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基于Kernel K-means的负荷曲线聚类 被引量:30
1
作者 赵文清 龚亚强 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期203-207,共5页
电力负荷曲线聚类是配用电系统的基础,对负荷管理具有重大意义。采用基于核方法的聚类算法提高负荷曲线聚类的准确性,通过点积的方式构造核矩阵,再将数据映射到高维空间中进行聚类,进而加大数据的可分性。同时,针对核矩阵的规模大、计... 电力负荷曲线聚类是配用电系统的基础,对负荷管理具有重大意义。采用基于核方法的聚类算法提高负荷曲线聚类的准确性,通过点积的方式构造核矩阵,再将数据映射到高维空间中进行聚类,进而加大数据的可分性。同时,针对核矩阵的规模大、计算复杂的问题,提出使用核主成分与缩减矩阵规模对该方法进行优化。实验过程中采用美国能源部开发能源信息网站提供的负荷数据进行聚类,并以Davies-Bouldin聚类有效性指标评估效果。结果表明该方法具有较好的划分能力,可以提高负荷曲线聚类的准确性。 展开更多
关键词 负荷曲线 聚类算法 核矩阵 核主成分分析 削减矩阵
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不同硬质度胚乳奥帕克-2(o2)玉米籽粒超微结构与品质性状的相关研究 被引量:20
2
作者 杨引福 李向拓 谢恩魁 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2005年第1期59-63,i001,共6页
以中群14QPM和陕综5号QPM两个优质蛋白玉米(QPM)群体为试材,采用胚乳硬质度5级分类法对籽粒超微结构进行观察分析。结果表明,胚乳硬质度越高,籽粒物理性状越好,蛋白质品质越差;硬质度越低,籽粒物理性状越差,蛋白质品质越好。在含奥帕克-... 以中群14QPM和陕综5号QPM两个优质蛋白玉米(QPM)群体为试材,采用胚乳硬质度5级分类法对籽粒超微结构进行观察分析。结果表明,胚乳硬质度越高,籽粒物理性状越好,蛋白质品质越差;硬质度越低,籽粒物理性状越差,蛋白质品质越好。在含奥帕克-2(o2)的QPM群体中,胚乳硬质度、籽粒密度的差异主要表现于胚乳内部组织(EN)的不同,而胚乳边缘组织(EN1)无差异。胚乳内部组织结构的疏密排布、淀粉粒形状、均匀性、角质化程度决定了籽粒物理性状的优劣;胚乳内部组织中基质蛋白形态、密度以及与淀粉粒结合紧密程度决定了优质蛋白玉米籽粒的营养品质。 展开更多
关键词 胚乳 玉米籽粒 物理性状 优质蛋白玉米 蛋白质品质 品质性状 淀粉粒 EN 超微结构 相关研究
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基于Born波路径的高斯束初至波波形反演 被引量:20
3
作者 刘玉柱 谢春 杨积忠 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期2900-2909,共10页
为了提高表层速度反演精度,本文提出了一种新的波形反演方法.该方法只利用初至波波形信息以减少波形反演对初始模型的依赖性,降低反演多解性与稳定性.由于只利用初至波波形信息,所以该方法利用高斯束计算格林函数和正演波场,以减少正演... 为了提高表层速度反演精度,本文提出了一种新的波形反演方法.该方法只利用初至波波形信息以减少波形反演对初始模型的依赖性,降低反演多解性与稳定性.由于只利用初至波波形信息,所以该方法利用高斯束计算格林函数和正演波场,以减少正演计算量.为了避免庞大核函数的存储,该方法基于Born波路径,利用矩阵分解算法实现方向与步长的累加计算.将此基于Born波路径的初至波波形反演方法应用于理论模型实验,并与声波方程全波形反演和初至波射线走时层析方法相对比,发现该方法的反演效果略低于全波形反演方法,但明显优于传统初至波射线走时层析方法,而计算效率却与射线走时层析相当.同时,相对于全波形反演,本文方法对初始模型的依赖性也有所降低. 展开更多
关键词 全波形反演 初至波波形反演 Born波路径 高斯束 核函数 矩阵分解
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一种KPCA的快速算法 被引量:14
4
作者 赵峰 张军英 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期1044-1048,1057,共6页
针对大训练集时核主分量分析(KPCA)的计算代价大、特征提取速度慢等问题,提出一种KPCA的快速算法.该算法通过训练样本在特征空间所张成的子空间的一组标准正交基,将训练集上的KPCA过程,转化为以所有核训练样本在这组基下的坐标为数据集... 针对大训练集时核主分量分析(KPCA)的计算代价大、特征提取速度慢等问题,提出一种KPCA的快速算法.该算法通过训练样本在特征空间所张成的子空间的一组标准正交基,将训练集上的KPCA过程,转化为以所有核训练样本在这组基下的坐标为数据集的PCA过程.其求解过程只需特征值分解一个阶数等于基的个数的矩阵,而且对某样本进行特征提取时,只需计算该样本与构成这组基的样本间的核函数.实验结果验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 核主分量分析 标准正交基 核矩阵
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基于图论的支持向量机核函数选择 被引量:12
5
作者 梁礼明 陈明理 +1 位作者 刘博文 吴健 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第5期1316-1321,共6页
支持向量机是以核方法为核心的一类机器学习方法,不同的核函数具有各异的度量特征,故核函数的选取对支持向量机性能有着重要的影响并成为支持向量机研究中需要解决的核心问题之一。目前,核函数的选择大多数存在一定的随意性和局限性。为... 支持向量机是以核方法为核心的一类机器学习方法,不同的核函数具有各异的度量特征,故核函数的选取对支持向量机性能有着重要的影响并成为支持向量机研究中需要解决的核心问题之一。目前,核函数的选择大多数存在一定的随意性和局限性。为此,利用图论构建样本数据无向图的邻接矩阵,估计其本征维数,有指导性地选择支持向量机核函数类型,提高支持向量机的泛化能力。实例仿真和相似性对比验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 核函数 本征维数 邻接矩阵 相似性
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Mean shift方法在图像处理中的研究与应用 被引量:9
6
作者 陈兆学 赵晓静 聂生东 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2010年第6期2244-2249,2306,共7页
目的:Mean shift方法在模式检测、聚类、图像分割、图像滤波以及目标实时跟踪等方面的应用非常广泛。本文主要对Mean shift基本方法进行理论分析并对其在图像处理与模式识别领域的应用进行综述和展望。方法:首先根据非参数密度估计理论... 目的:Mean shift方法在模式检测、聚类、图像分割、图像滤波以及目标实时跟踪等方面的应用非常广泛。本文主要对Mean shift基本方法进行理论分析并对其在图像处理与模式识别领域的应用进行综述和展望。方法:首先根据非参数密度估计理论推导Mean shift方法的一般公式与表达形式,并对算法的基本步骤和收敛性进行了分析和论述;然后对核函数的选择以及窗口带宽矩阵的计算等关键技术进行讨论。结果:在综述mean shift基本原理基础上对该方法的特点、发展及应用进行了展望。结论:Mean shift算法具有计算简单、收敛速度快和对噪声的鲁棒性强等优点。作为一种高效的非参统计迭代算法,Mean shift方法在很多领域都得到了广泛的应用,未来还会在图像处理和模式识别领域得到更大的发展及应用。由于该算法的计算复杂度严重依赖于Mean shift公式中核函数的选择和带宽矩阵的计算,该方法对于多变量、多模态数据的处理速度和效果尤其有待提高。因此,该算法未来的主要研究方向为对多模态和多变量数据的快速处理方法研究。 展开更多
关键词 Mean SHIFT 非参概率密度估计 核函数 带宽矩阵
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一种支持向量逐步回归机算法研究 被引量:5
7
作者 曾绍华 魏延 +1 位作者 段廷才 曹长修 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第8期78-81,共4页
支持向量机是解决非线性问题的重要工具,对多元线性回归模型和支持向量机的原始形式进行比较,拟定从样本子集的多元线性回归模型出发,逐步搜索支持向量,提出了一种建立支持向量回归机的快速算法,以降低核矩阵的规模从而降低解凸二次规... 支持向量机是解决非线性问题的重要工具,对多元线性回归模型和支持向量机的原始形式进行比较,拟定从样本子集的多元线性回归模型出发,逐步搜索支持向量,提出了一种建立支持向量回归机的快速算法,以降低核矩阵的规模从而降低解凸二次规划的复杂度;最后,分析了该算法的复杂度,并提供了一个算例。 展开更多
关键词 支持向量逐步回归机 核矩阵 复杂度分析
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混合互补判断矩阵一致性研究 被引量:7
8
作者 侯福均 吴祈宗 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2005年第4期46-55,共10页
给出混合互补判断矩阵一致性的定义和判别加性一致性的方法.定义了核算子、核矩阵,对带有精确数、三角模糊数和梯形模糊数的混合互补判断矩阵给出基于核矩阵的一致性调整方法,调整量可以是精确数也可以是模糊数.最后给出一个应用实例.
关键词 混合互补判断矩阵 一致性 群决策 核矩阵 梯形模糊数 排序指标函数
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KMA-α:一个支持向量机核矩阵的近似计算算法 被引量:8
9
作者 丁立中 廖士中 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期746-753,共8页
核矩阵计算是求解支持向量机的关键,已有精确计算方法难以处理大规模的样本数据.为此,研究核矩阵的近似计算方法.首先,借助支持向量机的凸二次约束线性规划表示,给出支持向量机和多核支持向量机的二阶锥规划表示.然后,综合Monte Carlo... 核矩阵计算是求解支持向量机的关键,已有精确计算方法难以处理大规模的样本数据.为此,研究核矩阵的近似计算方法.首先,借助支持向量机的凸二次约束线性规划表示,给出支持向量机和多核支持向量机的二阶锥规划表示.然后,综合Monte Carlo方法和不完全Cholesky分解方法,提出一个新的核矩阵近似算法KMA-α,该算法首先对核矩阵进行Monte Carlo随机采样,采样后不直接进行奇异值分解,而是应用具有对称置换的不完全Cholesky分解来计算接近最优的低秩近似.以KMA-α输出的近似核矩阵作为支持向量机的输入,可提高支持向量机二阶锥规划求解的效率.进一步,分析了KMA-α的算法复杂性,证明了KMA-α的近似误差界定理.最后,通过标准数据集上的实验,验证了KMA-α的合理性和计算效率.理论分析与实验结果表明,KMA-α是一合理、有效的核矩阵近似算法. 展开更多
关键词 支持向量机 核方法 二阶锥规划 矩阵近似计算 CHOLESKY分解
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数据分类中的特征选择算法研究 被引量:8
10
作者 赵宇 黄思明 陈锐 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2013年第6期38-46,共9页
本文应用半正定规划支持向量机模型,将核函数特征子空间的组合作为核映射矩阵,提出一种新的将特征选择整合在数据分类过程中的学习算法。首先,将样本按其特征进行分组,计算每组样本子集的核矩阵;然后将这些核矩阵线性组合后加入基于半... 本文应用半正定规划支持向量机模型,将核函数特征子空间的组合作为核映射矩阵,提出一种新的将特征选择整合在数据分类过程中的学习算法。首先,将样本按其特征进行分组,计算每组样本子集的核矩阵;然后将这些核矩阵线性组合后加入基于半正定规划的支持向量机模型中,利用半正定规划支持向量机学习器求解得到各子特征空间的权重系数,其次,根据特征权重系数建立特征贡献度和支持度用于特征选择并控制分类准确率、特征数量和对不同类别样本的分类能力;最后根据最优分类准确率、最少特征数量、最佳泛化能力三项不同目标计算所对应的特征数量和分类结果。实证中采用医学、植物学、文本识别和信用等领域数据以及人工数据集比较该方法和SFS、Relief-F以及SBS算法的特征选择效果。结果表明,在实际数据中,本文提出的方法不但能够保持较好的分类学习效果,而且可以比SFS、Relief-F以及SBS特征选择算法的特征子集数目大幅减少;在人工数据中,该方法可以正确地选出真正的特征,去除噪声特征。 展开更多
关键词 数据挖掘 特征选择 分类算法 核矩阵 半正定规划
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基于社团检测的复杂网络中心性方法 被引量:8
11
作者 付立东 高琳 马小科 《中国科学:信息科学》 CSCD 2012年第5期550-560,共11页
论证了社团检测函数模块密度的优化进程能转化为核矩阵的特征谱分.基于核矩阵最大特征值对应的特征向量,提出了一种新的中心性方法,称为模块密度中心性方法.与以往中心性度量方法不同,这种方法以模块密度检测复杂网络中的社团结构为基础... 论证了社团检测函数模块密度的优化进程能转化为核矩阵的特征谱分.基于核矩阵最大特征值对应的特征向量,提出了一种新的中心性方法,称为模块密度中心性方法.与以往中心性度量方法不同,这种方法以模块密度检测复杂网络中的社团结构为基础,度量了第一个节点到它分配社团上的贡献,对社团的贡献越大,该节点的中心性值越高,反之亦然.通过合成网络和标准数据集网络,验证了该方法,并同其他中心性方法进行了比较,实验表明提出的模块密度中心性方法对网络中关键节点有更好的解和稳定性.进一步在计算机产生的两个大的随机网络和来自现实世界的两个大的复杂网络中,研究了模块密度中心性方法的统计分布.结果表明了提出的中心性方法能够刻画复杂网络的拓扑结构属性. 展开更多
关键词 复杂网络 社团 中心性 核矩阵 特征谱分 模块密度中心性
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一种基于抽样改进加权核K-means的大数据谱聚类算法 被引量:7
12
作者 金海 张劲松 吴睿 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第11期78-82,共5页
经典谱聚类将数据聚类转化为加权图划分问题,在分析Normalized Cut目标函数与加权核K-means函数等价基础上,设计了一种基于抽样改进加权核K-means算法的大规模数据谱聚类算法。算法通过Leaders进行初始聚类预处理,以控制后续随机抽样的... 经典谱聚类将数据聚类转化为加权图划分问题,在分析Normalized Cut目标函数与加权核K-means函数等价基础上,设计了一种基于抽样改进加权核K-means算法的大规模数据谱聚类算法。算法通过Leaders进行初始聚类预处理,以控制后续随机抽样的数据规模及对原始数据类别的覆盖,通过抽样子集内加权核K-means迭代优化,避免Laplacian矩阵特征分解的大量资源占用,从而以部分核矩阵的使用避免全部核矩的时间、空间复杂度。试验结果表明,改进算法在保持与经典算法相近聚类精度基础上,大幅提高了聚类效率。 展开更多
关键词 大规模数据集谱聚类 加权核K-means算法 数据抽样 核矩阵
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核函数的选择与改进在人脸识别中的应用 被引量:3
13
作者 朱树先 张仁杰 郑刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期243-245,共3页
核函数方法广泛应用于人工神经网络和支持向量机等机器学习领域,该方法的采用有效地避免了特征空间中的维数灾难的问题,改善了学习机的分类性能。但是核函数的选择及新的核函数构造一直机器学习领域的核心问题,直接关系到学习机性能的... 核函数方法广泛应用于人工神经网络和支持向量机等机器学习领域,该方法的采用有效地避免了特征空间中的维数灾难的问题,改善了学习机的分类性能。但是核函数的选择及新的核函数构造一直机器学习领域的核心问题,直接关系到学习机性能的好坏。然而,这个方向的研究成果不多。以支持向量机为例,通过对核矩阵一些特性的计算和研究,从理论上对常用的核函数性能进行了预测。在此基础上,通过实验仿真证实了通过优选后的核函数所组成的混合核函数对分类性能的改善。在加权系数选择合适的情况下,学习机的识别率甚至可以达到100%。所以,不但构造出了性能优异的学习机,而且为核函数的选择提供了参考。 展开更多
关键词 支持向量机 神经网络 核函数 核矩阵 混合核函数
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幂等矩阵与秩幂等矩阵的充要条件 被引量:5
14
作者 刘小川 何美 《山西大同大学学报(自然科学版)》 2011年第1期9-11,共3页
满足A2=A的n阶方阵A称为幂等矩阵,它是矩阵环Mn(F)的一个幂等元;满足r(A)=r(A2)的n阶方阵A称为秩幂等矩阵。它们与空间的分解、不变子空间的研究有密切关系。利用线性空间的理论方法研究幂等矩阵与秩幂等矩阵的性质,分别得到与它们等价... 满足A2=A的n阶方阵A称为幂等矩阵,它是矩阵环Mn(F)的一个幂等元;满足r(A)=r(A2)的n阶方阵A称为秩幂等矩阵。它们与空间的分解、不变子空间的研究有密切关系。利用线性空间的理论方法研究幂等矩阵与秩幂等矩阵的性质,分别得到与它们等价的一些充要条件。 展开更多
关键词 幂等矩阵 秩幂等矩阵 矩阵的核 矩阵的列空间 矩阵的秩
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核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化算法 被引量:7
15
作者 戴月明 朱达祥 吴定会 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2016年第2期247-253,共7页
针对粒子群算法搜索后期易陷入局部极值的缺点,提出一种基于核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化(kenel matrix synergistic evolution shock search particle swarm optimization,KMSESPSO)算法,该算法对粒子进行局部与全局结合的震荡... 针对粒子群算法搜索后期易陷入局部极值的缺点,提出一种基于核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化(kenel matrix synergistic evolution shock search particle swarm optimization,KMSESPSO)算法,该算法对粒子进行局部与全局结合的震荡搜索,且当整个粒子种群陷入停滞状态时,利用核矩阵对特定粒子组进行协同进化以扩大种群的多样性。实验结果表明,KMSESPSO算法有效提高了粒子的全局搜索能力,既避免粒子种群易早熟收敛,又较好地提高寻优精度、加快收敛速度,且有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 震荡搜索 核矩阵 协同进化
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矩阵论理论知识与Python实验有机融合的探索
16
作者 吴红梅 王晓莺 李彤 《南阳师范学院学报》 CAS 2024年第5期82-86,共5页
以哈尔滨工程大学数学科学学院的研究生课程为例,探讨了将矩阵论的理论知识与Python实验有机融合的教学实践。通过将Python程序设计引入理论教学中,以求解矩阵核空间的标准正交基和矩阵的若当标准型为例,详细说明了Python在矩阵论教学... 以哈尔滨工程大学数学科学学院的研究生课程为例,探讨了将矩阵论的理论知识与Python实验有机融合的教学实践。通过将Python程序设计引入理论教学中,以求解矩阵核空间的标准正交基和矩阵的若当标准型为例,详细说明了Python在矩阵论教学中的应用。 展开更多
关键词 矩阵 PYTHON 正交化 若当标准型 核空间 矩阵范数
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基于超图的阿尔茨海默病辅助诊断研究现状与进展
17
作者 张馨文 毕春慧 +2 位作者 董泰歌 李佳霓 信俊昌 《阿尔茨海默病及相关病杂志》 2024年第1期64-71,共8页
阿尔茨海默病(Alzheimer's Disease,AD)等神经变性疾病普遍存在,记忆危机日益严重,因此对于早期AD辅助诊断的需求十分迫切。医学影像技术是前期辅助AD筛查的一种有效手段,其中超图在对AD分类任务中表现突出。在超图中,超边可以连接... 阿尔茨海默病(Alzheimer's Disease,AD)等神经变性疾病普遍存在,记忆危机日益严重,因此对于早期AD辅助诊断的需求十分迫切。医学影像技术是前期辅助AD筛查的一种有效手段,其中超图在对AD分类任务中表现突出。在超图中,超边可以连接多个节点,这使得超图更适用于表示复杂的关系和结构。在医学影像技术中,超图能够更加准确地建模多元关系,具备较强的数据样本间非线性高阶关联的刻画和挖掘能力。汇总了基于脑功能超网络的研究成果,重点介绍了图核、矩阵分析、深度学习这3种方法,最后对未来的发展进行展望,为后续研究提供参考。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 超图 图核 矩阵分析 深度学习
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基于快速核学习的新能源高渗透电网频率风险评估 被引量:4
18
作者 董炜 华文 +3 位作者 王冠中 王龙飞 王博文 叶承晋 《浙江电力》 2022年第4期1-6,共6页
新能源高渗透电网在功率扰动后,频率响应轨迹更容易呈现出频率偏差大和变化速率高的特性,导致频率保护动作受到明显影响。为准确预测强随机运行方式下的系统频率响应特性,利用基于核矩阵广义逆运算的快速核学习算法,结合共模频率解析所... 新能源高渗透电网在功率扰动后,频率响应轨迹更容易呈现出频率偏差大和变化速率高的特性,导致频率保护动作受到明显影响。为准确预测强随机运行方式下的系统频率响应特性,利用基于核矩阵广义逆运算的快速核学习算法,结合共模频率解析所得关键特征量,提出一种新能源高渗透电网的频率风险评估方法。该方法通过一组相互独立的采样数据,运用核矩阵广义逆运算构造出正则项函数,避免了一般机器学习算法迭代求解所带来的收敛性问题,并且不降低学习结果的泛化能力。在IEEE 39节点测试系统中进行的算例分析验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 频率特性 核学习 核矩阵 广义逆 风险评估
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支持向量机核函数选择对面部特征识别的作用 被引量:5
19
作者 朱树先 张仁杰 《光学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期902-904,共3页
支持向量机是近些年来发展的新型学习机,该学习机以统计学习理论为基础,以结构风险代替经验风险,因而在模式识别中表现出了优异的性能。通过对核矩阵的计算和研究,并结合人脸特征识别的实验,为在实际应用中核函数的选择提供了一定的理... 支持向量机是近些年来发展的新型学习机,该学习机以统计学习理论为基础,以结构风险代替经验风险,因而在模式识别中表现出了优异的性能。通过对核矩阵的计算和研究,并结合人脸特征识别的实验,为在实际应用中核函数的选择提供了一定的理论参考。 展开更多
关键词 支持向量机 核函数 模型选择 结构风险 核矩阵
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基于核矩阵的Isomap增量学习算法研究 被引量:5
20
作者 王耀南 张莹 李春生 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期1515-1522,共8页
Isomap算法嵌入向量求解依赖于所有的初始样本,在增加新数据时需要较长时间重新计算所有数据样本间的测地距离.为了提高运算速度,提出一种基于核函数的增量学习Isomap算法,将测地距离矩阵当作一个核矩阵,并通过常数增加的方法保证测地... Isomap算法嵌入向量求解依赖于所有的初始样本,在增加新数据时需要较长时间重新计算所有数据样本间的测地距离.为了提高运算速度,提出一种基于核函数的增量学习Isomap算法,将测地距离矩阵当作一个核矩阵,并通过常数增加的方法保证测地距离矩阵满足Mercer条件,算法只需要计算新增点与原有数据点间的测地距离.与核主成分算法一样,新增点的投影值计算变为核矩阵上的特征分解.在Swiss,Helix和多姿态人脸数据中的实验结果表明,算法大大降低了计算复杂度,有利于快速发现隐藏在高维空间的低维流形分布. 展开更多
关键词 流形学习 ISOMAP算法 测地距离 增量学习 核矩阵
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