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船舶结构振动信号的空间样本扩容 预览
1
作者 章林柯 谭友 《船海工程》 北大核心 2019年第4期55-58,62共5页
针对实际船舶振动信号测试过程中存在的因结构复杂或者传感器数量不足等原因造成的小样本问题,提出结合传递率函数和有限元仿真的空间样本扩容方法,利用有限元软件对实际的结构进行仿真计算,得到仿真状态下相关测点的传递率函数;根据传... 针对实际船舶振动信号测试过程中存在的因结构复杂或者传感器数量不足等原因造成的小样本问题,提出结合传递率函数和有限元仿真的空间样本扩容方法,利用有限元软件对实际的结构进行仿真计算,得到仿真状态下相关测点的传递率函数;根据传递率函数的特点,利用已知测点信号计算得到实际情况下结构上未知测点的信息,以扩充在实际测量过程中无法得到的振动响应信号,实验证实该方法用于解决空间小样本问题可行。 展开更多
关键词 船舶 小样本问题 空间样本扩容 传递率函数 有限元方法
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基于2D-PCA与2D-MMC的人脸识别算法 预览
2
作者 王程锦 林玉娥 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第8期195-196,共2页
针对传统PCA与LDA算法存在运算量大和小样本问题的缺点,本文提出一种基于2D-PCA与2D-MMC的人脸识别算法,该算法将二维思想引入其中,并利用MMC的算法特性解决小样本问题。在ORL人脸库上的实验也体现了算法的有效性。
关键词 主成分分析 最大间距准则 二维主成分分析 二维最大间距准则 小样本问题
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Generating labeled samples for hyperspectral image classification using correlation of spectral bands
3
作者 Lu YU Jun XIE +1 位作者 Songcan CHEN Lei ZHU 《中国计算机科学前沿:英文版》 SCIE EI CSCD 2016年第2期292-301,共10页
关键词 训练样本集 图像分类 高光谱 谱带 小样本问题 数据表示 标记
半监督有局部差异的图嵌入算法 预览 被引量:1
4
作者 梁兴柱 林玉娥 林玉荣 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第7期144-146,153共4页
针对已有基于图嵌入的半监督算法的缺点,提出了一种半监督有局部差异的图嵌入算法。算法的思想是在保持数据的几何结构同时,最大化样本的差异信息,可有效地防止过学习问题。为了解决小样本问题,采用了差形式的目标函数,并通过参数来调... 针对已有基于图嵌入的半监督算法的缺点,提出了一种半监督有局部差异的图嵌入算法。算法的思想是在保持数据的几何结构同时,最大化样本的差异信息,可有效地防止过学习问题。为了解决小样本问题,采用了差形式的目标函数,并通过参数来调整两部分样本所起作用的大小。最后在ORL和UMIST人脸库上进行了实验,实验结果明显优于已有2种经典算法的识别结果,最优时识别率提高了2.25%和2.23%。 展开更多
关键词 半监督算法 差异 过学习问题 小样本问题
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一种基于样本生成的人脸识别方法 被引量:1
5
作者 刘艳丽 朱达荣 +1 位作者 张德祥 刘方 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期298-301,共4页
人脸识别问题的特点包括样本的特征维数高和每个类别所包含的样本较少。设计有效的特征提取方法是解决人脸识别问题的关键要素之一。提出了在采用降采样获得特征的同时利用新的降采样方法多次对原图片进行降采样,生成多幅训练样本,进而... 人脸识别问题的特点包括样本的特征维数高和每个类别所包含的样本较少。设计有效的特征提取方法是解决人脸识别问题的关键要素之一。提出了在采用降采样获得特征的同时利用新的降采样方法多次对原图片进行降采样,生成多幅训练样本,进而缓解人脸识别中的小样本问题。实验结果证明所提出的方法能有效地提高分类器的精度。 展开更多
关键词 人脸识别 降采样 特征提取 稀疏表达 小样本问题
基于最大分离度差的有监督核局部保持投影 预览 被引量:1
6
作者 邹国锋 姜树明 +1 位作者 张元元 王科俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第7期2228-2232,共5页
为有效避免有监督局部保持投影算法在小样本情况下导致类内分离度矩阵奇异的问题,提出一种基于最大分离度差的有监督局部保持投影算法。提出类内分离度和类间分离度的概念,以类内分离度矩阵和类间分离度矩阵为基础构造基于差模式的鉴别... 为有效避免有监督局部保持投影算法在小样本情况下导致类内分离度矩阵奇异的问题,提出一种基于最大分离度差的有监督局部保持投影算法。提出类内分离度和类间分离度的概念,以类内分离度矩阵和类间分离度矩阵为基础构造基于差模式的鉴别准则,并将该算法推广到非线性情况下,提出基于最大分离度差的有监督核局部保持投影算法。Yale、ORL和CAS-PEAL-R1-POSE人脸库上的实验结果表明所提方法是有效的。 展开更多
关键词 有监督局部保持投影 最大分离度差 小样本问题 人脸识别
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适用于小样本问题的有监督边界检测方法 预览
7
作者 高梁 廖志武 +1 位作者 刘晓云 陈武凡 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第10期 2697-2701,共5页
针对自然图像纹理复杂的特点,提出了一种多种信息融合的有监督边界检测方法。首先,该方法在小样本的情况下,通过快速生成纹理基元特征来引入纹理信息;然后,根据图像中每个像素邻域内的灰度分布和纹理基元分布的差异来计算灰度梯度和纹... 针对自然图像纹理复杂的特点,提出了一种多种信息融合的有监督边界检测方法。首先,该方法在小样本的情况下,通过快速生成纹理基元特征来引入纹理信息;然后,根据图像中每个像素邻域内的灰度分布和纹理基元分布的差异来计算灰度梯度和纹理梯度,并在此基础上构造出二维的梯度特征向量;接着,用有监督的分类器进行分类,自适应地检测出初始的边缘点;最后,设计一个边界定位函数确定最终的边缘点,实现边界检测。实验结果表明,该算法运算速度较快,所检测的边界效果好。 展开更多
关键词 小样本问题 边界检测 纹理基元 监督学习 分类器
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基于广义回归神经网络的船舶交通量预测模型 预览 被引量:5
8
作者 刘敬贤 刘振东 周锋 《中国航海》 CSCD 北大核心 2011年第2期 74-77,85,共5页
船舶交通量受多种环境与社会因素的影响,使得船舶交通量预测存在复杂性与非线性的特点。在分析现有预测模型和方法不足的基础上,介绍了广义回归神经网络GRNN的基本原理与拓扑结构。不同类型船舶受各类因素影响的程度不同,根据天津港VTS... 船舶交通量受多种环境与社会因素的影响,使得船舶交通量预测存在复杂性与非线性的特点。在分析现有预测模型和方法不足的基础上,介绍了广义回归神经网络GRNN的基本原理与拓扑结构。不同类型船舶受各类因素影响的程度不同,根据天津港VTS(Vessel Traffic Services)中心提供的船舶交通量数据,按船舶种类将船舶交通量分为六类,利用GRNN神经网络分别进行预测。预测结果表明GRNN神经网络具有很强的非线性拟合能力,有效解决了天津港船舶交通量预测中的小样本问题,提高了整个预测系统的精度与稳定性。 展开更多
关键词 水路运输 船舶交通量 广义回归神经网络 小样本问题 组合预测模型
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一种新的基于Fisher准则的线性特征提取方法 预览 被引量:2
9
作者 黄国宏 刘刚 《计算机技术与发展》 2008年第5期 227-230,共4页
针对现有的基于Fisher准则的线性特征提取方法存在的不足,提出了一种新的加权Fisher特征提取方法。该方法通过引入一个加权函数来削弱边缘类别的影响,减少投影空间中相邻类别间的重叠,提高了识别正确率。针对小样本问题,也给出了该... 针对现有的基于Fisher准则的线性特征提取方法存在的不足,提出了一种新的加权Fisher特征提取方法。该方法通过引入一个加权函数来削弱边缘类别的影响,减少投影空间中相邻类别间的重叠,提高了识别正确率。针对小样本问题,也给出了该算法的一个可行的最优判别矢量集的求解方法。分别对COIL图像数据库以及ORL人脸数据库进行实验,结果表明,就识别率而言,该方法得到的最优判别矢量具有更好的特征提取能力。 展开更多
关键词 特征提取 小样本问题 FISHER准则 人脸识别
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基于改进分数阶SVD的块协作表示的小样本人脸识别算法 预览
10
作者 张建明 廖婷婷 +1 位作者 吴宏林 刘宇凯 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第7期1237-1243,共7页
随着训练样本数目减少,传统人脸识别方法的性能会急剧下降,因此提出了改进的分数阶SVD(IFSVDR)的块协作表示算法,以提高小样本下人脸识别率。为了减少噪声对分类的干扰,对SVD算法进行改进,利用分数阶增大主要正交基权值,提高特征的判... 随着训练样本数目减少,传统人脸识别方法的性能会急剧下降,因此提出了改进的分数阶SVD(IFSVDR)的块协作表示算法,以提高小样本下人脸识别率。为了减少噪声对分类的干扰,对SVD算法进行改进,利用分数阶增大主要正交基权值,提高特征的判别力;对相对较小权值进行抑制,降低噪声的干扰。然后,将得到的特征图像用基于块的协作表示算法进行分类(PCRC)。相对传统稀疏分类算法,PCRC融合了集成学习,能更好地解决小样本问题,且CRC计算复杂度低于SRC。在扩展的Yale B和AR人脸数据库上的实验表明,本文提出的算法在单样本的情况下也有较高的识别率。 展开更多
关键词 人脸识别 改进的分数阶奇异值分解 基于块的协作表示分类 小样本问题
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基于线性判别回归的最近-最远子空间分类鲁棒人脸识别 预览
11
作者 姚强 韩红章 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第4期160-164,242共6页
针对人脸识别中小样本问题导致类依赖子空间不完善而严重影响识别性能的问题,提出一种基于线性判别回归的最近-最远子空间分类算法。首先,基于线性判别回归,利用最近子空间分类器度量测试图像与单一类之间的关系;然后,利用所提出的最远... 针对人脸识别中小样本问题导致类依赖子空间不完善而严重影响识别性能的问题,提出一种基于线性判别回归的最近-最远子空间分类算法。首先,基于线性判别回归,利用最近子空间分类器度量测试图像与单一类之间的关系;然后,利用所提出的最远子空间分类器度量测试图像与训练图像之间的关系;最后,结合最近、最远子空间分类器,利用类依赖子空间的不同特性完成人脸的分类识别。在三个公开的人脸数据库ORL、AR及扩展Yale B上的实验验证了该算法的有效性。实验结果表明,相比其他几种分类算法,该算法取得了更好的识别效果。 展开更多
关键词 人脸识别 线性判别回归 小样本问题 最近子空间 最远子空间 最近-最远子空间分类器
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一种基于松弛条件的改进模糊线性鉴别分析算法 预览 被引量:1
12
作者 宋晓宁 郑宇杰 +1 位作者 杨静宇 杨习贝 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第9期 178-181,共4页
对模糊线性鉴别分析算法进行了本质研究。通过采用模糊k近邻(FKNN)方法得到相应的样本分布隶属度信息,同时考虑到离群样本对整个分类结果的不利影响,提出了一种松弛的归一化条件,将每一个样本的隶属度根据它对散布矩阵重定义所做... 对模糊线性鉴别分析算法进行了本质研究。通过采用模糊k近邻(FKNN)方法得到相应的样本分布隶属度信息,同时考虑到离群样本对整个分类结果的不利影响,提出了一种松弛的归一化条件,将每一个样本的隶属度根据它对散布矩阵重定义所做的贡献按照松弛条件融入到特征抽取的过程中,从而得到完整有效的模糊样本特征向量集。该算法同传统模糊线性鉴别分析方法相比有效地解决了小样本和离群样本问题,在ORL和NUST603人脸数据库上的实验结果验证了它的有效性。‘ 展开更多
关键词 模糊线性鉴别分析 特征抽取 小样本问题 离群样本 人脸识别
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一种改进的不相关空间算法及其在人脸识别中的应用 被引量:2
13
作者 林玉娥 顾国昌 刘海波 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2008年第5期 615-620,共6页
不相关空间算法是一种基于Fisher准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但应用在人脸识别中将遇到小样本问题.本文提出一种改进的不相关空间算法,较有效地解决这一问题.其思想是将原始数据空间降到一个低维的子空间,从而避免了总体... 不相关空间算法是一种基于Fisher准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但应用在人脸识别中将遇到小样本问题.本文提出一种改进的不相关空间算法,较有效地解决这一问题.其思想是将原始数据空间降到一个低维的子空间,从而避免了总体散布矩阵奇异,并在理论上证明,在这个子空间中求解不相关鉴别矢量集等价于在原空间中求解不相关鉴别矢量集.另外根据散布矩阵的对称性,引入一种计算方法,进一步提高求解不相关鉴别矢量集的速度.最后,在人脸库上的实验结果验证该算法的有效性. 展开更多
关键词 不相关空间算法 不相关鉴别矢量集 小样本问题 总体散布矩阵
改进的正交边界Fisher判别分析及在人脸识别中的应用 预览
14
作者 盛诗曼 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第6X期204-205,共2页
本文提出了一种改进的正交边界Fisher判别分析算法,该算法同时考虑了样本的全局与局部特性,采用描述数据样本的矩阵之差作为目标函数,通过对矩阵的特征值分解,可直接求得最优正交投影矩阵。所提出的算法有效地避免了小样本问题,且能够... 本文提出了一种改进的正交边界Fisher判别分析算法,该算法同时考虑了样本的全局与局部特性,采用描述数据样本的矩阵之差作为目标函数,通过对矩阵的特征值分解,可直接求得最优正交投影矩阵。所提出的算法有效地避免了小样本问题,且能够提取出更加有效的分类特征。人脸库上的实验结果表明所提算法的有效性。 展开更多
关键词 正交边界Fisher判别分析 目标函数 小样本问题
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基于局部结构的多尺度协作表示人脸识别算法 预览
15
作者 刘宇凯 金晓康 +1 位作者 张建明 廖婷婷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第17期151-157,共7页
人脸识别在实际应用中,往往存在无法获取足够多的训练样本的情况,而在小样本情况下,协作表示的识别性能会受到严重影响。多尺度块协作表示算法能有效集成不同尺度下的分类结果,但其分类框架中子块的计算是相互独立的,忽略了块之间的结... 人脸识别在实际应用中,往往存在无法获取足够多的训练样本的情况,而在小样本情况下,协作表示的识别性能会受到严重影响。多尺度块协作表示算法能有效集成不同尺度下的分类结果,但其分类框架中子块的计算是相互独立的,忽略了块之间的结构关系。而局部结构法将图像划分为多个局部区域,每个局部区域的重叠块分布在相同的线性子空间中,该子空间可以反应块之间的结构关系,能提高多尺度块协作表示在小样本下的鲁棒性。因此提出了基于局部结构的多尺度块协同表示算法(Local Structure based Multi-Patch Collaborative Representation,LS_MPCRC),在Yale B和AR人脸库上的实验结果证明,该算法在训练样本数目较少时具有优秀的识别性能。 展开更多
关键词 人脸识别 协作表示 小样本问题 多尺度块协作表示 局部结构
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一种相似子空间嵌入算法 被引量:1
16
作者 钱文光 李会民 《山东大学学报:工学版》 北大核心 2018年第1期8-14,共7页
通过对经典的线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)及最大边界准则(Maximum Margin Criterion,MMC)方法的分析,提出一种类内子空间深入学习的监督降维方法——相似子空间嵌入(Similarity Subspace Embedding,SSE),对... 通过对经典的线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)及最大边界准则(Maximum Margin Criterion,MMC)方法的分析,提出一种类内子空间深入学习的监督降维方法——相似子空间嵌入(Similarity Subspace Embedding,SSE),对类内离散度矩阵进行深入学习,得到每类的类内离散度子空间,通过对所有类内离散度子空间的学习,获得信息更为丰富的类间离散度矩阵,进而得到更好的低维空间。与MMC方法相比,SSE方法对类内数据学习更充分,同时避免了LDA方法存在的小样本问题。在AR人脸图像、Coil数据集及手写体上的试验结果表明,与其它三种相关的经典方法相比,SSE方法具有较高的识别率,说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 降维 线性判别分析 最大边界准则 离散度矩阵 子空间 小样本问题
航班备降概率分布预测模型研究 预览
17
作者 吕宗磊 陈国明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第20期259-264,共6页
对航班备降问题的小样本特点进行了分析,提出了基于观察学习的航班备降概率分布预测模型。该模型利用松弛属性约束思想抽取数据子集,三次样条插值方法构建基学习器,并结合虚拟数据生成策略促使各基学习器达成一致。并在此基础上,对... 对航班备降问题的小样本特点进行了分析,提出了基于观察学习的航班备降概率分布预测模型。该模型利用松弛属性约束思想抽取数据子集,三次样条插值方法构建基学习器,并结合虚拟数据生成策略促使各基学习器达成一致。并在此基础上,对信任度参数进行优化,进一步完善了预测模型。在航班备降数据集的实验表明,在大样本下,该预测模型的预测精度高于朴素贝叶斯方法和贝叶斯网方法;在小样本数据集上分析了航班不同备降次数下的置信度,为相关部门提供决策支持。 展开更多
关键词 观察学习算法 小样本问题 概率分布 贝叶斯学习 航班备降
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无参数直接正交判别局部差异投影分析算法
18
作者 梁兴柱 林玉娥 许光宇 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期217-222,共6页
针对有监督局部结构和差异投影(SLSDP,supervised local structure and diversity projection)的特征提取算法在构造差异系数时没有利用样本类别信息且其性能易受参数设置影响的问题,提出一种无参数直接正交判别局部差异投影分析(P... 针对有监督局部结构和差异投影(SLSDP,supervised local structure and diversity projection)的特征提取算法在构造差异系数时没有利用样本类别信息且其性能易受参数设置影响的问题,提出一种无参数直接正交判别局部差异投影分析(PFDODLDPA,parameter-free direct orthogonal discriminant local diversity projection analysis)算法。算法采用样本的余弦距离构造权值,能够动态获取样本的近邻点因而无需参数设置,同时其差异权值计算公式采用了样本的类别信息,因此是一种有监督的特征提取算法。对于算法的求解,为了解决小样本问题,给出了一种直接求解的计算方法,利用拉普拉斯矩阵的性质进行了相应的矩阵分解,可直接从高维样本的原始空间中求出正交投影矩阵。在ORL和AR人脸库上的实验结果表明,所提方法比原算法明显有效,最好识别率可分别提高2.3%和1.31%,说明所提方法是可行的。 展开更多
关键词 差异 特征提取 无参数 余弦距离 小样本
基于观察学习的概率分布预测模型研究 预览
19
作者 吕宗磊 陈国明 《计算机与数字工程》 2016年第9期1635-1640,1649共7页
论文结合松弛属性约束和生成虚拟数据的思想,提出了基于观察学习的概率分布预测模型。传统上观察学习主要用于单点预测和分类问题,论文将观察学习机制应用到小样本集下的概率分布预测问题。该模型利用松弛属性约束分离出数据子集,三次... 论文结合松弛属性约束和生成虚拟数据的思想,提出了基于观察学习的概率分布预测模型。传统上观察学习主要用于单点预测和分类问题,论文将观察学习机制应用到小样本集下的概率分布预测问题。该模型利用松弛属性约束分离出数据子集,三次样条插值的方法构建基学习器,并借助虚拟数据使各基学习器达成一致。为了更好地应用模型,给出了信任度设定方法,完善了算法的退出机制。在人工数据和UCI公共数据集的相关实验表明,基于观察学习的概率分布预测模型解决了小样本集下的概率分布预测问题,且优化置信度后的算法具有更好的泛化能力和更高的精度。 展开更多
关键词 观察学习算法 概率分布 小样本问题 虚拟数据生成
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基于协作表示的雷达辐射源多传感器融合识别 预览 被引量:1
20
作者 周志文 黄高明 高俊 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2725-2730,共6页
针对接收通道噪声影响和传感器引起的信号畸变,仅提高单传感器的识别性能远不能满足需求,提出了一种基于协作表示的雷达辐射源多传感器融合识别方法。首先,在训练阶段构成离线的完备字典,而多个传感器的接收信号在字典上求得协作表... 针对接收通道噪声影响和传感器引起的信号畸变,仅提高单传感器的识别性能远不能满足需求,提出了一种基于协作表示的雷达辐射源多传感器融合识别方法。首先,在训练阶段构成离线的完备字典,而多个传感器的接收信号在字典上求得协作表示系数及分类残差。接着通过设计合理的基本概率分配函数,将多传感器的分类残差与单元素事件的D-S理论相结合,根据最大信任决策规则得到融合识别结果。采用常见的6种雷达辐射源信号进行了仿真实验,仿真结果验证了提出方法的有效性,且较单传感器提高了识别性能,具有较好的噪声鲁棒性,适用于小样本的识别。 展开更多
关键词 雷达辐射源识别 协作表示 决策级融合 D-S证据理论 小样本问题
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