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基于最小剩余方差的LLE改进算法
被引量：
1
1
作者
吴学斌
肖迪
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第9期181-183,212,共4页
针对局部线性嵌入算法LLE算法在当流形呈卷曲状、两个曲面间距离比较小时,可能造成流形结构在重构过程的扭曲,以及近邻个数K,降维维数D值选择过程中没有一致的标准导致的降维效果下降等问题,提出一种基于改进距离的并根据剩余方差来智...
针对局部线性嵌入算法LLE算法在当流形呈卷曲状、两个曲面间距离比较小时,可能造成流形结构在重构过程的扭曲,以及近邻个数K,降维维数D值选择过程中没有一致的标准导致的降维效果下降等问题,提出一种基于改进距离的并根据剩余方差来智能选取参数值的LLE算法。该算法通过引入新的距离度量公式来替代原有算法中的欧氏距离,并根据K,D值引入剩余方差来评估高维数据结构嵌入到低维空间的效果好坏。该方法在UCI数据集和yale人脸库中进行了验证。MATLAB编程实验结果表明,该方法在选取参数值和识别率方面比传统方法有更好的性能。
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关键词
局部线性嵌入算法(LLE)
近邻个数
K降维维数D
距离度量
剩余方差
下载PDF
职称材料
复杂化学体系测量数据的主因子数估计方法的分类及进展
2
作者
陆玮
邵利民
《中国科学：化学》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第10期1499-1507,共9页
复杂化学体系的数据解析中,估计主因子数是必要步骤,同时也是一个难题.目前存在多种各具特点的估计方法.对这些方法进行整理和归纳可为解决这一难题提供全局视角下的综合性信息,有助于进一步研究.本文结合本课题组的相关研究对主因子数...
复杂化学体系的数据解析中,估计主因子数是必要步骤,同时也是一个难题.目前存在多种各具特点的估计方法.对这些方法进行整理和归纳可为解决这一难题提供全局视角下的综合性信息,有助于进一步研究.本文结合本课题组的相关研究对主因子数估计问题进行了系统深入的分析;整理了近年来出现的各种估计方法,并将之分为三类,即经验方法、数学原理完备的方法以及统计方法,并对每类方法的特点和共性进行了分析和说明;归纳出第二类方法的基本原理.
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关键词
数据矩阵
降维
主因子数
主成分分析
原文传递
基于主成分降维及多层感知神经网络的辛烷值预测分析
被引量：
3
3
作者
孙金芳
王智文
+1 位作者
王康权
吴静
《广西科技大学学报》
2021年第3期67-73,共7页
辛烷值是评价汽油质量的重要指标,汽油在精制脱硫和降烯烃的过程中,辛烷值普遍出现了损失.建立预测模型来预测辛烷值,帮助企业优化工艺流程进而提高成品油辛烷值的含量具有重大意义.根据某石化企业的精制脱硫装置保留下来的数据进行分析...
辛烷值是评价汽油质量的重要指标,汽油在精制脱硫和降烯烃的过程中,辛烷值普遍出现了损失.建立预测模型来预测辛烷值,帮助企业优化工艺流程进而提高成品油辛烷值的含量具有重大意义.根据某石化企业的精制脱硫装置保留下来的数据进行分析,选取独立且具有代表性的20个变量,基于主成分降维的多层感知神经网络建立辛烷值的预测模型.实验结果表明,当隐藏层的神经元个数为10时,MSE、RMSE、MAE均最小,此时该模型具有较高的预测精度和较好的拟合度.此模型不仅揭示了变量与辛烷值之间的非线性映射关系,同时也为预测辛烷值提供了一种新的思路.
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关键词
汽油辛烷值
主成分降维
多层感知神经网络
数据降维
辛烷值损失
辛烷值预测
下载PDF
职称材料
题名
基于最小剩余方差的LLE改进算法
被引量：
1
1
作者
吴学斌
肖迪
机构
南京工业大学自动化电气工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第9期181-183,212,共4页
基金
江苏省高校自然科学研究项目(09KJB510002)
文摘
针对局部线性嵌入算法LLE算法在当流形呈卷曲状、两个曲面间距离比较小时,可能造成流形结构在重构过程的扭曲,以及近邻个数K,降维维数D值选择过程中没有一致的标准导致的降维效果下降等问题,提出一种基于改进距离的并根据剩余方差来智能选取参数值的LLE算法。该算法通过引入新的距离度量公式来替代原有算法中的欧氏距离,并根据K,D值引入剩余方差来评估高维数据结构嵌入到低维空间的效果好坏。该方法在UCI数据集和yale人脸库中进行了验证。MATLAB编程实验结果表明,该方法在选取参数值和识别率方面比传统方法有更好的性能。
关键词
局部线性嵌入算法(LLE)
近邻个数
K降维维数D
距离度量
剩余方差
Keywords
Locally
linear
embedding（LLE）
Nearest
number
K
dimensionality
reduction
number
D
Distance
metric
Residual
variance
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
复杂化学体系测量数据的主因子数估计方法的分类及进展
2
作者
陆玮
邵利民
机构
中国科学技术大学化学系
出处
《中国科学：化学》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第10期1499-1507,共9页
基金
国家自然科学基金(21175123)
教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0878)资助
文摘
复杂化学体系的数据解析中,估计主因子数是必要步骤,同时也是一个难题.目前存在多种各具特点的估计方法.对这些方法进行整理和归纳可为解决这一难题提供全局视角下的综合性信息,有助于进一步研究.本文结合本课题组的相关研究对主因子数估计问题进行了系统深入的分析;整理了近年来出现的各种估计方法,并将之分为三类,即经验方法、数学原理完备的方法以及统计方法,并对每类方法的特点和共性进行了分析和说明;归纳出第二类方法的基本原理.
关键词
数据矩阵
降维
主因子数
主成分分析
Keywords
data
matrix
dimensionality
reduction
number
of
principal
factors
principal
component
analysis
分类号
TQ015 [化学工程]
原文传递
题名
基于主成分降维及多层感知神经网络的辛烷值预测分析
被引量：
3
3
作者
孙金芳
王智文
王康权
吴静
机构
广西科技大学理学院
广西科技大学计算机科学与通信工程学院
广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室
出处
《广西科技大学学报》
2021年第3期67-73,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61962007,61462008,61751213,61866004)
广西自然科学基金重点项目(2018GXNSFDA294001,2018GXNSFDA281009)
+2 种基金
广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA294050,2017GXNSFAA198365)
广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金项目(MIMS19-04)
广西科技大学创新团队项目(gxkjdxcxtd201504)资助.
文摘
辛烷值是评价汽油质量的重要指标,汽油在精制脱硫和降烯烃的过程中,辛烷值普遍出现了损失.建立预测模型来预测辛烷值,帮助企业优化工艺流程进而提高成品油辛烷值的含量具有重大意义.根据某石化企业的精制脱硫装置保留下来的数据进行分析,选取独立且具有代表性的20个变量,基于主成分降维的多层感知神经网络建立辛烷值的预测模型.实验结果表明,当隐藏层的神经元个数为10时,MSE、RMSE、MAE均最小,此时该模型具有较高的预测精度和较好的拟合度.此模型不仅揭示了变量与辛烷值之间的非线性映射关系,同时也为预测辛烷值提供了一种新的思路.
关键词
汽油辛烷值
主成分降维
多层感知神经网络
数据降维
辛烷值损失
辛烷值预测
Keywords
octane
number
of
gasoline
principal
component
dimension
reduction
multi-layer
perceptual
neural
network
data
dimension
reduction
octane
number
loss
octane
number
prediction
分类号
TP391.3 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最小剩余方差的LLE改进算法
吴学斌
肖迪
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014
1
下载PDF
职称材料
2
复杂化学体系测量数据的主因子数估计方法的分类及进展
陆玮
邵利民
《中国科学：化学》
CAS
CSCD
北大核心
2014
0
原文传递
3
基于主成分降维及多层感知神经网络的辛烷值预测分析
孙金芳
王智文
王康权
吴静
《广西科技大学学报》
2021
3
下载PDF
职称材料
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