邻域大小相关论文
随着信息化程度的不断提高,海量的数据存在于实际的应用中。但海量的数据中往往存在大量的冗余,所以,剔除这些冗余可以大大提高数......
基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)是将多目标优化问题分解为若干个简单子问题进行并行求解的方法.然而MOEA/D对不同子问题均采用......
局部线性嵌入是最有竞争力的非线性降维方法,有较强的表达能力和计算优势.但它们都采用全局一致的邻域大小,只适用于均匀分布的流......
期刊
ISOMAP算法能否被成功运用，很大程度上依赖于邻域大小的选取是否合适．然而，如何有效地选取合适的邻域大小，目前还是一个尚未解决的难题......
局部线性嵌入是最有竞争力的非线性降维方法，有较强的表达能力和计算优势．但它们都采用全局一致的邻域大小，只适用于均匀分布的流形，无......
流形学习算法能否成功应用严重依赖于其邻域大小参数的选择是否合适,为此,提出了一种高效的邻域大小参数的合适性判定方法。基于流......
Wei和Levoy于2001年提出的纹理合成算法是当前典型的基于样图的纹理合成算法之一，但该方法存在算法实现复杂、使某些纹理的合成质量......
针对自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）算法在进行流形学习时容易陷入局部极值和产生“拓扑缺陷”问题的原因，提出了一种新的基于SO......
邻域粗糙集应用的好坏依赖于邻域大小δ的取值。在使用基于邻域粗糙集的属性约简算法时,现有的δ取值方法一般是点值式的,即仅凭借......
流形学习算法能否成功应用依赖于邻域大小参数的选取是否合适,但该参数在实际中通常难以高效选取.为此,提出一种邻域大小参数的递......
Ashikhmin和Kong等人分别于2001年和2002年提出的纹理合成算法是当今典型的两种纹理合成算法,虽然前者对大部分自然纹理合成有不错......
现有流形学习算法能比较好地学习和可视化高维数据的低维非线性流形结构,但对难以高效选取的邻域大小参数还比较敏感,且要求数据良......
ISOMAP算法能否被成功应用依赖于其唯一参数——邻域大小的选取是否合适,然而,如何高效地选取一个合适的邻域大小目前还是一个难题......
