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2022年首届全国智能运维学科交叉高端论坛召开(图)
全国智能运维学科 交叉高端论坛 2022年
2023/1/3
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基于有监督流形学习的正交投影降维
正交投影降维方法 降维 人脸识别
2009/11/30
将监督局部线性嵌入的思想引入传统的正交投影降维方法(OPRA)方法,提出一种新的基于有监督流形学习的正交投影降维方法(α-OPRA),使高维到低维的映射在保留某些流形结构的同时,进一步获得较好的正交投影效果。该方法通过加入额外的参数α来控制监督的程度,在纯粹的有监督的OPRA和无监督的OPRA之间取得了某些折中。实验结果证明,该方法能获得较好的降维结果。
一种大规模高维数据快速聚类算法
神经元合并 类内相似度 类间区分度
2009/9/7
提出了一种面向大规模高维数据的自组织映射聚类算法. 算法通过压缩神经元的特征集合, 仅选择与神经元代表的文档类相关的特征构造神经元的特征向量, 从而减少了聚类时间. 同时由于选取的特征能够将映射到不同神经元的文档类进行有效区分, 避免了无关特征的干扰, 因而提升了聚类的精度. 实验结果表明该方法能够有效加快聚类的速度, 提升聚类的准确度, 达到比较理想的聚类效果.
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基于加权对称图像的二维FDA人脸识别算法
加权因子 二维FDA 图像处理
2009/8/20
提出一种融合加权对称图像的二维FDA人脸识别算法。将人脸图像分解为奇偶对称脸,并利用加权因子将奇偶对称脸重构新的人脸样本,通过二维FDA算法求解新样本图像的最优特征子空间进行人脸分类。有效融合二维FDA算法的优点,并利用人脸对称性的特征,同时进一步分析加权因子对人脸识别效果的影响,通过选取最优加权因子最大地提高识别率。在人脸图像库ORL中进行的实验结果表明,该算法有效并能获得较高的识别率。
二维目标下分布性与收敛性结合的种群维护策略
种群维护 收敛性 分布性
2009/7/22
种群维护是多目标进化算法的重要组成部分。针对传统方法在维护过程中只考虑分布性的情况,提出一种分布性与收敛性结合的种群维护策略,该方法用一种邻近个体间的相对趋近关系来表示其适应值,弥补了单纯Pareto支配关系的“粗糙性”,并用一种可调邻域的方法对种群的密集程度进行控制。将其与NSGA-II和SPEA2进行对比,实验结果表明该算法在有效保持种群分布性的同时,拥有良好的收敛性和速度。
基于遗传算法的高维数据模糊聚类
模糊非相似矩阵 遗传算法 高维数据
2009/7/2
提出了一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本初始化到二维平面。利用遗传算法进行迭代优化二维样本的坐标值,实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相似度的趋近,使高维样本映射到二维平面。最后将得到的最优的二维样本利用模糊C-均值聚类(FCM)算法聚类,克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖。实验仿真表明利用该方法有较好的聚类效...
基于相关性分析及遗传算法的高维数据特征选择
特征选择 相关性 遗传算法
2009/1/19
特征选择是模式识别及数据挖掘等领域的重要问题之一。针对高维数据对象,特征选择一方面可以提高分类精度和效率,另一方面可以找出富含信息的特征子集。针对此问题,提出了一种综合了filter模型及wrapper模型的特征选择方法,首先基于特征与类别标签的相关性分析进行特征筛选,只保留与类别标签具有较强相关性的特征,然后针对经过筛选而精简的特征子集采用遗传算法进行随机搜索,并采用感知器模型的分类错误率作为评...
一种基于降维技术的图像局部融合算法
图像感兴趣区域 图像局部融合 非线性降维
2008/12/23
给出了一种基于降维技术的局部融合算法,并将其用于两幅灰度图像的融合。该算法将现有的图像融合技术和非线性降维技术融合,通过对待融合图像进行分块、关联矩阵表示、MDS降维处理,得到待融合图像的感兴趣区域块,对这些感兴趣区域块进行基于小波的局部融合,使图像变小。通过实验证明,该算法提高了融合速度,有利于目标识别、变换检测等后续处理。
利用遗传算法和传输矩阵法计算一维光子晶体能带结构,将一维光子晶体用像素填充法进行二进制编码模拟,结果找到全方位相对禁带宽度达42.54%的4层结构和43.75%的2层结构;给出了一维光子晶体4层最佳结构的能带图、20个原胞的反射率透射率频谱图.发现一维2层光子晶体的全方位禁带宽度对每层厚度的变化是不敏感的,但是随着两种介质折射率差的增大而增大.