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典型相关分析综述 被引量：18
1
作者 李有梅 梁珣 《中国计量大学学报》 2017年第1期113-118,共6页
数据之间的相关性分析是大数据处理的重要组成部分,典型相关分析及其扩展方法在多个领域得到了广泛应用.主要有用于解决多数据集特征融合的多集合典型相关分析,用于处理特征之间非线性关系的核典型相关分析,用于处理有类别特征数据时的... 数据之间的相关性分析是大数据处理的重要组成部分,典型相关分析及其扩展方法在多个领域得到了广泛应用.主要有用于解决多数据集特征融合的多集合典型相关分析,用于处理特征之间非线性关系的核典型相关分析,用于处理有类别特征数据时的判别典型相关分析,用于处理有噪声数据时的稀疏典型相关分析等扩展方法.本文全面综述了典型相关分析原理及其各种扩展方法,最后对这一方法的研究前景给出讨论和展望. 展开更多
关键词 典型相关分析 多变量特征融合 广义特征值问题
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基于数据驱动的矿井主排水设备寿命预测方法 被引量：7
2
作者 郭文琪 宋建成 田慕琴 《工矿自动化》 北大核心 2017年第11期39-48,共10页
以矿井排水系统的离心泵为研究对象,介绍了包括机器学习方法、多元统计分析方法、特征量提取方法和信息融合方法在内的4种基于数据驱动的矿井主排水设备寿命预测方法的基本原理、相关案例、优缺点、尚未解决的问题及其在离心泵寿命预测... 以矿井排水系统的离心泵为研究对象,介绍了包括机器学习方法、多元统计分析方法、特征量提取方法和信息融合方法在内的4种基于数据驱动的矿井主排水设备寿命预测方法的基本原理、相关案例、优缺点、尚未解决的问题及其在离心泵寿命预测中的应用;指出了离心泵寿命预测的发展趋势:寿命衰退指标应多样化,只有离心泵的各类指标正常,才能表明离心泵运行正常,多变量综合考虑使预测可靠性更高;决策层信息应高度融合,振动信号、动态摩擦力矩、扬程等因素都会随着寿命的衰退发生一定的变化,将这些信息融合用于寿命预测,效果会更好;融合特征层信息,将多种预测模型进行融合,或者建立一个集更多优点于一体的混合模型,才能更好地满足工业要求。 展开更多
关键词 离心泵 寿命预测 数据驱动 机器学习 多元统计分析 特征量提取 信息融合
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基于异构特征融合的多维时间序列分类算法
3
作者 乔帆 王鹏 汪卫 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期36-46,共11页
随着大数据时代的到来和传感器的发展,多维时间序列分类问题成为数据挖掘领域的重要问题。多维时间序列存在维度高、维度间关系复杂、数据形态多变的特点,从而生成巨大的特征空间。现有方法难以选取有区分力的特征,导致方法的准确度普... 随着大数据时代的到来和传感器的发展,多维时间序列分类问题成为数据挖掘领域的重要问题。多维时间序列存在维度高、维度间关系复杂、数据形态多变的特点,从而生成巨大的特征空间。现有方法难以选取有区分力的特征,导致方法的准确度普遍较低。另一方面,现有方法的分类结果的可解释性较差。针对上述问题,提出了一种基于异构特征融合的多维时间序列分类算法。该算法融合了时域、频域和区间统计值这3种特征并对特征进行聚类,从而找到最有代表性的特征。首先为每个维度提取不同类型的代表性特征,再通过多维度特征转换的方法融合所有维度的不同类型的特征,形成特征向量,并基于此训练分类模型。为了提高分类结果的可解释性,算法基于树结构生成不同类型的候选特征集合,然后通过聚合消除冗余和相似的特征,最终获得少量代表性特征。为了验证所提算法的有效性,在公开的UEA数据集上进行了大量实验。实验结果显示,所提算法的准确性、特征融合的合理性,以及分类结果的可解释性均优于现有方法。 展开更多
关键词 多维度时间序列 时间序列分类 特征融合 可解释性 特征聚类
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基于流域日降水量图的相似性搜索方法
4
作者 余宇峰 贺新固 +2 位作者 张潇 万定生 杨永杰 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期19-27,共9页
为了提升降水量图相似性分析的精确度,提出了一种基于流域日降水量图的相似性搜索方法,该方法从降雨图像中提取日降水量、降雨空间分布和降雨中心特征,并分别计算各特征的相似距离,同时通过提出的归一化折旧累积增益改进粒子群优化的集... 为了提升降水量图相似性分析的精确度,提出了一种基于流域日降水量图的相似性搜索方法,该方法从降雨图像中提取日降水量、降雨空间分布和降雨中心特征,并分别计算各特征的相似距离,同时通过提出的归一化折旧累积增益改进粒子群优化的集合加权方法对3个特征的相似距离进行加权融合,作为降雨图像的相似性度量。嘉陵江流域实例验证表明:该方法能够更好地表征降水量图的时空特征,可快速地从降水量图中检索出相似的降雨过程。 展开更多
关键词 降水量图 特征提取 相似性分析 多元特征距离融合 改进粒子群算法
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多元特征融合的GRU神经网络文本情感分类模型 被引量：11
5
作者 王根生 黄学坚 闵潞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第10期2130-2138,共9页
传统机器学习文本情感分类算法文本表示维度高、语义丢失、矩阵稀疏、分类模型浅,导致算法泛化能力弱;基于深度学习的文本情感分类算法推崇数据驱动,忽略了对情感已有的先验知识,算法需要大量的训练数据才能获得较好效果.针对这一现象,... 传统机器学习文本情感分类算法文本表示维度高、语义丢失、矩阵稀疏、分类模型浅,导致算法泛化能力弱;基于深度学习的文本情感分类算法推崇数据驱动,忽略了对情感已有的先验知识,算法需要大量的训练数据才能获得较好效果.针对这一现象,提出基于词嵌入特征、词情感特征、词权重特征融合的GRU神经网络文本情感分类模型(TMMG):该模型通过Word2vec模型得出低维稠密且包含语义信息的词嵌入特征;根据文本情感表达特点,构造包含六种情感要素的情感字典,依据情感要素字典定量表示情感特征;使用TF-IDF计算词语的权重特征;将前面3类特征融合构造词语融合特征表示,并将文本转换成融合特征序列数据;利用GRU神经网络处理序列化数据的优势,构建情感分类模型TMMG.实验结果发现该模型TMMG相比传统机器学习具有更好的泛化能力,相比其他深度学习算法在较少训练数据量时也能获得较好的分类效果. 展开更多
关键词 情感分类 特征融合 词嵌入 GRU TMMG
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基于多元图形特征融合原理的降维方法研究 被引量：4
6
作者 孟辉 洪文学 +1 位作者 宋佳霖 王立强 《燕山大学学报》 CAS 2008年第5期445-450,共6页
降维是将高维模式映射到低维子空间的过程。在降维后的低维子空间进行分类往往能得到更好的效果。本文以高维数据为研究对象,采用多元描述图对高维数据进行可视化表达,采用多元图图形特征融合的方法对高维数据进行降维,用近邻分类器进... 降维是将高维模式映射到低维子空间的过程。在降维后的低维子空间进行分类往往能得到更好的效果。本文以高维数据为研究对象,采用多元描述图对高维数据进行可视化表达,采用多元图图形特征融合的方法对高维数据进行降维,用近邻分类器进行分类效果评价。与Fisher线性判别及其他一些常用非线性降维方法相比,本文所提方法在数据的可视化以及分类精度等方面均有较好效果。 展开更多
关键词 降维 多元图形特征融合 雷达图
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基于多元时序特征的恶意域名检测方法 被引量：1
7
作者 姚远 樊昭杉 +1 位作者 王青 陶源 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2023年第11期1-8,共8页
当前,作为主要攻击媒介的恶意域名被广泛滥用于多种网络攻击活动中,针对恶意域名检测中检测特征设计复杂、需要经验知识辅助以及容易被攻击者有针对性绕过等问题,文章提出一种基于多元时序特征的恶意域名检测方法。该方法使用基于融合... 当前,作为主要攻击媒介的恶意域名被广泛滥用于多种网络攻击活动中,针对恶意域名检测中检测特征设计复杂、需要经验知识辅助以及容易被攻击者有针对性绕过等问题,文章提出一种基于多元时序特征的恶意域名检测方法。该方法使用基于融合长短期记忆网络和全卷积神经网络的深度学习模型,分别从客户端请求和域名解析流量中自动化提取多元时序嵌入特征,并学习恶意域名行为的低维时序表示。对比传统的时间统计特征方案或时间序列局部模式判别方案,该方法可以建模长期域名活动模式,从中发现恶意域名区别于正常域名的行为序列,具有更强大的恶意域名检测能力。同时,该方法支持融合多元时序嵌入特征和通用恶意域名检测特征,多维度表征恶意行为信息,提升检测性能以及模型鲁棒性和扩展能力。 展开更多
关键词 恶意域名 长短期记忆网络 全卷积神经网络 多元时序特征 特征融合
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基于多尺度特征融合与双注意力机制的多元时间序列预测
8
作者 韩璐 霍纬纲 +1 位作者 张永会 刘涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期99-108,共10页
多元时间序列的各子序列包含不同时间跨度的多尺度特征,现有时间序列预测模型不能有效地捕获多尺度特征以及评估其重要程度。提出一种基于多尺度时序特征融合与双注意力机制的多元时间序列预测网络FFANet,有效融合多尺度特征并关注其中... 多元时间序列的各子序列包含不同时间跨度的多尺度特征,现有时间序列预测模型不能有效地捕获多尺度特征以及评估其重要程度。提出一种基于多尺度时序特征融合与双注意力机制的多元时间序列预测网络FFANet,有效融合多尺度特征并关注其中重要部分。通过多尺度时序特征融合模块中并行的时序膨胀卷积层,使模型具有多种感受域,从而提取时序数据在不同尺度上的特征,并根据重要性对其进行自适应融合。利用双注意力模块对融合的时序特征进行重新标定,通过分配时序和通道注意力权重并加权至对应的时序特征,使FFANet聚焦对预测有重要贡献的特征。实验结果表明,相比AR、VARMLP、RNN-GRU、LSTNet-skip、TPA-LSTM、MTGNN和AttnAR时间序列预测模型,FFANet在Traffic、Solar Energy和Electricity数据集上的RRSE预测误差分别平均降低0.1523、0.1200、0.0743、0.0354、0.0215、0.0121、0.0200。 展开更多
关键词 多元时间序列预测 卷积神经网络 多尺度特征 特征融合 注意力机制
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基于可视化图形特征融合的蛋白质组学质谱数据分析 被引量：3
9
作者 孟辉 洪文学 +1 位作者 宋佳霖 王立强 《燕山大学学报》 CAS 2008年第5期451-456,共6页
近年来,对蛋白质组学质谱数据进行模式识别成为癌症诊断的一种新方法,由此发现的新生物标记物已经成功用于多种重大疾病的早期预测。这种方法的两个难点是:如何提取能够明显区分不同类别的特征,如何有效处理谱数据中大量的特征。本文提... 近年来,对蛋白质组学质谱数据进行模式识别成为癌症诊断的一种新方法,由此发现的新生物标记物已经成功用于多种重大疾病的早期预测。这种方法的两个难点是:如何提取能够明显区分不同类别的特征,如何有效处理谱数据中大量的特征。本文提出基于多元图形特征融合的方法对蛋白质组学质谱高维数据进行可视化降维处理。在对质谱数据进行必要的预处理后,选择部分原始特征并将其映射到多元图表示域。通过多层递阶图形特征选择与提取得到最终的多元图癌症诊断模板。采用国际公开卵巢癌高通量数据集进行验证,得到了较好的分类效果。 展开更多
关键词 蛋白质组学质谱数据 癌症诊断 预处理 多元图形特征融合
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基于图像与电流特征的电熔镁炉欠烧工况半监督分类方法 被引量：3
10
作者 卢绍文 温乙鑫 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期891-902,共12页
针对电熔镁炉异常工况识别任务,在半监督学习框架下提出一种将电流与图像两类特征融合的解决方案.主要贡献为:使用多元图像分析(Multivariate image analysis,MIA)技术代替人眼,更为准确客观地对镁炉火焰进行特征提取;利用基于熵正则化(... 针对电熔镁炉异常工况识别任务,在半监督学习框架下提出一种将电流与图像两类特征融合的解决方案.主要贡献为:使用多元图像分析(Multivariate image analysis,MIA)技术代替人眼,更为准确客观地对镁炉火焰进行特征提取;利用基于熵正则化(Entropy regularization,ER)的半监督学习框架,同时使用具有强互补性的生产图像与电流数据进行工况分类,从而弥补了基于单一特征分类的某些缺点;采用交叉熵方法(Cross-entropy method,CEM)优化分类器目标函数,较传统优化方法显著地提升了训练速度.通过仿真数据与公开数据集测试并讨论了本文算法的优势,并通过工业数据验证了所提方法的有效性、应用价值与良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 电熔镁炉 异常工况判别 多元图像分析 特征融合 基于熵的半监督学习 交叉熵方法
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