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半监督稀疏鉴别核局部线性嵌入的非线性过程故障检测 被引量：3
1
作者 任世锦 李新玉 +2 位作者 徐桂云 潘剑寒 杨茂云 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期49-58,共10页
复杂过程往往受到运行状态复杂、工作条件恶劣等因素影响,过程数据具有很强的非线性、随机性和流形结构.近年来,核局部线性嵌入(kernel locally linear embedding,KLLE)已经成功应用于复杂过程故障检测.然而KLLE是一种无监督流形学习算... 复杂过程往往受到运行状态复杂、工作条件恶劣等因素影响,过程数据具有很强的非线性、随机性和流形结构.近年来,核局部线性嵌入(kernel locally linear embedding,KLLE)已经成功应用于复杂过程故障检测.然而KLLE是一种无监督流形学习算法,能够保持样本的局部几何信息,忽视了总体数据样本集全局/非局部鉴别信息.针对上述问题,本文提出一种新的半监督稀疏鉴别核局部线性嵌入(semi-supervised sparse discriminantKLLE,SSDKLLE)算法并用于非线性工业过程故障检测.本文主要贡献如下:(1)把半监督学习与Fisher鉴别分析(fisher discriminant analysis,FDA)引入到KLLE,有效地利用了总体数据集几何鉴别信息,提高了算法对不同类别数据的分离性;(2)基于稀疏表示通过重构优化方法对信号自适应稀疏表达的优点,利用稀疏表示自适应选择最近邻样本以及数目,提高算法鲁棒性和局部保持性能;(3)引入局部邻域处理以及核技巧策略降低过程工况数据变化对监测算法的影响,提高非线性多工况过程监测方法的性能.基于UCI数据和TE平台的仿真实验结果验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 过程故障检测 核局部线性嵌入 半监督学习 FISHER鉴别分析 稀疏表示
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基于SKLLE和SVM的人脸表情识别 被引量：10
2
作者 晏勇 《西南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期55-60,共6页
为有效提取人脸表情图像特征并降低特征向量维数,该文提出一种基于监督核局部线性嵌入(Supervised Kernel Locally Linear Embedding,SKLLE)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的降维和分类方法.利用人脸表情图像数据本身... 为有效提取人脸表情图像特征并降低特征向量维数,该文提出一种基于监督核局部线性嵌入(Supervised Kernel Locally Linear Embedding,SKLLE)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的降维和分类方法.利用人脸表情图像数据本身的非线性流形结构信息和标签信息实现维数约简,提取低维嵌入特征用于人脸表情识别,采用支持向量机代替传统的K近邻分类器.基于JAFFE人脸表情图像库和Cohn-Kanade人脸表情数据库的实验结果表明,该方法可以很好地实现维数约简,达到较高的识别率,有效地提高了人脸表情识别的性能. 展开更多
关键词 人脸表情识别 流形学习 局部线性嵌入 监督核局部线性嵌入 支持向量机
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一种面向分类的核局部线性嵌入算法 被引量：2
3
作者 徐春明 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第2期166-168,共3页
局部线性嵌入算法(LLE)已被广泛运用于模式分类,但它存在两个缺点。首先LLE是一种无监督学习方法,没有很好地利用类别信息;其次,LLE算法假设数据在局部上的分布是线性的,如数据非线性分布则效果有限。对此,提出了一种解决分类问题的核... 局部线性嵌入算法(LLE)已被广泛运用于模式分类,但它存在两个缺点。首先LLE是一种无监督学习方法,没有很好地利用类别信息;其次,LLE算法假设数据在局部上的分布是线性的,如数据非线性分布则效果有限。对此,提出了一种解决分类问题的核局部线性嵌入算法。利用KLLE算法的思想寻找样本的内在流形分布,并通过重构误差来判定该样本的类别。所提方法考虑了样本的类别信息,也适合于处理局部非线性分布的数据。在Yale人脸库的实验结果验证了其有效性。 展开更多
关键词 局部线性嵌入 核局部线性嵌入 分类型核局部线性嵌入
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基于核局部线性嵌入算法的图像去噪方法 被引量：1
4
作者 徐春明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第20期208-209,215,共3页
利用局部线性嵌入算法进行图像去噪时,如果局部近邻样本呈现非线性关系,图像去噪效果会受到影响。针对该问题,提出基于核局部线性嵌入算法的图像去噪方法。通过非线性核函数将样本映射到高维线性空间,在高维空间运用局部线性嵌入算法进... 利用局部线性嵌入算法进行图像去噪时,如果局部近邻样本呈现非线性关系,图像去噪效果会受到影响。针对该问题,提出基于核局部线性嵌入算法的图像去噪方法。通过非线性核函数将样本映射到高维线性空间,在高维空间运用局部线性嵌入算法进行图像去噪。实验结果表明,该方法能有效地对高维非线性图像进行去噪,性能优于中值滤波算法和局部线性嵌入算法。 展开更多
关键词 图像去噪 局部线性嵌入算法 核局部线性嵌入算法
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有监督的核局部线性嵌入算法
5
作者 喻军 申家峰 《科学技术与工程》 2008年第14期3982-3984,共3页
核局部线性嵌入法是一个优异的流形学习方法,对于非线性高维数据的降维问题,具有较好的效果。但是算法本身是一个无监督学习方法,对于模式分类等有监督学习问题效果不是很好。通过分析监督学习问题的机理,提出了一种有监督的核函数局部... 核局部线性嵌入法是一个优异的流形学习方法,对于非线性高维数据的降维问题,具有较好的效果。但是算法本身是一个无监督学习方法,对于模式分类等有监督学习问题效果不是很好。通过分析监督学习问题的机理,提出了一种有监督的核函数局部线性嵌入算法,数值实验证明算法对于有监督学习问题,具有较好的效果。 展开更多
关键词 核局部线性嵌入 流形学习 有监督学习
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Curvelet域流形学习人脸识别算法研究
6
作者 张九龙 张志禹 +1 位作者 焦妍 夏春丽 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期140-144,150,共6页
Curvelet是一种多尺度多方向的图像变换工具,能有效克服小波在表达图像沿边缘奇异特征时的冗余,形成特征的稀疏表达。进一步考虑高维图像可能存在于一个低维流形上,所以提出将曲波提取到的特征应用流形学习处理以发现其低维结构应用于... Curvelet是一种多尺度多方向的图像变换工具,能有效克服小波在表达图像沿边缘奇异特征时的冗余,形成特征的稀疏表达。进一步考虑高维图像可能存在于一个低维流形上,所以提出将曲波提取到的特征应用流形学习处理以发现其低维结构应用于人脸识别。实验表明Curvelet提取到的特征经LLE处理后能找到优于LLE下的流形结构。和已有Gabor结合流形学习人脸识别的比较研究说明,曲波结合流形学习的方法获得了高于Gabor结合流形学习的识别率,在Essex表情库和YaleB光照库上的实验证明了这一点。 展开更多
关键词 GABOR小波 流形学习 核函数 核局部线性嵌入 人脸识别
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