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基于流形距离的人工免疫无监督分类与识别算法 被引量:30
1
作者 公茂果 焦李成 +1 位作者 马文萍 张向荣 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期367-375,共9页
将一种新的流形距离作为相似性度量测度,提出了一种用于无监督分类与识别的人工免疫系统方法.通过基于流形距离的相似性度量,有效利用样本集固有的全局一致性信息,充分挖掘无类属样本的空间分布信息,对样本进行类别划分.新方法将免疫响... 将一种新的流形距离作为相似性度量测度,提出了一种用于无监督分类与识别的人工免疫系统方法.通过基于流形距离的相似性度量,有效利用样本集固有的全局一致性信息,充分挖掘无类属样本的空间分布信息,对样本进行类别划分.新方法将免疫响应过程建模为一个四元组AIR=(G,I,R,A),其中G为引发免疫响应的外界刺激,即抗原;I为所有可能抗体的集合;R为抗体间相互作用的规则集合;A为支配抗体反应、指导抗体进化的动态算法.针对无监督分类问题,将抗体编码为代表各类别的典型样本序号的排列,利用动态算法A搜索能代表各类别的典型样本的最佳组合.将新方法与标准的K-均值算法、基于流形距离的进化聚类算法以及Maulik等人提出的基于遗传算法的聚类算法进行了性能比较.对6个人工数据集及手写体数字识别问题的仿真实验结果显示,新方法对样本空间分布复杂的无监督分类问题和实际的模式识别问题具有较高的准确率和较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 人工免疫系统 流形 无监督分类 聚类 模式识别
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基于Isomap的流形结构重建方法 被引量:20
2
作者 孟德宇 徐晨 徐宗本 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期545-555,共11页
已有的流形学习方法仅能建立点对点的降维嵌入,而未建立高维数据流形空间与低维表示空间之间的相互映射.此缺陷已限制了流形学习方法在诸多数据挖掘问题中的进一步应用.针对这一问题,文中提出了两种新型高效的流形结构重建算法:快速算... 已有的流形学习方法仅能建立点对点的降维嵌入,而未建立高维数据流形空间与低维表示空间之间的相互映射.此缺陷已限制了流形学习方法在诸多数据挖掘问题中的进一步应用.针对这一问题,文中提出了两种新型高效的流形结构重建算法:快速算法与稳健算法.其均以经典的Isomap方法内在运行机理为出发点,进而推导出高维流形空间与低维表示空间之间双向的显式映射函数关系,基于此函数即可实现流形映射的有效重建.理论分析与实验结果证明,所提算法在计算速度、噪音敏感性、映射表现等方面相对已有方法具有明显优势. 展开更多
关键词 数据降维 流形学习 等距特征映射 模式分类 特征描述
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一种新的有监督流形学习方法 被引量:15
3
作者 孟德宇 徐宗本 戴明伟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期2072-2077,共6页
提出了一种新的有监督流形学习方法,目的是提供将流形学习降维方法高效应用于有监督学习问题的全新策略.算法的核心思想是集成流形学习方法对高维流形结构数据的降维有效性与支撑向量机(SVM)在中小规模分类数据集上的优良特性实现高效... 提出了一种新的有监督流形学习方法,目的是提供将流形学习降维方法高效应用于有监督学习问题的全新策略.算法的核心思想是集成流形学习方法对高维流形结构数据的降维有效性与支撑向量机(SVM)在中小规模分类数据集上的优良特性实现高效有监督流形学习.算法具体实现步骤为:首先利用SVM在流形学习降维数据中选出对分类决策最重要的数据集,即支撑向量集;按标号返回可得到原空间的支撑向量集;在这个集合上再次使用SVM即可得到原空间的分类决策,从而完成有监督流形学习.在一系列人工与实际数据集上的实验验证了方法的有效性. 展开更多
关键词 流形学习方法 支撑向量机 等距特征映射 局部线性嵌入 分类
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高光谱图像降维的判别流形学习方法 被引量:12
4
作者 杜博 张乐飞 +1 位作者 张良培 胡文斌 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期320-325,共6页
本文提出了一种高光谱图像降维的判别流形学习方法.针对获取的大量遥感对地观测数据存在大量冗余信息的特点,引入改进的流形学习方法对高光谱遥感数据进行降维处理,以提高遥感图像自动分类的总体准确度.该方法充分利用遥感图像自动分类... 本文提出了一种高光谱图像降维的判别流形学习方法.针对获取的大量遥感对地观测数据存在大量冗余信息的特点,引入改进的流形学习方法对高光谱遥感数据进行降维处理,以提高遥感图像自动分类的总体准确度.该方法充分利用遥感图像自动分类中训练样本的判别信息,将输入样本的类别信息加入到常规流形学习方法的框架中,从本质上提高输出的特征在低维空间中的判别力.同时,引入线性化模型以解决流形学习方法中常见的小样本问题.对高光谱遥感图像自动分类的实验表明,基于判别流形学习的高光谱遥感图像自动分类方法能够显著地提高图像分类准确度. 展开更多
关键词 流形学习 高光谱降维 分类
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基于流形光谱降维和深度学习的高光谱影像分类 被引量:11
5
作者 师芸 马东晖 +2 位作者 吕杰 李杰 史经俭 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期151-160,F0003,共11页
高光谱影像存在的"休斯(Hughes)现象"是制约高光谱影像分类精度的一个重要因素。为了提高高光谱影像分类精度,提出一种基于流形光谱特征的高光谱影像分类算法。首先使用t分布随机邻域嵌入算法对高光谱影像进行降维;其次将降... 高光谱影像存在的"休斯(Hughes)现象"是制约高光谱影像分类精度的一个重要因素。为了提高高光谱影像分类精度,提出一种基于流形光谱特征的高光谱影像分类算法。首先使用t分布随机邻域嵌入算法对高光谱影像进行降维;其次将降维后的高光谱数据作为输入层,使用卷积神经网络提取空间深层特征;最后,将提取到的深层空间-光谱特征从隐层特征空间映射到样本标记空间并进行分类。结果表明,与其他算法相比,该研究究算法的总体精度和Kappa系数最高,3个数据集总体精度分别为99.05%、99.43%和98.90%,Kappa系数分别为98.78%、98.97%和98.34%,显著提高了高光谱影像的分类精度,减少了分类用时,有效解决了传统降维方法容易忽视局部特征的缺点。将流形学习降维和深度学习分类相结合为高光谱遥感影像分类和土地利用研究研究提供了一种思路。 展开更多
关键词 卷积神经网络 机器视觉 高光谱 降维 流形学习 影像分类
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高光谱影像空-谱协同嵌入的地物分类算法 被引量:11
6
作者 黄鸿 郑新磊 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期964-972,共9页
针对传统高光谱影像地物分类算法大多仅考虑光谱信息而忽略空间邻近像元间相关性的问题,提出了一种空-谱协同嵌入(SSCE)降维算法和空-谱协同最近邻(SSCNN)分类器。首先,定义一种空-谱协同距离,并将其应用于近邻选取和低维嵌入;然后,构建... 针对传统高光谱影像地物分类算法大多仅考虑光谱信息而忽略空间邻近像元间相关性的问题,提出了一种空-谱协同嵌入(SSCE)降维算法和空-谱协同最近邻(SSCNN)分类器。首先,定义一种空-谱协同距离,并将其应用于近邻选取和低维嵌入;然后,构建空-谱近邻关系图来保持数据中的流形结构,并在权值设置中增大空间近邻点的权重以增强数据间的聚集性,提取鉴别特征;最后使用SSCNN分类器对降维后的数据进行分类。利用PaviaU和Salinas高光谱数据集进行试验验证,结果表明,与传统的光谱分类算法相比,该算法能有效提高高光谱影像的地物分类精度。 展开更多
关键词 高光谱影像 维数简约 空-谱协同 流形结构 分类
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基于流形嵌入过采样的非平衡数据分类方法 被引量:11
7
作者 程健 杨凌凯 +1 位作者 崔宁 郭一楠 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1325-1333,共9页
工业监测数据中正常与异常状态数据一般存在非平衡性,而传统的过采样非平衡数据处理方法往往在解决非线性、高维含噪的非平衡问题时不能获得满意的模式分类效果.本文利用流形学习的非线性降维,提出一种流形嵌入过采样方法,为有机结合流... 工业监测数据中正常与异常状态数据一般存在非平衡性,而传统的过采样非平衡数据处理方法往往在解决非线性、高维含噪的非平衡问题时不能获得满意的模式分类效果.本文利用流形学习的非线性降维,提出一种流形嵌入过采样方法,为有机结合流形学习与过采样的非平衡数据模式分类方法提供了统一框架.研究结果表明:该方法采用过采样平衡数据在流形空间的低维嵌入数据直接完成模式分类,可以减小流形嵌入空间到原始数据空间反映射的计算代价和模式分类成本.另外,流形学习可以有效保持原始数据结构特性,在流形嵌入空间的过采样可以实现更符合原始数据特性的非线性插值.面向TE过程和矿山微震2种具有不同规模和特性的非平衡工业监测数据集,F1指标分别平均提升了21.94%和37.34%,AUC指标分别提升了37.85%和10.64%,从而验证了所提方法在解决较大数据规模的非平衡模式分类问题时,具有稳定良好的分类效果. 展开更多
关键词 流形学习 过采样 非平衡数据 模式分类 TE过程 矿山微震
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一种半监督局部线性嵌入算法的文本分类方法 被引量:9
8
作者 夏士雄 李佑文 周勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第1期64-67,共4页
针对局部线性嵌入算法(LLE)应用于非监督机器学习中的缺陷,将该算法与半监督思想相结合,提出了一种基于半监督局部线性嵌入算法的文本分类方法。通过使用文本数据的流形结构和少量的标签样本,将LLE中的距离矩阵采用分段形式进行调整;使... 针对局部线性嵌入算法(LLE)应用于非监督机器学习中的缺陷,将该算法与半监督思想相结合,提出了一种基于半监督局部线性嵌入算法的文本分类方法。通过使用文本数据的流形结构和少量的标签样本,将LLE中的距离矩阵采用分段形式进行调整;使用调整后的矩阵进行线性重建从而实现数据降维;针对半监督LLE中使用欧氏距离的缺点,采用高斯核函数将欧氏距离进行变换,并用新的核距离取代欧氏距离,提出了基于核的半监督局部线性嵌入算法;最后通过仿真实验验证了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 局部线性嵌入算法 半监督学习 流形学习 文本分类 核函数
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基于流形学习的光学遥感图像分类 被引量:9
9
作者 王云艳 罗冷坤 王重阳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期1212-1219,共8页
随着光学遥感图像技术的快速发展与广泛应用,对光学遥感图像的准确分类具有深远的研究意义。传统特征提取方式提取的高维特征中夹杂着许多冗余信息,分类过程可能导致过拟合现象,针对传统的线性降维算法不足以保持原始数据的内部结构,容... 随着光学遥感图像技术的快速发展与广泛应用,对光学遥感图像的准确分类具有深远的研究意义。传统特征提取方式提取的高维特征中夹杂着许多冗余信息,分类过程可能导致过拟合现象,针对传统的线性降维算法不足以保持原始数据的内部结构,容易造成数据失真这一问题,提出基于流形学习的光学遥感图像分类算法。该算法首先提取出图像的SIFT特征,然后将流形学习运用于特征降维,最后结合支持向量机进行训练和识别。实验结果表明,在Satellite、NWPU和UCMerced实验数据中,冰川、建筑群和海滩分类精度得到了有效提高,达到85%左右;针对沙漠、岩石、水域等特殊环境遥感图像,分类精度提高了10%左右。总而言之,基于流形学习的分类算法对通过降维之后的数据能够保持在原高维空间中的拓扑结构,相似特征点能得到有效聚合,预防了“维数灾难”,减少了计算量,保证了分类精度。 展开更多
关键词 流形学习 遥感图像 图像分类 支持向量机
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基于精细复合多元多尺度加权排列熵与流形学习的滚动轴承故障诊断 被引量:7
10
作者 刘武强 申金星 杨小强 《轴承》 北大核心 2021年第9期54-60,共7页
为充分利用多通道振动信息,将表征同步多通道数据多变量复杂度的多元多尺度熵理论引入滚动轴承故障诊断。同时,针对排列熵未考虑时间序列的振幅信息以及多尺度过程中粗粒化方式存在不足等缺陷,提出了精细复合多元多尺度加权排列熵并将... 为充分利用多通道振动信息,将表征同步多通道数据多变量复杂度的多元多尺度熵理论引入滚动轴承故障诊断。同时,针对排列熵未考虑时间序列的振幅信息以及多尺度过程中粗粒化方式存在不足等缺陷,提出了精细复合多元多尺度加权排列熵并将其用于提取滚动轴承的故障特征。随后,利用t-SNE对特征进行二次提取,寻找相关性较大的特征组成候选样本,结合随机森林分类器进行故障分类。2种滚动轴承试验数据的分析表明,该方法能够提取高质量的滚动轴承故障特征,获得较高的分类准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 多尺度耦合方法 流形学习 分类
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基于推广流形学习的高分辨遥感影像目标分类 被引量:7
11
作者 郭亚宁 林伟 +3 位作者 潘泉 赵春晖 胡劲文 马娟娟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期720-729,共10页
针对传统的流形学习算法不能对位于黎曼流形上的协方差描述子进行有效降维这一问题,本文提出一种推广的流形学习算法,即基于Log-Euclidean黎曼核的自适应半监督正交局部保持投影(Log-Euclidean Riemannian kernel-based adaptive semi-s... 针对传统的流形学习算法不能对位于黎曼流形上的协方差描述子进行有效降维这一问题,本文提出一种推广的流形学习算法,即基于Log-Euclidean黎曼核的自适应半监督正交局部保持投影(Log-Euclidean Riemannian kernel-based adaptive semi-supervised orthogonal locality preserving projection, LRK-ASOLPP),并将其成功用于高分辨率遥感影像目标分类问题.首先,提取图像每个像素点处的几何结构特征,计算图像特征的协方差描述子;其次,通过采用Log-Euclidean黎曼核将协方差描述子投影到再生核Hilbert空间;然后,基于流形学习理论,建立黎曼流形上半监督正交局部保持投影算法模型,利用交替迭代更新算法对目标函数进行优化求解,同时获得相似性权矩阵和低维投影矩阵;最后,利用求得的低维投影矩阵计算测试样本的低维投影,并用K–近邻、支持向量机(Support victor machine, SVM)等分类器对其进行分类.三个高分辨率遥感影像数据集上的实验结果说明了该算法的有效性与可行性. 展开更多
关键词 协方差矩阵 Log-Euclidean黎曼核 流形学习 目标分类
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一种面向图像分类的流形学习降维算法 被引量:7
12
作者 刘开南 冯新扬 邵超 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第8期210-213,229,共5页
数据挖掘中的流形学习降维算法可以应用于图像分类等领域。提出一种面向图像分类的流形学习降维算法Mod-LLE(Modified Locally Linear Embedding)。该算法是针对高维数据的局部线性嵌入降维算法的改进,其整合了图像识别信息来更好地改... 数据挖掘中的流形学习降维算法可以应用于图像分类等领域。提出一种面向图像分类的流形学习降维算法Mod-LLE(Modified Locally Linear Embedding)。该算法是针对高维数据的局部线性嵌入降维算法的改进,其整合了图像识别信息来更好地改善优化效果,达到在处理过程中保证原始数据固有的拓扑组成结构。以标准数据集作为案例进行测试。图像分类功能测试与降维性能测试结果表明:该算法对于人脸图像的分类精度比较高,降维性能良好。 展开更多
关键词 流形学习 局部线性嵌入 图像分类 人脸识别 降维算法
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具有缩影K_n的图式流形 被引量:4
13
作者 钱有华 翁云杰 陈胜敏 《浙江师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第4期334-337,共4页
给出了以Kn(n≥3)为缩影的图式流形的伴随矩阵所有特征多项式个数的算法,并利用Matlab软件求出了缩影为K8和K9的图式流形的伴随矩阵不同特征多项式为235和1824个,从而得到它们同胚分类的下界为235和1824.
关键词 流形 伴随矩阵 特征多项式 同胚 下界 个数 算法 图式 分类 Matlab软件
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基于FFT和LLTSA的传动系统故障诊断研究 被引量:5
14
作者 陈晓 刘秋菊 王仲英 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第4期513-518,共6页
在传统的故障诊断方法中,往往先要基于先验知识求取原始振动信号的特征,并将其输入到智能分类器中进行模式识别,其中容易出现信息丢失,且依靠人为经验进行判断不够准确,针对这一问题,提出了基于快速傅里叶变换(FFT)与流行学习联合的智... 在传统的故障诊断方法中,往往先要基于先验知识求取原始振动信号的特征,并将其输入到智能分类器中进行模式识别,其中容易出现信息丢失,且依靠人为经验进行判断不够准确,针对这一问题,提出了基于快速傅里叶变换(FFT)与流行学习联合的智能故障诊断模型。首先,采用FFT变换将原始数据从时域转换到频域,获得了高维特征数据;然后,使用3种流形学习算法,即多维尺度变换(MDS)、核主成分分析(KPCA)、线性局部切空间排列(LLTSA),获得了低维表征信息;最后,基于故障诊断试验平台系统,对轴承及齿轮工作数据信息进行了获取与处理,将其数据样本输入到智能分类器中,进行了训练和测试。研究结果表明:FFT降维变换可以有效地减少人为选择因素引起的样本衰减现象,同时最近邻域估计算法可以提高智能分类器的测试准确率,使得基于FFT与流行学习的联合智能分类模型对状态数据识别率在80%以上,其中FFT+LLTSA联合智能分类模型的识别率最高可达到87%以上;该结果可验证该分类模型在机械传动系统故障检测中具有的有效性。 展开更多
关键词 机械传动系统 快速傅里叶变换 流形学习 线性局部切空间排列 智能分类
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基于目标域局部近邻几何信息的域自适应图像分类方法 被引量:6
15
作者 唐宋 陈利娟 +1 位作者 陈志贤 叶茂 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期1164-1168,共5页
在许多实际工程应用中,训练场景(源域)和测试场景(目标域)的分布并不相同,如果将源域中训练的分类器直接应用到目标域,性能往往会出现大幅度下降。目前大多数域自适应方法以概率推导为基础。从图像特征表达的角度出发,针对自适应图像分... 在许多实际工程应用中,训练场景(源域)和测试场景(目标域)的分布并不相同,如果将源域中训练的分类器直接应用到目标域,性能往往会出现大幅度下降。目前大多数域自适应方法以概率推导为基础。从图像特征表达的角度出发,针对自适应图像分类问题,提出一种新的基于协同特征的无监督方法。首先,所有源样本被作为字典;然后,距离目标样本最近的三个目标域样本被用来帮助鲁棒地表达局部近邻几何信息;最后,结合字典和局部近邻信息实现编码,并利用最近邻分类器完成分类。因为协同特征通过融合目标域局部近邻信息,获得了更强的鲁棒性和区分性,基于该特征编码的分类方法具有更好的分类性能。在域自适应数据集上的对比实验结果表明所提算法是有效的。 展开更多
关键词 域自适应 流形 目标域局部近邻关系 协同表达 图像分类
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融合空谱特征的MR-KRVFL高光谱地物识别模型研究
16
作者 郭国璐 范玉刚 冯晓苏 《化工自动化及仪表》 CAS 2024年第2期284-293,共10页
针对高光谱图像复杂空谱特性影响地物识别模型分类精度的问题,提出一种融合空谱特征的流形正则化核随机向量函数连接网络(MR-KRVFL)高光谱图像地物识别方法。首先,对高光谱图像进行熵率超像素分割(ERS),获取对应的同质区域;其次,利用主... 针对高光谱图像复杂空谱特性影响地物识别模型分类精度的问题,提出一种融合空谱特征的流形正则化核随机向量函数连接网络(MR-KRVFL)高光谱图像地物识别方法。首先,对高光谱图像进行熵率超像素分割(ERS),获取对应的同质区域;其次,利用主元分析(PCA)对同质区域进行降维并提取其空谱联合特征;最后,基于空谱特征信息,构造核随机向量函数连接网络(KRVFL)地物识别模型,并对模型进行流形正则化约束,提高高光谱图像地物识别模型的泛化性能。将该模型应用于Indian Pines和Pavia University高光谱数据集,分类精度达到了96.84%和98.83%,证明所提模型的有效性。 展开更多
关键词 熵率超像素分割 高光谱图像 核函数 流形正则化 分类精度 地物识别
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基于拉普拉斯特征映射高光谱遥感影像降维及其分类 被引量:6
17
作者 钱进 邓喀中 范洪冬 《遥感信息》 CSCD 2012年第5期3-7,共5页
在进行高光谱遥感影像监督分类过程中,结合高光谱数据非线性的特点和流形学习强大的非线性处理能力,提出一种基于拉普拉斯特征映射(LE)降维和最佳指数法(OIF)波段组合选择训练样本进行SVM分类的策略,首先对高光谱遥感影像波段进行优化,... 在进行高光谱遥感影像监督分类过程中,结合高光谱数据非线性的特点和流形学习强大的非线性处理能力,提出一种基于拉普拉斯特征映射(LE)降维和最佳指数法(OIF)波段组合选择训练样本进行SVM分类的策略,首先对高光谱遥感影像波段进行优化,利用拉普拉斯特征映射法(LE)对波段优选后的影像进行降维,利用OIF选择波段组合叠加进行训练样本选择。在此基础上采用支持向量机(SVM)进行分类处理,取得了优于PCA的效果。实验证明了流形学习是一种行之有效的高光谱遥感数据特征提取方法。 展开更多
关键词 高光谱遥感 降维 流行学习 分类 拉普拉斯特征映射
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数据特征选择与分类在机械故障诊断中的应用 被引量:6
18
作者 李帅位 张栋良 +1 位作者 黄昕宇 陈璞 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期218-222,共5页
针对机械故障数据的高维性和不平衡性,提出基于格拉斯曼流形的多聚类特征选择和迭代近邻过采样的故障分类方法。对采集到的振动信号,提取时域和频域相关特征,利用多聚类特征选择将高维数据以局部流形结构映射到低维特征集合。无标签样... 针对机械故障数据的高维性和不平衡性,提出基于格拉斯曼流形的多聚类特征选择和迭代近邻过采样的故障分类方法。对采集到的振动信号,提取时域和频域相关特征,利用多聚类特征选择将高维数据以局部流形结构映射到低维特征集合。无标签样本借助迭代近邻过采样以恢复最大平衡性为目标进行样本分类,并对剩余无标签样本进行模糊分类。选取滚动轴承正常、外圈、内圈以及滚动体的故障数据,并与支持向量机、基于图的半监督学习算法进行对比。结果表明,提出的方法能有效识别出少数类故障,并在整体上有显著的分类效果。 展开更多
关键词 格拉斯曼流形 多聚类特征选择 迭代近邻过采样 模糊分类 半监督学习
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自编码网络短文本流形表示方法 被引量:6
19
作者 魏超 罗森林 +1 位作者 张竞 潘丽敏 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1591-1599,共9页
针对短文本分类任务中文本表示存在的高维稀疏问题,提出基于自编码网络的短文本流形表示方法.通过自编码网络重构文本得到流形映射,提取短文本的流形特征,实现非线性降维.根据标签与多篇文本在高维观测空间的全局映射关系,对已有流形映... 针对短文本分类任务中文本表示存在的高维稀疏问题,提出基于自编码网络的短文本流形表示方法.通过自编码网络重构文本得到流形映射,提取短文本的流形特征,实现非线性降维.根据标签与多篇文本在高维观测空间的全局映射关系,对已有流形映射进行整体调整,扩充短文本信息得到最佳流形表示模型,使用该模型得到短文本流形表示.结合SVM、KNN、Nave-Bayes 3种分类算法,该方法在公开数据源的Macro_F1均超过97.8%,分类效果优于VSM、LDA、LSI.结果表明,该模型生成的流形表示能以非稀疏形式更准确地描述短文本特征信息,使分类效果得到显著提升. 展开更多
关键词 短文本表示 流形特征 自动编码网络 文本分类
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多维分类的解读与思考 被引量:5
20
作者 郑丽航 《图书馆学研究》 CSSCI 2016年第3期58-63,共6页
通过对多维分类的概念进行解读,对比相关信息组织方法与理论,梳理其发展脉胳;解析多维分类的优越性及它在信息组织与分析方面的主要应用。多维分类思想一直贯穿于信息组织技术与方法的发展中,对它的理论总结将有利于信息组织方法的日益... 通过对多维分类的概念进行解读,对比相关信息组织方法与理论,梳理其发展脉胳;解析多维分类的优越性及它在信息组织与分析方面的主要应用。多维分类思想一直贯穿于信息组织技术与方法的发展中,对它的理论总结将有利于信息组织方法的日益完善,并有效应用于各种信息组织分析工作中。 展开更多
关键词 多维分类 分面组配 数据仓库 信息组织
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