... 针对随机振动功率谱通常存突变或间断现象,在小波去噪处理中,软阈值法使得估计信号在间断处较模糊,且整体误差大,而硬阈值法在信号的间断点附近会产生伪Gibbs现象。通过对随机振动谱的统计模型进行分析,建立了对数域振动谱噪声的统计模型,并理论推导出根据噪声小波变换系数而设置的滤波阈值与小波变换尺度之间的非线性关系,为小波变换自适应阈值去噪提供依据,在此基础上提出了基于小波变换的振动谱估计自适应去噪通用算法,通过仿真对比实验,结果表明理论分析的有效性。 展开更多

关键词 振动谱估计 小波分析 非线性阈值

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一种基于Biharmonic样条插值的流形学习算法 被引量：1

20

作者 顾艳春 马争鸣 梁宇滔 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期82-90,96,共10页

作为一种有效的非线性降维方法,流形学习在众多领域吸引了广泛的关注并取得了长足的发展。但当样本点较为稀疏时,样本点的局部邻域很难满足流形学习局部同胚的前提条件,此时流形学习算法往往效果变差甚至失效。一种有效的解决方法是增... 作为一种有效的非线性降维方法,流形学习在众多领域吸引了广泛的关注并取得了长足的发展。但当样本点较为稀疏时,样本点的局部邻域很难满足流形学习局部同胚的前提条件,此时流形学习算法往往效果变差甚至失效。一种有效的解决方法是增加一些新的插值点。但已有的插值方法选取的插值点与原样本点均存在线性关系。从线性代数的理论来说,由插值点和原有邻域点张成的线性子空间与原有邻域点张成的子空间是一样的,因此,不会改善线性逼近的误差。而且,插值点没有反应出流形的本质结构和特征,从理论上背离了数据降维的目的。为此,提出了一种基于Biharmonic非线性插值技术的流形学习算法BbMLA。由于是从高维曲面逼近的角度非线性的选择插值点,插值出的样本点不会被原有邻域点线性表示,从而能更好的重构原样本点。将BbMLA应用到多个数据集后,图示说明了插值点能够有效的改善邻域内的样本点结构,同时插值后的流形学习算法具有较好的有效性和稳定性。 展开更多

关键词 流形学习 数据降维 曲面拟合 插值

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