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题名面向无监督特征提取的结构化稀疏图学习
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作者
朱奕珂
丁建浩
尹学松
王毅刚
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机构
杭州电子科技大学人文艺术与数字媒体学院
杭州电子科技大学温州研究院温州微纳传感与物联网重点实验室
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出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第4期964-975,共12页
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基金
浙江省基础性公益技术应用研究(LGG22F020032)
温州市基础性公益技术应用研究(G2023093)
浙江省重点研发计划重点专项(2021C03137)。
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文摘
无监督特征提取因解决高维数据造成的“维度灾难”问题而受到越来越多的关注。然而,现有方法通常构建低秩图或者近邻图来寻找高维数据的投影方向,忽略了数据的全局相关结构和表征的稀疏性。为了解决这些问题,提出了一种新的降维方法,被称为面向无监督特征提取的结构化稀疏图学习(SSGL)。SSGL方法使用表征来构建样本之间的最近邻图来保持数据的局部结构,使用最小二乘回归来建模数据的全局相关结构。因此,SSGL能够同时保持数据的局部和全局相关结构。此外,SSGL使用稀疏正则化断开亲和图中不同聚类样本之间的连接,从而使得学到的投影更具有判别力。为了验证SSGL的有效性,在八个公共图像数据集上进行了大量实验。结果表明,SSGL在聚类精度方面优于其他先进的特征提取方法,显著提升了聚类效果和分类性能。
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关键词
特征提取
稀疏图
亲和关系
局部结构
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Keywords
feature extraction
sparse graph
affinity relationship
local structure
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名图正则化弹性网子空间聚类
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作者
郭书剑
余节约
尹学松
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机构
杭州电子科技大学人文艺术与数字媒体学院
杭州电子科技大学温州研究院
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出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第5期1464-1471,共8页
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基金
浙江省公益技术应用研究项目(LGG22F020032)
温州市基础性公益科研项目(G2023093)。
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文摘
基于图的子空间聚类(SC)已成为有效处理高维数据的流行技术。然而,现有方法存在以下问题:构建的图忽略了与聚类建立关联以及无法捕捉数据的内在相关结构。为了解决上述问题,提出一个新的SC方法——图正则化弹性网子空间聚类(GENSC)。GENSC使用L_(2)范数正则化强化具有相关结构的样本之间的连通性,并使用L_(1)范数正则化摒弃不同子空间的样本之间的连通性;同时,构建表征的最近邻图捕捉样本之间的内在局部结构,并增加秩约束以鼓励所学习的图具有清晰的聚类结构。GENSC将L_(2)范数、L_(1)范数和秩约束刻画到一个一般的框架中,并提出一个迭代的优化算法来求解该框架。在9个真实数据集上与现有方法进行比较的实验结果表明,在ChinaCXRSet上,GENSC的精确度(Accuracy)和归一化互信息(NMI)值分别超出次优方法9.03和7.61个百分点,聚类纯度(Purity)达到最好;在UMIST上,GENSC的精确度、NMI和Purity值分别超出次优方法4.15、3.17和5.21个百分点,验证了GENSC的有效性。
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关键词
机器学习
子空间聚类
图正则化
弹性网
秩约束
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Keywords
machine learning
subspace clustering
graph regularization
elastic net
rank constraint
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种基于贪婪算法的WRSN基站部署新方法
被引量：2
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作者
程瑜华
方向远
王高峰
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机构
杭州电子科技大学温州研究院有限公司
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期1795-1799,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61771175)
浙江省自然科学基金项目(Z20F010015)。
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文摘
能源供应问题制约了传统无线传感器网的发展。利用无线电能传输技术实现的无线可充电传感器网(Wireless rechargeable sensor network,WRSN),摆脱了这一限制。最小化充电基站的数量对于降低WRSN的部署成本很重要。本文提出了一种贪婪重叠圆算法,使用最小贪婪圆覆盖的思想来优化基站的部署。仿真结果表明,相比现有算法,不仅可以达到更少数量的充电基站,而且不需要将基站固定到某些网格点,给出基站的具体位置信息。
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关键词
无线可充电传感网
贪婪算法
定位
圆覆盖
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Keywords
wireless rechargeable sensor network
greedy algorithm
positioning
circle coverage
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分类号
TN01
[电子电信—物理电子学]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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