非线性降维相关论文
相对于常规直升机，速度更高的刚性共轴双旋翼直升机对旋翼翼型的气动性能要求更加苛刻，包括更高马赫数下的低阻和高阻力发散特性，并维......
针对传统线性降维方法需要模态数量多、重构误差大的问题,提出一种基于卷积自编码网络的锂离子电池电极干燥流场的非线性降维技术.......
针对问句分类过程中词袋方式特征选取所面临的数据稀疏以及特征空间维数过高的问题，提出了一种结合词语相关性与流形学习的分类方法......
在非线性主成分分析处理中，针对基于核函数的非线性降维技术KPCA对偏离度较大的样本点有很大敏感性以及RKF-PCA中由于参数选择不当......
苹果粉质化程度是衡量其内部品质的一个重要因素,粉质化造成苹果质量的降低以及商业价值的贬值。高光谱图像技术结合了光谱技术和......
Isomap(等距映射)是新近提出的一种非线性降维方法,能有效地发现高维数据中的本真低维结构。然而Isomap算法中两点间的距离使用欧......
非线性维数减少方法是处理高维图像数据的关键技术,已成为处理高维数据研究的热点问题.本文讨论了基于判别型半监督非线性维数......
等距映射和局部切空间排列降维后,低维流形坐标能够保留原始高光谱影像中地物光谱信息,用于提取原始影像的潜在特征。然而这两种流......
计算机视觉与模式识别技术是计算机科学和人工智能研究领域的重要分支，计算机视觉的目的在于研究人类视觉的计算模型，并利用机器来实......
目前人类社会日益深入到信息时代，信息量以级数增长。因此，在进行科学研究的过程中，科学家们经常要处理大量的高维数据，比如全局气候模......
本文提出了数据可视化效果更加自然的位置可调SOM算法。自组织映射的迭代优化方法会使其陷入局部极值，进而降低数据可视化的质量，ISO......
人脸的自动识别是模式识别、图像处理、计算机视觉等领域最富有挑战性的课题之一，可以广泛的应用于新一代的身份验证、罪犯识别、场......
海量图像检索是当前活跃的研究方向,它有着广阔的应用前景,在计算机领域中得到了广泛的关注。但同时它又是一个极为困难的问题,困......
复杂事物和对象通常用高维数据来表达和描述。如果直接对高维数据进行处理(如分类识别)，容易导致“维数灾难”问题。因此，对此类数据......
可视化是表达数据的直观且有效的手段,受到许多领域的重视,如信息学领域、生物学领域、合成生物学领域等。这些领域的迅猛发展为可......
在信息时代的科学研究中，我们不可避免的会遇到大量的高维数据，这就要求我们对高维数据进行处理。降维算法是处理高维数据的一个重要......
文本是信息检索领域中数据的基本表示形式。如何从大量文本数据中分析和提取出有用信息,业已成为数据挖掘一个日益流行而且重要的......
对机器学习和数据挖掘等领域进行研究的目的之一是通过对高维数据的分析和处理来探寻隐藏在其中的内部规律;但是由于现实世界的复......
随着后基因组时代的进入,作为蛋白质组学的一项分支,蛋白质亚细胞定位研究的热度与日俱增。蛋白质亚细胞定位研究中,基于蛋白质氨......
工业生产过程中需要水源补给,城市居民日常生活更是离不开水,水源作为我们生命中不可缺少的资源很长一段时间没有受到人们保护和重......
随着工业化水平的日益提高,现代化机械的应用越来越广泛,滚动轴承属于机械中常见的零部件,据统计相当一部分的机械故障是由滚动轴......
本文研究流形学习问题,它是高维数据维数约简的一个分支。面对“维数灾难”问题,很多数据分析的算法都无能为力。因此,在对高维数......
自PID控制思想提出至今,其参数整定规律一直在理论方法和实践应用方面得到广泛的关注。基于数学计算的理论整定方法,由于过于依赖......
近年来,人工智能技术取得了突破性的进展,引起了学术界和工业界的高度重视,甚至受到国家层面的政策关注.人工智能技术主要应用在计......
在科技高度发达的当今社会,天线作为无线通信终端的重要组成部分,其研究备受学者瞩目。随着科学技术的发展,单个的天线已经不能满......
迄今为止,降维在数据挖掘、模式识别和图像处理领域依然是一个研究热点。流形学习作为非线性降维的主要代表方法,在处理非线性数据......
随着图像处理理论和技术的发展,图像处理在工业、医学和计算机视觉等领域的应用越来越广泛,对于图像处理技术的研究与开发处理中算......
目的基于核主成分与k近邻算法提出了心脏疾病分类的KPCA-KNN方法,以便更准确地掌握病人的病情。方法通过Q-Q图检验核变换后的数据......
运用自组织神经树方法研究了芬太尼衍生物的镇痛活性与其结构特征多数间的非线性关系．结果表明，该网络性能良好，识别成功率较高，可望成......
为克服直接从地震资料中获取的地震属性具有维数高、数据量大、信息冗余、高度非线性，且数据样本缺乏先验知识分类等缺陷，用基于......
采用核方法在特征空间推导出一类异于欧氏距离的新度量,代替等度规特征映射(Isomap)中的对噪声敏感的欧式距离,用新度量构造测地距......
降维是模式分析和机器智能领域中的基本工作。而流形学习是非线性降维分析中最活跃的方向。在此论文中，主要探讨流形学习以及相关的......
基于最新的非线性降维方法——流形学习的理论,从高光谱遥感数据内在的非线性结构出发,采用全局化的等距映射（Isomap）方法进行降维,......
神经学研究表明人类通过协同的方法控制一系列肌肉的运动来控制手的动作。近来指间运动协同的概念被广泛的运用在机械手的控制和算......
作为一种非线性降维技术,流形学习算法能更好地发现复杂数据集的内在结构,为数据的进一步处理提供基础。目前已出现一些成熟的流形......
随着科技的迅猛发展，数据已成为社会生产生活不可或缺的非常重要的组成部分。当今世界已步入大数据时代。声音、图像、文本等类型的......
降维分析是现代数字图像处理与辨识领域最常用的方法，传统的降维分析多采用线性手段，虽然便捷，却无法提取出高维空间中的非线性特征。......
随着现代社会信息技术的发展,对安全性的要求越来越高。虹膜作为生物测定学特征用于身份识别具有得天独厚的优势,与其它几种生物识......
高光谱遥感技术的发展对民用和军事领域具有重要应用价值。高光谱的波段宽度可达到纳米量级,因此可以获得更精细更多的波段数、更......
基因芯片技术能够同时分析成千上万基因的表达水平，这一技术已经广泛应用于生物学和医学各个研究领域。在其自身迅速发展的同时数据......
距离几何问题，也就是依据部分点与点之间的距离确定点的坐标的问题，在最近几十年成为了一个跨学科的研究热点.该问题在画图，生物学，环......
流形学习方法(Manifold Learning)自2000年在著名的科学杂志《Science》上被首次提出以来，已成为信息科学领域的研究热点。在理论和......
投影寻踪的理论一直是国际统计界领域的研究热点问题,近年来投影寻踪的应用引起研究图像处理和信号处理的学者的关注,特别是在遥感......
维数约简是机器学习、模式识别等领域的一个非常重要的问题，理论研究上已有许多经典的好方法，如主成份分析(PCA)、多维定标(MDS)等。......
随着多媒体、网络技术的迅速发展，图像信息的应用日益广泛，对规模越来越大的图像数据库进行有效的管理成为迫切需要解决的问题。基于......
