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一种新的基于自组织映射的流形学习算法
被引量:
2
1
作者
万春红
邵超
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期101-105,共5页
针对自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)算法在进行流形学习时容易陷入局部极值和产生"拓扑缺陷"问题的原因,提出了一种新的基于SOM的流形学习算法:TO-SOM(TrainingOrderly-SOM).根据流形的局部欧氏性,TO-SOM算法从一个局...
针对自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)算法在进行流形学习时容易陷入局部极值和产生"拓扑缺陷"问题的原因,提出了一种新的基于SOM的流形学习算法:TO-SOM(TrainingOrderly-SOM).根据流形的局部欧氏性,TO-SOM算法从一个局部线性或近似线性的数据子集出发,按照数据的内在流形结构对其进行有序训练,可以避免局部极值、克服"拓扑缺陷".根据SOM算法的鲁棒性,TO-SOM算法在成功学习数据内在流形结构的同时,对邻域大小参数和噪声也不像ISOMAP和LLE等现有流形学习算法那样敏感,从而更容易得到实际应用.
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关键词
流形学习
自组织映射
拓扑缺陷
鲁棒性
邻域大小
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职称材料
题名
一种新的基于自组织映射的流形学习算法
被引量:
2
1
作者
万春红
邵超
机构
河南财经学院计算机与信息工程学院
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期101-105,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60774041)
河南省基础与前沿技术研究项目(082300410110)
河南省科技攻关项目(072102210001)
文摘
针对自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)算法在进行流形学习时容易陷入局部极值和产生"拓扑缺陷"问题的原因,提出了一种新的基于SOM的流形学习算法:TO-SOM(TrainingOrderly-SOM).根据流形的局部欧氏性,TO-SOM算法从一个局部线性或近似线性的数据子集出发,按照数据的内在流形结构对其进行有序训练,可以避免局部极值、克服"拓扑缺陷".根据SOM算法的鲁棒性,TO-SOM算法在成功学习数据内在流形结构的同时,对邻域大小参数和噪声也不像ISOMAP和LLE等现有流形学习算法那样敏感,从而更容易得到实际应用.
关键词
流形学习
自组织映射
拓扑缺陷
鲁棒性
邻域大小
Keywords
manifold
learning
self-organizing
map
(
so
M
)
topological
defect
robustness
neighborhood
size
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的基于自组织映射的流形学习算法
万春红
邵超
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
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