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基于自适应等距映射算法的软测量建模 被引量：2
1
作者 吉文鹏 杨慧中 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期269-274,共6页
针对等距映射(Isomap)算法中的邻域图构造问题,提出1种自适应确定邻域的方法。利用欧氏距离计算样本相似系数。基于各样本的局部密度和平均密度构造密度指数函数。根据密度指数函数自适应调整样本的近邻数,构造合理的邻域图。采用高斯... 针对等距映射(Isomap)算法中的邻域图构造问题,提出1种自适应确定邻域的方法。利用欧氏距离计算样本相似系数。基于各样本的局部密度和平均密度构造密度指数函数。根据密度指数函数自适应调整样本的近邻数,构造合理的邻域图。采用高斯过程回归(GPR)建立模型。将该方法应用于某双酚A生产装置的软测量建模中。仿真结果表明,基于自适应Isomap算法建立的GPR模型比Isomap-GPR模型具有更高的估计精度,均方根误差减小了约15%。 展开更多
关键词 自适应算法 等距映射算法 邻域图构造 欧氏距离 软测量 高斯过程回归
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基于改进K_Medoids算法的高光谱图像聚类 被引量：3
2
作者 王立国 马赫男 +1 位作者 赵亮 石瑶 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1574-1581,共8页
为了解决在复杂的、数据量庞大的高光谱图像中汇集出参考价值较高的聚类组合问题,本文提出一种基于流形的K_Medoids改进算法并应用于高光谱图像的聚类实践中。该算法应用改进的Canopy算法进行初值选定,通过基于流形的测地距离所生成的... 为了解决在复杂的、数据量庞大的高光谱图像中汇集出参考价值较高的聚类组合问题,本文提出一种基于流形的K_Medoids改进算法并应用于高光谱图像的聚类实践中。该算法应用改进的Canopy算法进行初值选定,通过基于流形的测地距离所生成的像元距离矩阵来完成K_Medoids算法的聚类过程。该算法对传统聚类算法所具有的一些难以解决的弊端起到良好的抑制作用。利用AVIRIS图像对该算法进行验证,实验结果表明:与传统方法相比,该算法在类内距离、类间距离、Jaccard系数、Rand系数,以及聚类图像的直观对比五个评价标准下能够取得比传统方法更好的效果。 展开更多
关键词 高光谱 K_Medoids算法 Canopy算法 等距映射算法 测地距离 聚类
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航空制造车间质量决策分类算法研究及应用 被引量：1
3
作者 郭世慧 孙树栋 王萌 《机械制造》 2012年第8期93-98,共6页
针对航空制造过程质量状态分类预测及相关决策问题,提出了流形学习的等距映射降维算法与支持向量机分类算法相结合的分类预测方法,该算法通过ISOMAP进行数据降维,找出过程质量数据内部规律;采用SVM分类算法提升质量分类预测精度;最终根... 针对航空制造过程质量状态分类预测及相关决策问题,提出了流形学习的等距映射降维算法与支持向量机分类算法相结合的分类预测方法,该算法通过ISOMAP进行数据降维,找出过程质量数据内部规律;采用SVM分类算法提升质量分类预测精度;最终根据分类预测结果,综合考虑降维结果对比原始样本快速定位出现问题的原因,辅助质量决策。算法已在某航空制造企业进行实验,证明了它对提高航空制造企业产品质量的有效性。 展开更多
关键词 质量决策 流形学习 等距映射算法 支持向量机
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基于双耦合算法的煤与瓦斯突出预测模型 被引量：13
4
作者 付华 丰胜成 +1 位作者 高振彪 杨玉岗 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期84-89,共6页
为提高煤与瓦斯突出预测精度,有效预防瓦斯突出灾害,将等距映射（IsoMap）算法与优化加权向量机耦合算法（DDICS-WLS-SVM）相结合,建立煤与瓦斯突出双耦合算法预测模型。首先利用非线性流形学习IsoMap算法对煤与瓦斯突出高维数据进行数... 为提高煤与瓦斯突出预测精度,有效预防瓦斯突出灾害,将等距映射（IsoMap）算法与优化加权向量机耦合算法（DDICS-WLS-SVM）相结合,建立煤与瓦斯突出双耦合算法预测模型。首先利用非线性流形学习IsoMap算法对煤与瓦斯突出高维数据进行数据挖掘,提取其低维本质特征参量;然后通过逐维改进布谷鸟（DDICS）算法对加权最小二乘向量机（WLS-SVM）的正则化参数λ和高斯核参数σ进行寻优;最后对双耦合算法预测模型进行仿真试验,将IsoMap算法提取的低维本质特征作为该预测模型的输入,煤与瓦斯突出强度值作为模型的输出,并与PSO-SVM、LS-SVM方法的预测结果进行对比。结果表明：双耦合算法预测模型的平均相对误差为1.825%,最大相对误差为2.63%,该预测模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 加权最小二乘向量机(WLS-SVM) 等距映射(IsoMap)算法 耦合算法 预测
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流形学习算法分析及比较
5
作者 葛春苑 刘希玉 丁姗 《山东师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第4期15-17,共3页
笔者从介绍流形与流形学习的概念和数学描述入手，对等距映射算法（Isomap），局部线性嵌入算法（LLE），拉普拉斯特征映射算法（LE）进行了分析与比较，目的足了解这三种主要的流形学习算法的特点，能更好地进行数据的降维与分析．
关键词 流形学习 等距映射算法 局部线性嵌入算法 拉普拉斯特征映射算法
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黎曼流形的距离均方差最小降维改进算法 被引量：1
6
作者 高恩芝 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期198-202,共5页
TRIMAP算法重新定义了图上距离的表达形式,并用近邻点对的测地距离的误差和作为衡量投影函数好坏的标准,通过这种方法可以较好地找到所需的从高维空间到低维空间转换的媒介,但是这种衡量标准不能很好地表达出TRIMAP中定义的图上距离与... TRIMAP算法重新定义了图上距离的表达形式,并用近邻点对的测地距离的误差和作为衡量投影函数好坏的标准,通过这种方法可以较好地找到所需的从高维空间到低维空间转换的媒介,但是这种衡量标准不能很好地表达出TRIMAP中定义的图上距离与投影到低维空间中两点实际距离的对比关系。针对这个不足,采用了一个新的衡量标准表达式,定义一个参数m来代表对比关系,以此来解决这个缺陷,从而更好地获得最佳投影,提高识别率。实验结果表明,在ORL人脸图像的分类识别问题中获得了较好的识别性能。 展开更多
关键词 数据降维 流形学习 测地距离 等距离映射算法 局部线性嵌入
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流形学习方法中的若干问题分析 被引量：15
7
作者 高小方 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第4期25-28,59,共5页
流形学习是近年来机器学习与认知科学中的一个新的研究热点,其本质在于根据有限的离散样本学习和发现嵌入在高维空间中的低维光滑流形,从而揭示隐藏在高维数据中的内在低维结构,以实现非线性降维或者可视化。介绍了几种主要的流形学习算... 流形学习是近年来机器学习与认知科学中的一个新的研究热点,其本质在于根据有限的离散样本学习和发现嵌入在高维空间中的低维光滑流形,从而揭示隐藏在高维数据中的内在低维结构,以实现非线性降维或者可视化。介绍了几种主要的流形学习算法,分析了它们的优势与不足,总结了流形学习方法中需要解决的若干问题及其研究现状,并展望了流形学习未来的研究前景。 展开更多
关键词 流形学习 维数约简 等距映射算法 局部线性嵌入算法
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流形学习概述 被引量：68
8
作者 徐蓉 姜峰 姚鸿勋 《智能系统学报》 2006年第1期44-51,共8页
流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视.为了加深对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程.在明确流形学习的不同表示方法后,针对几种主要的流形算法,... 流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视.为了加深对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程.在明确流形学习的不同表示方法后,针对几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后分别引用Isomap和LLE的应用示例.结果表明,流形学习较之于传统的线性降维方法,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,利于进行维数约简和数据分析.最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期进一步拓展流形学习的应用领域. 展开更多
关键词 维数约简 流形学习 等距离映射算法 局部线性嵌入算法 交叉流形
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ISGS:一种面向滞后效应的组合模型研究 被引量：1
9
作者 冯婷婷 彭岩 王洁 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期2504-2509,共6页
针对滞后效应明显、样本量小的数据集,为解决单一算法模型预测精度低、泛化能力差的问题,提出了一种基于等距特征映射算法(Isometric Feature Mapping,ISOMAP)、少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)、... 针对滞后效应明显、样本量小的数据集,为解决单一算法模型预测精度低、泛化能力差的问题,提出了一种基于等距特征映射算法(Isometric Feature Mapping,ISOMAP)、少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的组合模型ISGS(ISOMPA-SMOTE-GA-SVR).首先,利用ISOMAP和SMOTE算法对滞后效应明显、样本量较小的数据集进行特征变换.其次,利用SVR算法较强的非线性分类能力及泛化能力对数据集进行回归分析.最后,利用GA算法对SVR算法的参数进行优化,以提升模型的预测精度.采用气象因素、空气质量、呼吸系统发病人数三组数据集,基于ISGS模型进行了发病人数预测的仿真实验和对比实验.实验结果表明,该模型预测精度和准确率较传统模型均有所提高,预测精度达到93.65%(传统单一模型83.481%).同时具有更好的泛化能力,能够更好地处理高维度、小样本数据集. 展开更多
关键词 等距特征映射算法 少数类过采样技术 遗传算法 支持向量回归 组合模型
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基于聚类分析理论的中药材鉴别
10
作者 杨环瑜 陈莹 +2 位作者 罗伟军 丘彤彤 张子荣 《中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生》 2022年第10期212-215,共4页
中药是中医之本,中药材的精淮鉴别对于中医治疗帮助巨大。随着科学技术的不断更新发展,运用近红外光谱的照射来辦别中药材的种类的方法映入大众眼中。以2021年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛E题“附件1”所提供的425个中药材基础... 中药是中医之本,中药材的精淮鉴别对于中医治疗帮助巨大。随着科学技术的不断更新发展,运用近红外光谱的照射来辦别中药材的种类的方法映入大众眼中。以2021年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛E题“附件1”所提供的425个中药材基础数据为研究对象,对所提供数据进行预处理,采用因子分析法降维,然后采用K-means聚类法对药材进行分析,鉴别出不同类型的折线图。该模型的建立为之后的中药材鉴别提供了一个迅速有效的新方法。 展开更多
关键词 中药材鉴别 K-MEANS聚类 等距离映射算法 红外光谱
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