为实现对节点进行实时有效的故障诊断,提出一种基于SOM自组织网映射算法和免疫遗传神经网络的故障诊断方法。首先,设计节点故障诊断的通用模型;然后采用自组织网映射(self organize mapping,SOM)算法对故障特征数据进行离散化以提高诊...为实现对节点进行实时有效的故障诊断,提出一种基于SOM自组织网映射算法和免疫遗传神经网络的故障诊断方法。首先,设计节点故障诊断的通用模型;然后采用自组织网映射(self organize mapping,SOM)算法对故障特征数据进行离散化以提高诊断模型的泛化性能,并通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)对特征数据属性进行约简以减少数据量;最后,建立三层的BP神经网络节点故障诊断模型,并通过免疫遗传算法(immune gene algorithm,IGA)对BP神经网络优化从而得到最终优化的节点故障诊断模型。仿真实验证明该法能有效进行故障诊断,且与其他方法相比,具有诊断效率高和精度高的优点。展开更多
针对有监督学习下的人脸识别问题,提出自适应判别局部块对齐SALDA(Self adaptive Local Discriminative Alignment)算法用于提取人脸特征。SALDA算法利用各样本点所具有的独特的局部近邻点分布,通过同类近邻点自动构造各样本点的局部邻...针对有监督学习下的人脸识别问题,提出自适应判别局部块对齐SALDA(Self adaptive Local Discriminative Alignment)算法用于提取人脸特征。SALDA算法利用各样本点所具有的独特的局部近邻点分布,通过同类近邻点自动构造各样本点的局部邻域;基于已构造的局部邻域,SALDA提出一个自适应局部判别分析模型,所得到的局部判别信息通过全局排列转化为统一的全局特征表示。SALDA算法具有自适应构造局部邻域和自适应局部判别分析两个特点。通过在人脸数据库上的仿真实验,证明了所提出的SALDA算法在人脸识别上的有效性。展开更多
文摘针对有监督学习下的人脸识别问题,提出自适应判别局部块对齐SALDA(Self adaptive Local Discriminative Alignment)算法用于提取人脸特征。SALDA算法利用各样本点所具有的独特的局部近邻点分布,通过同类近邻点自动构造各样本点的局部邻域;基于已构造的局部邻域,SALDA提出一个自适应局部判别分析模型,所得到的局部判别信息通过全局排列转化为统一的全局特征表示。SALDA算法具有自适应构造局部邻域和自适应局部判别分析两个特点。通过在人脸数据库上的仿真实验,证明了所提出的SALDA算法在人脸识别上的有效性。
