基于改进ISOMAP算法的图像分类 被引量：3

1

作者 魏宪 李元祥 +2 位作者 赵海涛 庹红娅 许鹏 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期911-915,共5页

利用基于邻域的图像欧氏距离寻找最近邻,并用直接线性判别分析方法(Direct LDA)取代多维尺度分析法(MDS),提出一种改进的等距特征映射(ISOMAP)算法(KIMD-ISOMAP)进行降维.人脸图像分类试验表明:KIMD-ISOMAP提高了ISOMAP的分类能力,扩展... 利用基于邻域的图像欧氏距离寻找最近邻,并用直接线性判别分析方法(Direct LDA)取代多维尺度分析法(MDS),提出一种改进的等距特征映射(ISOMAP)算法(KIMD-ISOMAP)进行降维.人脸图像分类试验表明:KIMD-ISOMAP提高了ISOMAP的分类能力,扩展了邻域半径的选取范围,在加高斯噪声和几何形变的情况下,该算法与其他方法相比,表现出较强的鲁棒性. 展开更多

关键词 流形学习 等距特征映射 直接线性判别 图像欧氏距离 降维

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流形嵌入的支持向量数据描述 被引量：4

2

作者 陈斌 李斌 +1 位作者 潘志松 陈松灿 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期548-553,共6页

测地距离能在宏观层面上较真实地反映数据中所隐含的几何结构,可基于它的支持向量数据描述(SVDD)无法直接优化.为此,文中提出一种流形分类学习算法的设计框架.用原空间测地距离近似各向同性的特征映射(ISOMAP)降维空间上的欧氏距离,即... 测地距离能在宏观层面上较真实地反映数据中所隐含的几何结构,可基于它的支持向量数据描述(SVDD)无法直接优化.为此,文中提出一种流形分类学习算法的设计框架.用原空间测地距离近似各向同性的特征映射(ISOMAP)降维空间上的欧氏距离,即在隐含ISOMAP降维后空间上执行原学习算法.按照该框架,以SVDD为例发展出嵌入的ISOMAP发现的低维流形的SVDD(mSVDD),从而解决基于测地距离的SVDD的优化问题.USPS手写体数字数据集上的实验表明,mSVDD的单类性能较SVDD有较显著提高. 展开更多

关键词 流形嵌入 测地距离 各向同性的特征映射(isomap) 支持向量数据描述(SVDD) 单类分类

原文传递

基于RCMDE和ISOMAP的行星齿轮传动耦合故障辨识研究

3

作者 苏世卿 王华锋 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第9期1584-1594,共11页

现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成,耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重。针对该问题,提出了一种基于精细... 现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成,耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重。针对该问题,提出了一种基于精细复合多尺度散度熵(RCMDE)、等距特征映射(ISOMAP)和遗传算法优化核极限学习机(GA-KELM)的行星齿轮箱耦合故障诊断方法。首先,利用振动加速度计采集了行星齿轮箱单一故障和耦合故障下运行时的振动信号,构建了故障数据集;随后,利用RCMDE提取了行星齿轮箱振动信号的故障特征,建立了初始的特征样本;接着,利用ISOMAP对故障特征进行了降维,并以可视化的方式获取了低维的特征样本;最后,将新特征输入至GA-KELM分类器中,对行星齿轮箱的不同故障类型进行了识别,并基于行星齿轮箱多点损伤样本,对RCMDE方法的可靠性进行了研究。研究结果表明:基于RCMDE和ISOMAP的故障特征提取方法能够有效提取振动信号中的故障特征,而GA-KELM的故障诊断准确率达到了98.13%,平均诊断准确率达到了96.25%。相较其他故障特征提取方法,基于RCMDE、ISOMAP和GA-KELM的行星齿轮箱耦合故障诊断方法能够更好地诊断行星齿轮箱的耦合故障,具有更高的诊断准确率。 展开更多

关键词 齿轮传动 耦合故障 故障诊断准确率 精细复合多尺度散度熵 等距特征映射 遗传算法优化核极限学习机

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基于核矩阵等距映射的无线传感网络节点定位算法 被引量：4

4

作者 杨海 李兵 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期115-123,共9页

针对无线传感网络(Wireless Sensor Network, WSN)中节点位置信息呈现非线性的问题,基于偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)稳健的多元线性回归特点,结合流形学习中的非线性降维方法,提出了一种基于PLS的核矩阵等距映射(Isometri... 针对无线传感网络(Wireless Sensor Network, WSN)中节点位置信息呈现非线性的问题,基于偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)稳健的多元线性回归特点,结合流形学习中的非线性降维方法,提出了一种基于PLS的核矩阵等距映射(Isometric Feature Mapping,ISOMAP)节点定位算法.通过节点间测地距离表征节点非相似性,利用样本点贡献率找寻和剔除邻域中的"短路"边,经质心变换和核变换后映射至高维特征区间,采用PLS方法求得节点位置.仿真结果表明,相比ISOMAP和多维尺度(Multidimensional Scale Method, MDS)算法,该算法具有良好的拓扑稳定性、泛化能力、稳健性和定位精度,降低了计算复杂度. 展开更多

关键词 无线传感网络 节点定位 核矩阵 等距映射

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基于卷积稀疏表示及等距映射的轴承故障诊断 被引量：4

5

作者 施莹 庄哲 林建辉 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1081-1088,1138,共9页

针对卷积稀疏表示(convolution sparse representation,简称CSR)在轴承故障脉冲提取过程中过于依赖惩罚因子的缺点,提出了一种基于卷积稀疏表示、希尔伯特变换(Hilbert transform,简称HT)以及流形学习降维相结合的轴承故障诊断方法。首... 针对卷积稀疏表示(convolution sparse representation,简称CSR)在轴承故障脉冲提取过程中过于依赖惩罚因子的缺点,提出了一种基于卷积稀疏表示、希尔伯特变换(Hilbert transform,简称HT)以及流形学习降维相结合的轴承故障诊断方法。首先,通过在不同惩罚因子下的CSR提取不同稀疏特征的脉冲;其次,针对提取的一系列脉冲进行希尔伯特变换,构造脉冲包络空间;最后,利用等距映射(isometric feature mapping,简称Isomap)流形学习算法对脉冲包络空间求解低维本征包络,以实现故障诊断。通过仿真数据以及台架实验数据验证表明:基于CSRHT-Isomap算法的轮对轴承故障诊断方法可以很好地提取轴承内圈及滚动体故障特征,通过与基于聚合经验模态分解和小波包变换的包络空间算法进行比较,证明该方法在提取本征包络、强化本征包络谱以及放大故障特征频率的谐波数方面具备较大优势。 展开更多

关键词 轴箱轴承 卷积稀疏表示 希尔伯特变换 等距映射 故障诊断

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Isomap的最优嵌入维数的估计算法 被引量：3

6

作者 王勇 吴翊 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第22期6066-6069,共4页

等距特征映射(Isomap)是一种新颖、高效的非线性降维技术,它的一个突出优点是只有两个参数需要设定,即邻域参数和嵌入维数。我们提出了一种新的估计Isomap的最优嵌入维数的算法,该算法使用执行Isomap过程本身所产生的数据来估计流形的... 等距特征映射(Isomap)是一种新颖、高效的非线性降维技术,它的一个突出优点是只有两个参数需要设定,即邻域参数和嵌入维数。我们提出了一种新的估计Isomap的最优嵌入维数的算法,该算法使用执行Isomap过程本身所产生的数据来估计流形的最优嵌入维数,同时能确定邻域参数的最优值。通过与常用的残差估计方法的实例对比,说明这种算法对人造数据集和真实数据集都很有效,而且能更加合理、更加客观地估计出流形的最优嵌入维数。 展开更多

关键词 非线性降维 等距特征映射 残差法 维数

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基于改进的等距离映射算法的人脸识别 被引量：4

7

作者 刘嘉敏 王会岩 +1 位作者 周晓莉 罗甫林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第1期76-79,共4页

针对等距离映射(Isomap)算法在处理扰动图像时拓扑结构不稳定的缺点,提出了一种改进算法。改进算法将图像欧氏距离(IMED)嵌入到等距离映射算法之中。首先引入坐标度量系数计算图像的坐标度量矩阵,通过线性变换将原始图像从欧氏距离(ED)... 针对等距离映射(Isomap)算法在处理扰动图像时拓扑结构不稳定的缺点,提出了一种改进算法。改进算法将图像欧氏距离(IMED)嵌入到等距离映射算法之中。首先引入坐标度量系数计算图像的坐标度量矩阵,通过线性变换将原始图像从欧氏距离(ED)空间转换到图像欧氏距离空间;然后计算变换空间中样本的欧氏距离矩阵,并在此基础上构建样本邻域图,得到近似测地距离矩阵;最后采用多维标度(MDS)分析算法构造样本的低维表示。对ORL和Yale人脸数据库降维并结合最近邻分类器进行实验,基于改进算法的识别率平均分别提高了5.57%和3.95%,表明与原算法相比,改进算法在人脸识别中对图像扰动具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 图像欧氏距离 等距离映射 人脸识别 最近邻分类器

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IMIBSE与ISOMAP在旋转机械故障诊断中的应用

8

作者 周继彦 柳金峰 胡义华 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第6期1027-1038,1067,共13页

针对基本熵的区域划分标准不理想,导致无法有效测量振动信号的复杂度,使故障诊断的准确率不佳这一问题,提出了一种基于改进多尺度改进基本熵(IMIBSE)、等距特征映射(ISOMAP)和随机森林(RF)的旋转机械故障诊断方法。首先,采用基于方差的... 针对基本熵的区域划分标准不理想,导致无法有效测量振动信号的复杂度,使故障诊断的准确率不佳这一问题,提出了一种基于改进多尺度改进基本熵(IMIBSE)、等距特征映射(ISOMAP)和随机森林(RF)的旋转机械故障诊断方法。首先,采用基于方差的区域划分准则对基本熵进行了改进,结合改进的粗粒化处理,提出了IMIBSE,并将其用于提取故障特征;随后,利用ISOMAP对原始故障特征进行了特征降维,选择了对分类贡献最大的一组特征作为故障敏感特征;最后,基于RF建立了多故障分类器,将故障敏感特征输入至RF模型进行了训练和测试,实现了旋转机械的故障识别,利用齿轮箱和离心泵两种故障数据集将IMIBSE方法与复合多尺度基本熵、多尺度改进基本熵、多尺度基本熵进行了比较和分析。研究结果表明:IMIBSE不仅具有最佳的可视化效果,而且取得的识别准确率最高,二者均达到了100%,而二者的平均分类准确率分别为100%和99.8%;相较于其他故障诊断方法,IMIBSE方法的准确率更高,而且适用于小样本的故障识别问题。 展开更多

关键词 齿轮箱 离心泵 故障诊断 改进多尺度改进基本熵 等距特征映射 随机森林 改进的粗粒化处理

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基于Isomap的SMO算法及在煤与瓦斯突出预测中的应用 被引量：3

9

作者 朱莉 谷琼 +1 位作者 蔡之华 余钢 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 2009年第6期958-965,共8页

煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具有不确定性、模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于数学建模的统计预测方法的应用受到很大限制.在研究非线性降维等距特征映射和序贯最小优化算法的基础上,... 煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具有不确定性、模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于数学建模的统计预测方法的应用受到很大限制.在研究非线性降维等距特征映射和序贯最小优化算法的基础上,提出一种基于等距特征映射的煤与瓦斯突出序贯最小优化算法,该方法改进了样本向量之间的距离度量,用测地距离代替传统的欧式距离,有助于挖掘高维数据内在的几何结构.实例验证表明,该算法能可靠预测煤与瓦斯突出的危险性分类,实验进一步将Isomap和主成分分析的降维结果相比较,结果显示Isomap优于传统的线性降维技术,这说明非线性降维技术在地学数据分析中具有一定的应用潜力. 展开更多

关键词 煤与瓦斯突出 等距特征映射 序贯最小优化 支持向量机 主成分分析 分类

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应用于不完整流形的ISOMAP算法 被引量：3

10

作者 邵超 张慧娟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第7期1987-1990,共4页

等距特征映射(ISOMAP)算法要求数据位于单一流形之上且具有良好采样,而当数据采样于一个不完整流形时,该算法将会产生"过聚类"问题。为此,提出了一种改进算法——WISOMAP,它采用多维尺度分析(MDS)算法的一个变种——WMDS来降... 等距特征映射(ISOMAP)算法要求数据位于单一流形之上且具有良好采样,而当数据采样于一个不完整流形时,该算法将会产生"过聚类"问题。为此,提出了一种改进算法——WISOMAP,它采用多维尺度分析(MDS)算法的一个变种——WMDS来降低逼近精度相对较差的多边测地距离在MDS距离保持中的主导作用,使逼近精度相对较好的少边测地距离能够得到更好的保持,从而能在一定程度上缓解"过聚类"问题。实验结果表明WISOMAP算法能更好地对采样于不完整流形的数据进行可视化。 展开更多

关键词 不完整流形 等距特征映射 多维尺度分析

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局部测地距离估计的增量等距特征映射算法 被引量：3

11

作者 吴文通 李元祥 +1 位作者 韦邦合 郑思龙 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1082-1086,共5页

基于经典等距特征映射(ISOMAP)算法易受噪声干扰和邻域大小影响,采用局部测地距离估计输入数据点的初始邻域,并结合增量学习思想,提出一种基于局部测地距离估计的增量ISOMAP算法进行降维,以提高ISOMAP算法的分类能力.人脸识别试验表明,... 基于经典等距特征映射(ISOMAP)算法易受噪声干扰和邻域大小影响,采用局部测地距离估计输入数据点的初始邻域,并结合增量学习思想,提出一种基于局部测地距离估计的增量ISOMAP算法进行降维,以提高ISOMAP算法的分类能力.人脸识别试验表明,该算法识别性能优越,对噪声和几何形变具有鲁棒性. 展开更多

关键词 流形学习 等距特征映射 增量学习 局部测地距离 降维

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基于小世界模型的流形学习算法 被引量：1

12

作者 石陆魁 杨庆新 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期2917-2920,共4页

等距特征映射(ISOMAP)不仅计算复杂度很高,而且缺乏对新样本的学习能力。基于标志点的ISOMAP(L-ISOMAP)通过只保持一些标志点之间的测地线距离有效地降低了复杂度,然而标志点集的随机选择常常会导致较差的嵌入结果。为此,提出了一种基... 等距特征映射(ISOMAP)不仅计算复杂度很高,而且缺乏对新样本的学习能力。基于标志点的ISOMAP(L-ISOMAP)通过只保持一些标志点之间的测地线距离有效地降低了复杂度,然而标志点集的随机选择常常会导致较差的嵌入结果。为此,提出了一种基于小世界模型的流形学习算法。根据小世界模型的原理,该算法仅仅保持每个样本点与其k个最近邻和一些随机选择的远点之间的测地线距离,采用最速梯度下降法优化来得到数据的低维表示。理论分析表明,该算法的计算复杂度远远低于ISOMAP的复杂度。利用应力函数和剩余方差对3个算法进行了比较。实验结果表明,从该算法得到的结果与从ISOMAP得到的结果相近,且优于从L-ISOMAP得到的结果。同时,该算法可以实现对新样本的学习,对噪声也不太敏感。 展开更多

关键词 流形学习 等距特征映射 最速梯度下降 小世界模型 标志点

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非线性子空间中的运动数据编辑和风格生成

13

作者 向坚 吴飞 +1 位作者 庄越挺 俞坚 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期2049-2054,2132,共7页

提出了基于三维人体运动数据和等距特征映射(ISOMAP)降维机制的子空间人体运动风格生成和编辑的方法.该方法拓展了传统ISOMAP难以处理非训练(out of sample)数据的局限性,在具有非线性内在属性的高维运动数据空间和低维非线性风格化子... 提出了基于三维人体运动数据和等距特征映射(ISOMAP)降维机制的子空间人体运动风格生成和编辑的方法.该方法拓展了传统ISOMAP难以处理非训练(out of sample)数据的局限性,在具有非线性内在属性的高维运动数据空间和低维非线性风格化子空间之间建立映射,使之能够直接应用在非训练数据集.对于映射到低维子空间的运动数据利用分解生成模型分离出运动的内容参数和风格参数,通过在子空间中调整这两种参数并逆向映射到原始运动数据空间,实现运动数据的编辑和新风格的生成.实验结果表明,该方法能够在虚拟现实场景中自动生成各种复杂新风格的人体运动,并具有精度高的特点. 展开更多

关键词 人体运动风格 isomap 非线性子空间 运动数据

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基于语义邻域的数据降维方法在三维模型检索中的应用

14

作者 王新颖 吕天阳 +2 位作者 王生生 王钲旋 张宇 《大连海事大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期107-110,共4页

为提高三维模型的识别速度以及检索准确率,提出一种基于语义邻域的数据降维方法.通过基于内容的三维模型检索过程中的相关反馈记录,构造一个三维模型的语义邻接图,采用其中任意两点的最短路径长度来近似代替两点在流形空间上的测地距离... 为提高三维模型的识别速度以及检索准确率,提出一种基于语义邻域的数据降维方法.通过基于内容的三维模型检索过程中的相关反馈记录,构造一个三维模型的语义邻接图,采用其中任意两点的最短路径长度来近似代替两点在流形空间上的测地距离,再通过多维尺度分析(MDS)算法来构造数据点在低维欧氏空间中的内在表示.对Princeton ShapeBenchmark的实验表明,该方法在数据的低维嵌入中保留了数据之间的语义关系,在三维模型检索中取得了更好的检索效果. 展开更多

关键词 三维模型检索 数据降维 语义邻域 等距映射

原文传递

等距特征映射的支持向量机模型在上市公司信用风险评估中的应用 被引量：2

15

作者 李菲雅 邓翔 《河北大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2013年第1期102-107,共6页

为了实现上市公司信用风险的科学定量管理,提出了一种基于支持向量机(SVM)的信用风险评估方法。考虑到财务数据特征的非线性和高维性,采用等距特征映射(Isomap)算法对财务指标进行特征提取,以减少数据的冗余,针对人为选择SVM参数的盲目... 为了实现上市公司信用风险的科学定量管理,提出了一种基于支持向量机(SVM)的信用风险评估方法。考虑到财务数据特征的非线性和高维性,采用等距特征映射(Isomap)算法对财务指标进行特征提取,以减少数据的冗余,针对人为选择SVM参数的盲目性,应用遗传算法优化其参数。通过以中国上市公司财务数据为基础的实证分析表明:基于Isomap的SVM模型比BPNN(BP神经网络)、PCA-SVM(主成分-支持向量机)模型具有更强的信用风险评估能力,小样本评估准确率达到91%。 展开更多

关键词 信用风险评估 等距特征映射 支持向量机

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