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随着我国经济高速的发展,我国汽车拥有量呈井喷式增加,这不仅污染了环境,而且使得交通道路拥堵和交通事故等问题频发。在这个大背......
近年来,随着风电技术领域的迅猛发展,风电机组单机装机容量不断增大,风电场的建设规模也在不断扩大,风电机组高故障率和高运维成本......
随着互联网的广泛应用,在线教育也在蓬勃发展。在线教育因具有学习资源丰富、优质且实时更新,学习方式灵活、便捷且不受时空限制等......
工业控制系统的数据具有非线性、冗余特征多的特点,传统的入侵检测方法并不适用.为提高检测的准确率、降低漏报率,将应用范围最广......
智能电网中的隐匿虚假数据入侵(False data injection,FDI)攻击能够绕过坏数据检测机制,导致控制中心做出错误的状态估计,进而干扰......
机器学习通过研究计算机如何模拟人类的学习行为以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构达到不断改善自身性能的目的。但是......
人脸识别是一种重要的生物特征识别技术，在公共安全、信息安全、金融等领域具有广阔的应用前景。近二十年来，人脸识别取得了很大进展......
人脸表情是一种重要的非语言交流方式,在人与人之间的日常交流中,有55%的信息是通过面部表情传递的。随着科学技术的发展和对机器......
学位
工业生产过程的性能监控与故障诊断是流程工业CIPS的重要组成部分,它通过实时检测过程的变化信息,密切监控生产过程中的运行状态并......
随着无线传感器技术的迅速发展及其应用的日益普及，丰富的无线传感器网络资源给人们带来了极大的便利，但是因为无线传感器节点一般部......
当系统发生严重级联故障导致失步运行时，需要快速准确地识别出系统中的同调机群，为下一步的自主解列控制提供基础。针对WAMS测量到的......
针对过去几乎都是在单目视觉的情况下进行步态识别研究的现状,提出一种基于立体视觉的步态识别方法.首先利用立体匹配技术获得人体......
针对基因微阵列数据高维小样本问题及可能存在的非线性结构问题,本文采用拉普拉斯特征映射(LE)方法对基因微阵列数据进行降维处理,......
流形学习是一种机器学习算法,它能够提取隐藏在数据中的内在几何结构与规律特性,因此在图像、信号等处理方面得到广泛应用。运用主......
提出了一种面向行为识别的拉普拉斯特征映射算法的改进方法。首先,将Kinect提供的关节点数据作为姿态特征,采用Levenstein距离改进......
社会化媒体提供了海量的、大尺度的异质网络数据,如何对网络数据进行分类是一个亟待解决的新问题。基于潜在社会维模型,提出利用流......
我们提出一种监督Laplacian LLE算法,并结合正则化的最小二乘方法来有效地解决头部姿态估计问题,比传统的流形学习算法能更有效的......
提出了一种基于增量式拉普拉斯嵌入和支持向量机的图像识别方法,该方法首先利用增量式拉普拉斯特征映射对数据点进行维数约减和特......
流形学习方法是根据流形的定义提出的一种非线性数据降维方法,主要思想是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形。局部线性嵌入算......
流形学习作为微分儿何的一个分支，旨在找出嵌入在高维数据中的低维流肜结构，它的大部分算法都是用来进行维数约简的，也有一部分用来进......
软件缺陷预测是改善软件开发质量、提高测试效率的重要途径。文中分析了软件缺陷预测的特点，同时针对当前软件缺陷预测中存在特征冗......
局部二元模式算子法计算简单且易于实现,能有效地提取人脸局部结构的纹理特征。拉普拉斯特征映射算法是一种经典的非线性降维法,其......
监督学习的核拉普拉斯特征映射,通过非线性核映射将样本数据投影到高维核特征空间,将流形结构和样本类别信息进行有效的结合后,提......
介绍了流形学习中Hessian特征映射、拉普拉斯特征映射和局部切空间排列3种非线性降维算法的概念和实现步骤，并基于三维的Swiss Roll......
采用流形学习及维数约简方法可以有效保护敏感数据。针对交通事故黑点的敏感数据挖掘中隐私保护问题，提出了综合应用等距变换和微分......
获取航空发动机转静碰摩位置对于诊断发动机碰摩故障和改进设计具有重要意义，基于航空发动机转子实验器的机匣振动加速度信号，研究基......
融合多尺度分解理论和流形学习思想,提出了一种面向转子故障特征提取的多尺度拉普拉斯特征映射算法。首先对转子故障振动信号进行......
针对滚动轴承非平稳振动信号的特征提取及维数优化问题,提出了融合局部均值分解与拉普拉斯特征映射的轴承故障诊断方法。首先,通过......
LAMOST-DR1是郭守敬望远镜正式巡天发布的首批数据,其数量超过目前世界上所有已知恒星巡天项目的光谱总数。这为进一步扩大特殊和......
为了解决基于像素难以有效分割的医学图像问题,提出一种改进谱聚类方法:一,将全局划分成具有强关联的子问题提高图像分割精度;二,......
摘 要：人脸识别技术是一种有效的身份識别技术，是模式识别、图像处理等学科的最热门的研究问题之一。本文首先介绍了人脸识别技术的......
引用监督学习策略,定义类内和类间不同的距离度量方式,以替代原来的欧式距离度量,实现对拉普拉斯特征映射算法的改进。将降维之后......
本文受流形学习思想的启发，提出了一种改进的最大方差展开算法，该算法在最大方差展开算法（MVU，maximumvarianceunfolding）基础上引入了......
快速相似性检索技术对于各种信息检索应用都具有很大的意义,其中基于语义哈希的快速相似性检索即是一个合理有效的检索方式,其检索......
针对火电机组热力参数传感器中多故障模式识别问题,同时为了克服参数随机性和离群点给ELM隐含层输出矩阵带来的病态现象,提出了一......
镜头是视频分析和检索的基础,为了有效检测镜头边界,并对镜头边界进行分类,提出一种新的镜头边界描述子:镜头边界流形.视频流可以......
高光谱遥感可以得到更精确与丰富的遥感信息,因此涵盖了各国家的航空、航天以及小范围的地面观测的多个层级与环节,在对地观测遥感......
针对目前织物沾水等级评定方法不能有效消除噪声干扰和减弱光照不匀影响,提出L0梯度最小化和拉普拉斯特征映射相结合的方法解决上......
为降低体绘制中传递函数参数选择的盲目性和设计的复杂性,提出一种基于拉普拉斯特征映射的传递函数设计方法。提取体数据中各种特......
针对在工业过程中数据普遍存在的非线性特性,基于数据的局部相关关系对分类的影响,提出一种基于t分布随机邻域嵌入(t-SNE)的数据特......
旋转机械的数量在现代机械设备中占有很大比例,旋转机械运行状态监测和故障诊断分析,对保障设备运行安全和企业生产效益至关重要。......
结合可变激活函数、降维算法和深度回声状态网络,针对新的神经网络模型进行了研究。其中可变激活函数是多函数的线性组合,可以通过......
拉普拉斯特征映射(LE)算法基于流形学习思想将原始数据映射到低维空间,然而其无法解决样本外点学习问题,更没有使用类别信息。针对......
本文使用了三种不同的数据降维方法——主成分、卡尔曼滤波和拉普拉斯特征映射，选取了城镇居民投资意愿、IPO首日收益率、对数开户......
针对旋转机械故障特征信号复杂且难以提取有效特征量的问题,提出一种基于拉普拉斯特征映射算法（Laplacian Eigenmap,LE）的旋转机械故......
用传统的线性方法对非平稳和非线性运行状态的滚动轴承进行故障诊断时,效果欠佳。为了及时、准确地监测轴承的运行状态,提出了将拉......
提出了一种基于流形学习与一类支持向量机的轴承早期故障识别方法。首先提取轴承信号的时域参数构成原始特征样本空间;然后采用基......
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