针对现有特征选择方法难以从大量的SCADA参量中挑选出重要变量的问题，基于近邻元分析算法提出一种专门适用于风电机组状态监测的特......

针对多姿态人脸图像分类存在的困难,提出了一种基于Gabor特征和深度信念网络(DBN)的近邻元分析(NCA)方法,通过提取Gabor多姿态人脸......

大数据的时代，获取数据的途径已经变得十分方便和快捷。在分类问题中，往往需要采用大量的标签训练数据。而训练数据标签的获取过程里......

提出基于近邻元分析（Neighborhood Component Analysis，NCA）的滚动轴承故障诊断模型。利用 NCA 技术对滚动轴承信号的时、频域特征向......

在近邻元分析（NCA）算法的基础上,提出K近邻元分析分类算法K-NCA。利用NCA算法完成对训练样本集的距离测度学习和降维,定义类偏斜因子......

数据分类是模式识别和数据挖掘等领域的研究热点。随着互联网的普及,实际应用中所面临的分类数据不仅数据量大而且呈现出较高的维......

医学图像分割技术是把图像中具有特殊含义的不同区域分割开来,并使分割结果尽可能地接近解剖结构。医学图像分割技术是医学图像处......

随着互联网的不断发展,社交网络、电子商务、搜索引擎、移动计算等已经深入到人们的日常生活中,各类数据呈现出爆发式的增长,但是......

现有的大多数流形学习算法偏重保持流形的几何结构，并未考虑到样本点的标签信息，这在一定程度上限制了流形学习算法在数据分类中的应......