学生学习成绩相关性的研究 被引量：16

1

作者 白春玲 樊顺厚 +1 位作者 刘军利 范贺方 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2009年第23期48-55,共8页

从大学生学习成绩出发,应用广义线性回归模型研究了学生学年间成绩的相关性,揭示了大学一年级,尤其是一年级的二学期是影响学生后期学习的关键阶段.进一步应用聚类分析,得到学生成绩在大学一年级就已经埋下了两极分化的隐患,应用判别分... 从大学生学习成绩出发,应用广义线性回归模型研究了学生学年间成绩的相关性,揭示了大学一年级,尤其是一年级的二学期是影响学生后期学习的关键阶段.进一步应用聚类分析,得到学生成绩在大学一年级就已经埋下了两极分化的隐患,应用判别分析得出了两极分化的关键课程.该结论为教育教学和学生管理提供决策依据. 展开更多

关键词 数理统计 广义线性回归 逐步回归 聚类分析 判别分析

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基于广义判别分析的光谱分类 被引量：9

2

作者 许馨 杨金福 +1 位作者 吴福朝 赵永恒 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1960-1964,共5页

提出了基于广义判别分析(generalized discriminant analysis,GDA)方法对恒星(Star)、星系(Galaxy)和类星体(Quasars)的光谱进行分类。广义判别分析将核技巧与Fisher判别分析结合起来,通过非线性映射将样本集映射到高维特征空间F,在F空... 提出了基于广义判别分析(generalized discriminant analysis,GDA)方法对恒星(Star)、星系(Galaxy)和类星体(Quasars)的光谱进行分类。广义判别分析将核技巧与Fisher判别分析结合起来,通过非线性映射将样本集映射到高维特征空间F,在F空间中进行线性判别分析。实验对比了LDA,GDA,PCA,KPCA算法对于恒星、星系和类星体的光谱分类性能。结果表明基于GDA的算法对于这3种类型光谱的分类正确率最高,LDA次之;尽管KPCA也是一种基于核的方法,但是选择主成分个数较少时效果较差,甚至低于LDA;基于PCA的分类效果最差。 展开更多

关键词 光谱分类 广义判别分析 线性判别分析 核主成分分析

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低分辨率人耳图像识别方法研究 被引量：6

3

作者 王晓云 苑玮琦 郭金玉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第11期4328-4330,4334,共4页

针对人耳识别中存储量和计算速度的要求,同时考虑远距离拍摄时低分辨率人耳识别问题,探讨了低分辨率人耳图像识别性能,给出了分辨率与识别率的关系。首先采用高斯金字塔对人耳图像进行不同层的分解,然后对每一层图像应用广义判别分析方... 针对人耳识别中存储量和计算速度的要求,同时考虑远距离拍摄时低分辨率人耳识别问题,探讨了低分辨率人耳图像识别性能,给出了分辨率与识别率的关系。首先采用高斯金字塔对人耳图像进行不同层的分解,然后对每一层图像应用广义判别分析方法(GDA)提取特征,最后计算样本间的余弦距离,通过阈值法分类识别。实验结果表明,当人耳图像分辨率降低为36×24时系统识别性能最好,满足实时生物识别系统的要求。 展开更多

关键词 低分辨率 人耳识别 Fisherear 广义判别分析

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基于分块统计量的Gabor特征描述方法及人脸识别 被引量：6

4

作者 龙飞 叶学义 +2 位作者 李斌 姚鹏 庄镇泉 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期585-590,共6页

Gabor 小波是人脸特征描述中的一个重要工具.为减少由直接对 Gabor 特征进行下采样造成的有用信息丢失,本文提出一种基于分块统计量的 Gabor 特征描述方法,增强人脸图像的 Gabor 特征描述效率.在此基础上,探讨基于广义鉴别分析的二次特... Gabor 小波是人脸特征描述中的一个重要工具.为减少由直接对 Gabor 特征进行下采样造成的有用信息丢失,本文提出一种基于分块统计量的 Gabor 特征描述方法,增强人脸图像的 Gabor 特征描述效率.在此基础上,探讨基于广义鉴别分析的二次特征提取方法.实验表明,Gabor 特征描述和广义鉴别分析两种方法结合后所产生的识别性能优于其中每个方法单独使用的识别性能,且与 Eigenfaces、Fisherfaces 等流行方法相比具有较大优势. 展开更多

关键词 人脸识别 GABOR小波 分块统计量 广义鉴别分析

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基于QR分解的广义辨别分析用于雷达目标识别 被引量：4

5

作者 刘华林 杨万麟 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期205-208,共4页

提出了一种基于QR分解的广义辨别分析算法,并将其用于雷达目标一维距离像识别.与传统用奇异值分解获取目标特征子空间的方式不同,新算法运用核修正格兰-施密特正交化过程直接提取最优投影变换矩阵,不仅有效地地保留了类内散度矩阵最具... 提出了一种基于QR分解的广义辨别分析算法,并将其用于雷达目标一维距离像识别.与传统用奇异值分解获取目标特征子空间的方式不同,新算法运用核修正格兰-施密特正交化过程直接提取最优投影变换矩阵,不仅有效地地保留了类内散度矩阵最具辨别力的零空间信息,同时使所求解在数值上更稳定.对3种实测飞机数据的分类结果表明,所提方法不仅在识别性能上优于传统方法,而且在一定程度上降低了算法的计算复杂度,提高了系统的实时性能. 展开更多

关键词 雷达目标识别 广义辨别分析 核修正格兰-施密特正交化 特征提取 一维距离像

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LOCAL INFLUENCE IN DISCRIMINANT ANALYSIS

6

作者 WANG Xueren REN Shiquan SHI Lei (Department of Statistics, Yunnan University, Kunming 650091, China) 《Systems Science and Mathematical Sciences》 SCIE EI CSCD 1995年第1期27-36,共10页

ＬＯＣＡＬＩＮＦＬＵＥＮＣＥＩＮＤＩＳＣＲＩＭＩＮＡＮＴＡＮＡＬＹＳＩＳＷＡＮＧＸｕｅｒｅｎ；ＲＥＮＳｈｉｑｕａｎ；ＳＨＩＬｅｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＳｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ＹｕｎｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋｕｎ... ＬＯＣＡＬＩＮＦＬＵＥＮＣＥＩＮＤＩＳＣＲＩＭＩＮＡＮＴＡＮＡＬＹＳＩＳＷＡＮＧＸｕｅｒｅｎ；ＲＥＮＳｈｉｑｕａｎ；ＳＨＩＬｅｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＳｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ＹｕｎｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５００９１，Ｃｈｉｎａ）... 展开更多

关键词 discriminant analysis generalized COOK statistic PERTURBATION SCHEME LOCAL influence.

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多层分类器模型的相似人体活动识别

7

作者 李辉 李瑞祥 +2 位作者 张耀威 乐燕芬 施伟斌 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第4期861-867,共7页

针对基于单传感器活动识别中相似活动易混淆的问题,本文提出了一种基于广义判别分析的多层分类器融合的相似人体活动识别算法.首先提取基于单加速度计的多类活动数据的时域特征、频域特征以及时频特征,对不同特征进行特征分析与重要性... 针对基于单传感器活动识别中相似活动易混淆的问题,本文提出了一种基于广义判别分析的多层分类器融合的相似人体活动识别算法.首先提取基于单加速度计的多类活动数据的时域特征、频域特征以及时频特征,对不同特征进行特征分析与重要性评估以确定有效的特征维度.使用随机森林(RF,Random forest)算法对活动特征进行第1层分类,然后根据分类混淆矩阵分析相似活动,由广义判别分析算法提取相似人体活动的映射特征,使用支持向量机(SVM,Support vector machine)算法对相似活动进行第2层分类,最后将相似活动的双层分类器识别概率加权融合得到最终识别结果.为了验证该识别算法,在公开的数据集SCUT-NAA上执行,识别算法对相似活动识别的正确率达到97.2%,提高了基于该数据集研究的正确率. 展开更多

关键词 多层分类器 广义判别分析 活动识别 支持向量机

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基于广义判别分析方法的人脸识别 被引量：6

8

作者 张莹 王耀南 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期30-32,共3页

提出基于广义判别分析的人脸识别方法,通过非线性核函数把样本映射到高维线性空间,然后在高维空间运用线性判决算法,从而获得输入空间非线性判决特征,可以很好地适应人脸图像中的光照、表情以及姿态等复杂的变化。实验证明该方法用较少... 提出基于广义判别分析的人脸识别方法,通过非线性核函数把样本映射到高维线性空间,然后在高维空间运用线性判决算法,从而获得输入空间非线性判决特征,可以很好地适应人脸图像中的光照、表情以及姿态等复杂的变化。实验证明该方法用较少的特征向量能获得比特征脸算法、Fisherfaces算法更高的分类准确率。 展开更多

关键词 广义判别分析 人脸识别 核函数 特征脸 FISHER脸

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基于特征融合技术的发动机故障诊断 被引量：5

9

作者 许丽佳 康志亮 黄诚惕 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期130-135,共6页

为了提高发动机的故障识别率,设计了一种将B&B算法与广义辨别分析(GDA)相结合的多类特征融合方法。从发动机转子的振动信号中提取出频谱特征集和纹理特征集,用B&B算法删去2类特征集中信息量少的特征,并用GDA和支持向量机(SVM)... 为了提高发动机的故障识别率,设计了一种将B&B算法与广义辨别分析(GDA)相结合的多类特征融合方法。从发动机转子的振动信号中提取出频谱特征集和纹理特征集,用B&B算法删去2类特征集中信息量少的特征,并用GDA和支持向量机(SVM)分类器进行特征融合和分类识别。发动机的转子故障试验结果表明,该方法获得的融合特征包含有更多的类别信息,用于转子故障获得的识别率为98.21%,且不受分类器核参数的影响;而频谱特征、纹理特征输入SVM分类器后获得的故障识别率仅为92.86%和89.29%。该研究为发动机的故障诊断提供了一种有效、实用的特征提取方法。 展开更多

关键词 发动机 故障诊断 特征提取 广义辨别分析 特征融合

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基于广义Fisher鉴别分析的人脸识别

10

作者 高秀梅 杨静宇 杨健 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2004年第6期12-13,103,共3页

本文提出了一种基于广义Fisher鉴别分析的人脸识别新方法。

关键词 特征融合 广义nsher鉴别分析 特征抽取 人脸识别 ORL标准人脸库 模式识别

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一种基于广义2DLDA算法在人脸识别的应用 被引量：4

11

作者 宋家东 周明全 +2 位作者 卢金环 刘一丹 李晓娟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第4期856-861,共6页

提出一种基于广义的2DLDA算法,简称:G2DLDA.首先,由于2DLDA算法提取的特征向量矩阵S-1wSb通常不是标准正交特征向量矩阵,因此该方法会严重影响特征提取的质量.本文根据Sw矩阵是对称正定的,即:具有Sw=S1/2w×S1/2w性质,将2DLDA算法... 提出一种基于广义的2DLDA算法,简称:G2DLDA.首先,由于2DLDA算法提取的特征向量矩阵S-1wSb通常不是标准正交特征向量矩阵,因此该方法会严重影响特征提取的质量.本文根据Sw矩阵是对称正定的,即:具有Sw=S1/2w×S1/2w性质,将2DLDA算法的特征向量矩阵转化成基于标准正交特征向量矩阵,即:S-1/2wSbS-1/2w.其次,G2DLDA算法与2DLDA一样不会产生小样本事件,因为方程式S-1/2wSbS-1/2wv=λv的右端为单位矩阵,是满秩的.最后,G2DLDA算法采用基于Cosine-范数度量方式进行分类,实验证明该度量方式优于其他度量方式,如:欧氏距离度量方式以及F-范数度量方式.在实验阶段,本文采用Yale、ORL和JAFFE三个数据库对该算法进行测试与分析,实验结果证明该算法具有较好的鲁棒性,同时能够获得较高的识别率. 展开更多

关键词 广义二维线性判别分析 二维化 Cosine-范数 小样本事件 维度灾难

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广义并行2维复判别分析的人脸识别 被引量：4

12

作者 刘万军 邴晓环 +1 位作者 姜文涛 张晟翀 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2018年第9期1359-1370,共12页

目的针对2维线性鉴别分析提取人脸特征向量稳定性较差、仅对行或列方向提取特征时容易丢失不同行或列间有助于鉴别分析的协方差信息、同时存在特征维数较高的问题,提出一种广义并行2维复判别分析的人脸识别方法。方法首先对人脸图像进... 目的针对2维线性鉴别分析提取人脸特征向量稳定性较差、仅对行或列方向提取特征时容易丢失不同行或列间有助于鉴别分析的协方差信息、同时存在特征维数较高的问题,提出一种广义并行2维复判别分析的人脸识别方法。方法首先对人脸图像进行广义并行2维线性判别分析处理,根据特征值贡献率动态选取特征向量组成正交投影矩阵,完成水平和垂直方向上的投影;其次将处理后得到的两类特征矩阵以复数的实部和虚部形式相加,对融合后的特征矩阵进行广义2维复判别分析处理得到复特征矩阵;然后以复特征矩阵的特征值大小来衡量特征矩阵分量的识别性能,对特征矩阵分量进行重新排序,选取最具鉴别力的分量形成最终表征人脸的特征;最后采用最大相似度分类器比较测试样本与训练样本特征的相似度,进行人脸图像特征的分类识别。结果在Yale、ORL、FERET、CMU-PIE及LFW人脸数据库上进行实验测试,该方法的最优识别率分别为100%、100%、98.98%、99.76%及98.67%,特征维数在85 90之间,表明该方法对复杂条件下的人脸识别有较高的准确率和较低的空间占有率。结论该方法能够有效克服2维线性鉴别分析提取特征稳定性差、特征空间中特征重叠、存储系数多、特征维数高的缺点,表现出较高鲁棒性和准确率及较低空间复杂度的特性。 展开更多

关键词 人脸识别 广义并行2维复判别分析 复特征矩阵 最大相似度分类

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基于改进奇异值分解的人耳识别算法研究 被引量：3

13

作者 刘晓梅 魏立峰 郭颂 《微计算机信息》 北大核心 2007年第10期293-294,25,共3页

提出了基于特征矩阵和改进的奇异值分解的人耳识别算法。采用特征矩阵及Fisher最优鉴别分析方法将原始样本向最优鉴别矢量投影,有效地降低了维数,再进行奇异值分解后所得到的正交矩阵,进行人耳识别,实验结果验证该方法在人耳识别应用中... 提出了基于特征矩阵和改进的奇异值分解的人耳识别算法。采用特征矩阵及Fisher最优鉴别分析方法将原始样本向最优鉴别矢量投影,有效地降低了维数,再进行奇异值分解后所得到的正交矩阵,进行人耳识别,实验结果验证该方法在人耳识别应用中的有效性。 展开更多

关键词 人耳识别 广义Fishier鉴别分析 特征矩阵 奇异值分解

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基于广义判决分析的图像拼接检测最优类色度通道设计方法 被引量：3

14

作者 赵旭东 李生红 +1 位作者 王士林 李建华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2033-2040,共8页

针对图像拼接检测问题,该文提出一种基于广义判决分析(GDA)的最优类色度通道设计方法。将最优类色度通道的设计建模为一个以GDA识别力为目标函数,以类色度通道参数范围为约束条件的最优化问题,通过网格搜索和梯度上升法求解最优类色度... 针对图像拼接检测问题,该文提出一种基于广义判决分析(GDA)的最优类色度通道设计方法。将最优类色度通道的设计建模为一个以GDA识别力为目标函数,以类色度通道参数范围为约束条件的最优化问题,通过网格搜索和梯度上升法求解最优类色度通道参数。在哥伦比亚图像拼接检测评估库中的实验结果显示,目前4种主流的图像拼接检测方法在最优类色度通道上的识别率均高于已有的颜色通道,验证了该方法的通用性和有效性。 展开更多

关键词 图像拼接检测 类色度通道 广义判决分析 网格搜索 梯度上升法

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核不相关鉴别分析以及它在字符识别中的应用 被引量：1

15

作者 梁志贞 施鹏飞 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期132-137,共6页

核不相关鉴别分析是在线性不相关鉴别分析的基础上发展起来的·然而,由于核函数的运用,计算核不相关矢量集变得更加复杂·为了解决这个问题,提出一种解决核不相关鉴别分析的有效算法·该算法巧妙地利用了矩阵的分解,然后在... 核不相关鉴别分析是在线性不相关鉴别分析的基础上发展起来的·然而,由于核函数的运用,计算核不相关矢量集变得更加复杂·为了解决这个问题,提出一种解决核不相关鉴别分析的有效算法·该算法巧妙地利用了矩阵的分解,然后在一个矩阵对上进行广义奇异值分解·与此同时,提出了几个相关的定理·最重要的是,提出的算法能克服核不相关鉴别分析中矩阵的奇异问题·在某种意义上,提出的算法拓宽了已有的算法,即从线性问题到非线性问题·最后,用手写数字字符识别实验来验证提出的算法是可行和有效的· 展开更多

关键词 核鉴别分析 广义奇异值分解 核不相关鉴别分析 手写数字字符

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一种基于特征融合的人脸识别新方法 被引量：1

16

作者 高秀梅 杨静宇 +1 位作者 宋枫溪 杨健 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2003年第11期36-38,共3页

提出了一种基于特征融合的人脸识别新方法。首先采用两种不同的K L变换分别降低原始图像空间的维数,避开人脸识别小样本集的局限,然后利用复向量将同一样本的两组特征向量合并在一起,通过运用具有统计不相关性的复线性鉴别分析来抽取人... 提出了一种基于特征融合的人脸识别新方法。首先采用两种不同的K L变换分别降低原始图像空间的维数,避开人脸识别小样本集的局限,然后利用复向量将同一样本的两组特征向量合并在一起,通过运用具有统计不相关性的复线性鉴别分析来抽取人脸图像的有效鉴别特征,最后在ORL人脸库上实验结果表明所提出的方法不仅识别性能优于经典的Fisherfaces,而且仅用14个特征识别率就达到96%。 展开更多

关键词 特征融合 广义线性鉴别分析 特征抽取 人脸识别

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一种新的核广义鉴别特征抽取方法 被引量：1

17

作者 徐春明 张天平 +1 位作者 王正群 王向东 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第9期2134-2136,2142,共4页

在基于核的广义鉴别特征模型的基础上,提出了一种新的核广义鉴别特征抽取方法。利用空间变换的有关理论,使得变换后的核总体散布矩阵满足非奇异性;同时通过核共轭特征抽取方法,抽取满足核共轭正交条件的特征向量,使抽取的特征满足统计... 在基于核的广义鉴别特征模型的基础上,提出了一种新的核广义鉴别特征抽取方法。利用空间变换的有关理论,使得变换后的核总体散布矩阵满足非奇异性;同时通过核共轭特征抽取方法,抽取满足核共轭正交条件的特征向量,使抽取的特征满足统计不相关性。在ORL人脸库上的实验表明了所提方法的有效性,达到了比核鉴别分析等方法更好的识别效果。 展开更多

关键词 广义鉴别分析 核广义鉴别分析 人脸识别 特征抽取

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基于分形理论的水合物回波特征提取及分类识别

18

作者 徐海良 蒋昌健 +1 位作者 杨放琼 孙思聪 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期899-908,共10页

针对海底裸露块状天然气水合物的探测问题,为了能从超声回波中准确提取天然气水合物的特征信息并与其他海底沉积物的特征进行分类识别,提出基于分形理论的水合物分类识别方法。通过实验室超声探测装置获取各类海底沉积物样品和天然气水... 针对海底裸露块状天然气水合物的探测问题,为了能从超声回波中准确提取天然气水合物的特征信息并与其他海底沉积物的特征进行分类识别,提出基于分形理论的水合物分类识别方法。通过实验室超声探测装置获取各类海底沉积物样品和天然气水合物样品的回波信号,并利用分形理论对回波信号进行分析,提取不同海底底质的声学回波特征,然后利用分类算法对底质进行分类识别。利用概率神经网络对沉积物试样回波样本的原始广义维数谱及经过核Fisher判别分析法优化后的特征进行分类识别。研究结果表明:采用多重分形方法提取的不同海底底质的广义维数谱特征差异明显,可以达到区分天然气水合物和其他沉积物的目的;未经优化的原始广义维数谱的识别准确率约为68.8%,而采用降维优化处理后的识别准确率提高到82.3%,表明经降维优化后的核Fisher判别分析法对天然气水合物回波信号的识别具有较好的适应性和较高的准确率。 展开更多

关键词 天然气水合物 分形理论 广义维数谱 核Fisher判别法

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基于greedy GDA的训练数据减少和非线性特征提取方法 被引量：1

19

作者 刘小芳 何彬彬 李小文 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期1511-1514,1519,共5页

针对大数据集情况下标准广义判别分析(GDA)方法进行非线性特征提取时计算复杂度较高的问题,提出了基于GGDA(greedy GDA)的训练数据减少和非线性特征提取方法.该方法用greedy核主成分分析方法的greedy技术对训练数据选取子集;然后用GDA... 针对大数据集情况下标准广义判别分析(GDA)方法进行非线性特征提取时计算复杂度较高的问题,提出了基于GGDA(greedy GDA)的训练数据减少和非线性特征提取方法.该方法用greedy核主成分分析方法的greedy技术对训练数据选取子集;然后用GDA方法对子集而不是全部训练数据训练特征提取模型;并用几种特征提取的数据进行分类对比实验.实验结果表明,GGDA和GDA方法的特征提取性能优于其他对比方法,GGDA方法不仅较好地保持了GDA方法的特征提取性能,而且减少了大数据集进行非线性特征提取的计算复杂度. 展开更多

关键词 greedy广义判别分析 greedy核主成分分析 训练数据减少 非线性特征提取 核矩阵 分类

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监督降维算法的计算和理论分析

20

作者 赵武锋 沈海斌 严晓浪 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期670-674,共5页

在小样本条件下,由于离散矩阵的奇异性,作为监督降维的传统线性鉴别分析(LDA)并不能直接计算.许多扩展算法被提出以克服此问题,一般可分为3类:基于类内离散矩阵零空间的方法、基于总体离散矩阵列空间的方法和基于其它子空间的方法.为了... 在小样本条件下,由于离散矩阵的奇异性,作为监督降维的传统线性鉴别分析(LDA)并不能直接计算.许多扩展算法被提出以克服此问题,一般可分为3类:基于类内离散矩阵零空间的方法、基于总体离散矩阵列空间的方法和基于其它子空间的方法.为了深入了解前2类算法的特性,作了计算和理论分析,并得出结论:在满足一定条件下(小样本高维数据一般都满足),基于类内离散矩阵零空间和基于总体离散矩阵列空间的方法具有等价关系,仅最优矢量集的约束条件和实现途径有所区别.在人脸数据库ORL和YALE上的比较实验结果亦证实了上述结论. 展开更多

关键词 广义奇异值分解 降维 线性鉴别分析 零空间 小样本

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