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一种更具拓扑稳定性的ISOMAP算法 被引量:20
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作者 邵超 黄厚宽 赵连伟 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期869-877,共9页
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.根据“短路”边会途经相对的低密度区域这一特点,能够有效删除邻域图中可能存在的“短路”边,提出了... 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.根据“短路”边会途经相对的低密度区域这一特点,能够有效删除邻域图中可能存在的“短路”边,提出了P-ISOMAP(pruned-ISOMAP)算法,这极大地削弱了ISOMAP算法对邻域大小的依赖程度,从而使其更具拓扑稳定性.由于避免了邻域大小难以有效选取的问题,P-ISOMAP算法能够更容易地对数据进行可视化.实验结果很好地验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 isomap P—isomap(pruned—isomap) 邻域大小 拓扑稳定性 残差 核密度估计 局部密度
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基于Isomap和支持向量机算法的俯视群养猪个体识别 被引量:13
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作者 郭依正 朱伟兴 +1 位作者 马长华 陈晨 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期182-187,共6页
针对俯视群养猪视频序列,提出了一种利用机器视觉技术对猪个体进行识别的方法。首先对采集的俯视群养猪视频序列进行前景检测与目标提取,获得各单只猪个体,其后建立训练样本,提取猪个体颜色、纹理及形状特征,组合构建表征猪个体的特征向... 针对俯视群养猪视频序列,提出了一种利用机器视觉技术对猪个体进行识别的方法。首先对采集的俯视群养猪视频序列进行前景检测与目标提取,获得各单只猪个体,其后建立训练样本,提取猪个体颜色、纹理及形状特征,组合构建表征猪个体的特征向量,接着对组合特征利用Isomap算法做特征融合,在最大程度保留有效识别信息的基础上降低特征维数,最后利用优化核函数的支持向量机分类器进行训练与识别。试验选取了900帧图像,试验结果表明该文所提方法切实有效,猪个体最高识别率为92.88%。该文从机器视觉角度探索了俯视群养猪的个体识别,有别于传统的RFID猪个体识别,该研究为无应激的猪个体识别提供了新思路,也为进一步探索群养猪个体行为分析等奠定了基础。 展开更多
关键词 动物 特征提取 支持向量机 isomap算法 群养猪 个体识别
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NIR光谱的Isomap-PLS非线性建模方法 被引量:20
3
作者 杨辉华 覃锋 +1 位作者 王义明 罗国安 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期322-326,共5页
针对样品的近红外(NIR)光谱与其物理化学性质之间存在的非线性关系,提出了一种结合等距映射(Isomap)和偏最小二乘(PLS)的非线性建模新方法。Isomap是一种新的非线性降维方法,属于流形学习方法,能有效地发现高维数据中的本真低维... 针对样品的近红外(NIR)光谱与其物理化学性质之间存在的非线性关系,提出了一种结合等距映射(Isomap)和偏最小二乘(PLS)的非线性建模新方法。Isomap是一种新的非线性降维方法,属于流形学习方法,能有效地发现高维数据中的本真低维结构。Isomap-PLS建模方法首先用Isomap对高维NIR光谱数据作非线性降维,再用PLS降维并建立校正模型。将Isomap-PLS建模方法分别应用于两个公开的NIR光谱标准数据集,并与PLS单独建模进行比较。结果表明,在两个数据集上,用Isomap-PLS方法建立的校正模型比单独用PLS算法建立的校正模型具有更小的交叉验证均方根误差(RMSECV);对某些性质数据,Isomap-PLS模型比PLS模型的RMSECV值要小2-5倍。因此,Isomap能够有效反映NIR光谱中存在的非线性结构,Isomap-PLS比PLS具有更好的建模与预测能力。 展开更多
关键词 近红外光谱 等距映射 非线性降维 偏最小二乘
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基于监督双限制连接Isomap算法的带钢表面缺陷图像分类方法 被引量:9
4
作者 王典洪 甘胜丰 +1 位作者 张伟民 雷维新 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期883-891,共9页
根据带钢表面缺陷图像具有复杂纹理结构、包含大量干扰信息、具备高维非线性几何结构等特点,本文提出基于监督双限制连接Isomap方法的带钢表面缺陷图像降维方法 (dls-Isomap).该方法以Isomap降维方法为基础,对其邻域图的连接方式进行K邻... 根据带钢表面缺陷图像具有复杂纹理结构、包含大量干扰信息、具备高维非线性几何结构等特点,本文提出基于监督双限制连接Isomap方法的带钢表面缺陷图像降维方法 (dls-Isomap).该方法以Isomap降维方法为基础,对其邻域图的连接方式进行K邻域(K-nearest neighbor,KNN)和ε-半径两个方面的限制性连接,并使用数据类别作为监督对类间邻域点进行扩展连接.针对多类Roll-swiss数据实验表明,dls-Isomap降维方法不仅能够在低维空间中完整嵌入所有数据点,而且能保持数据各类内和类间的几何结构,以及解决Isomap算法存在的"短路边"问题;针对带钢表面缺陷图像分类实验表明,基于dls-Isomap的新分类方法适合含水、油渍等干扰较多的带钢表面缺陷的分类任务,其中冷轧带钢5类缺陷识别率可以达78%.含水渍的热轧带钢缺陷识别率可以达到93%,其中水渍干扰图像的识别率达到97.6%. 展开更多
关键词 isomap K领域 ε-半径 监督连接 带钢表面缺陷
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基于Isomap的流形结构重建方法 被引量:20
5
作者 孟德宇 徐晨 徐宗本 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期545-555,共11页
已有的流形学习方法仅能建立点对点的降维嵌入,而未建立高维数据流形空间与低维表示空间之间的相互映射.此缺陷已限制了流形学习方法在诸多数据挖掘问题中的进一步应用.针对这一问题,文中提出了两种新型高效的流形结构重建算法:快速算... 已有的流形学习方法仅能建立点对点的降维嵌入,而未建立高维数据流形空间与低维表示空间之间的相互映射.此缺陷已限制了流形学习方法在诸多数据挖掘问题中的进一步应用.针对这一问题,文中提出了两种新型高效的流形结构重建算法:快速算法与稳健算法.其均以经典的Isomap方法内在运行机理为出发点,进而推导出高维流形空间与低维表示空间之间双向的显式映射函数关系,基于此函数即可实现流形映射的有效重建.理论分析与实验结果证明,所提算法在计算速度、噪音敏感性、映射表现等方面相对已有方法具有明显优势. 展开更多
关键词 数据降维 流形学习 等距特征映射 模式分类 特征描述
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P-ISOMAP:一种新的对邻域大小不甚敏感的数据可视化算法 被引量:4
6
作者 邵超 黄厚宽 赵连伟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期1497-1501,共5页
ISOMAP算法对邻域大小敏感,而邻域大小却难以有效选取.本文根据二阶最小生成树不含有“短路”边的特性提出了能有效删除邻域图中的“短路”边因而对邻域大小不甚敏感的P-ISOMAP算法.由于避免了邻域大小难以有效选取的问题,该算法能更容... ISOMAP算法对邻域大小敏感,而邻域大小却难以有效选取.本文根据二阶最小生成树不含有“短路”边的特性提出了能有效删除邻域图中的“短路”边因而对邻域大小不甚敏感的P-ISOMAP算法.由于避免了邻域大小难以有效选取的问题,该算法能更容易地对数据进行可视化,也获得了一定程度的拓扑稳定性和鲁棒性.实验结果很好地验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 isomap P—isomap 二阶最小生成树 成本 残差
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基于核矩阵的Isomap增量学习算法研究 被引量:5
7
作者 王耀南 张莹 李春生 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期1515-1522,共8页
Isomap算法嵌入向量求解依赖于所有的初始样本,在增加新数据时需要较长时间重新计算所有数据样本间的测地距离.为了提高运算速度,提出一种基于核函数的增量学习Isomap算法,将测地距离矩阵当作一个核矩阵,并通过常数增加的方法保证测地... Isomap算法嵌入向量求解依赖于所有的初始样本,在增加新数据时需要较长时间重新计算所有数据样本间的测地距离.为了提高运算速度,提出一种基于核函数的增量学习Isomap算法,将测地距离矩阵当作一个核矩阵,并通过常数增加的方法保证测地距离矩阵满足Mercer条件,算法只需要计算新增点与原有数据点间的测地距离.与核主成分算法一样,新增点的投影值计算变为核矩阵上的特征分解.在Swiss,Helix和多姿态人脸数据中的实验结果表明,算法大大降低了计算复杂度,有利于快速发现隐藏在高维空间的低维流形分布. 展开更多
关键词 流形学习 isomap算法 测地距离 增量学习 核矩阵
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基于ISOMAP的一种多流形学习算法 被引量:5
8
作者 程起才 王洪元 +1 位作者 刘爱萍 冯燕 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第10期115-117,121,共4页
提出了M-ISOMAP算法,该算法通过求被间断流形间的最短欧氏距离对应的数据点并将这些数据点设置为互为邻域点,然后用经典ISOMAP算法找到嵌入结果.实验结果验证了该算法不仅保持数据集的拓扑结果,而且没有导致数据高度扭曲,适合可视化要求.
关键词 isomap 多流形 流形学习
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基于Isomap算法的恒星光谱离群点挖掘 被引量:4
9
作者 卜育德 潘景昌 陈福强 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期267-273,共7页
如何从已分类的海量光谱中发现被错分的光谱一直是天文数据处理专家重点研究的问题,探讨的Isomap算法在该问题方面有很好的表现。通过Isomap算法与主成分分析方法(PCA)算法的实验结果对比发现:(1)PCA将具有不同特征的光谱投影到邻近的区... 如何从已分类的海量光谱中发现被错分的光谱一直是天文数据处理专家重点研究的问题,探讨的Isomap算法在该问题方面有很好的表现。通过Isomap算法与主成分分析方法(PCA)算法的实验结果对比发现:(1)PCA将具有不同特征的光谱投影到邻近的区域,而Isomap算法却可以将具有相似特征的光谱投影到邻近区域,而将具有不同特征的光谱投影到相距较远的区域;(2)Isomap算法给出的大部分离群点较易判断,且是具有很高科学价值的双星;而PCA给出的离群点难以判断,科学价值不高。因此,在光谱离群点发掘上Isomap算法比PCA有明显优势。由于使用的数据为SDSS最新发布的M型的九种光谱次型的光谱,因而Isomap算法能够快速发现被斯隆数字巡天数据处理流程(SDSS pipeline)错分的光谱,可帮助有效提高现有光谱分类算法的准确率。更进一步,由于被SDSS pipeline错分的光谱大部分是双星,因而Isomap算法还可以进一步帮助我们发现有很高科学研究价值的双星,提高双星的发现效率。虽然实验显示Isomap算法对信噪比变化较为敏感,在具有较低信噪比的光谱上表现较差,但由于信噪比低的光谱的光谱型难以判断,因而该缺点并不影响Isomap算法的在光谱发掘上的应用。 展开更多
关键词 流形学习算法 isomap算法 主成分分析 数据挖掘
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基于等维度独立多流形的DC-ISOMAP算法 被引量:7
10
作者 高小方 梁吉业 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期1690-1699,共10页
流形学习已经成为机器学习与数据挖掘领域中一个重要的研究课题.目前的流形学习算法都假设所研究的高维数据存在于同一个流形上,并不能支持或者应用于大量存在的采样于多流形上的高维数据.针对等维度的独立多流形DC-ISOMAP算法,首先通... 流形学习已经成为机器学习与数据挖掘领域中一个重要的研究课题.目前的流形学习算法都假设所研究的高维数据存在于同一个流形上,并不能支持或者应用于大量存在的采样于多流形上的高维数据.针对等维度的独立多流形DC-ISOMAP算法,首先通过从采样密集点开始扩展切空间的方法将多流形准确分解为单个流形,并逐个计算其低维嵌入,然后基于各子流形间的内部位置关系将其低维嵌入组合起来,得到最终的嵌入结果.实验结果表明,该算法在人造数据和实际的人脸图像数据上都能有效地计算出高维数据的低维嵌入结果. 展开更多
关键词 非线性维数约简 流形学习 独立多流形 切空间 DC—isomap
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基于Isomap和IGA-SVM的齿轮箱故障诊断研究 被引量:5
11
作者 刘志川 唐力伟 曹立军 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期38-43,共6页
为了解决齿轮箱故障诊断模式识别过程中参数难以确定的问题,引入了一种基于等距特征映射(Isometric feature mapping,Isomap)和改进遗传算法(Improved genetic algorithm,IGA)优化支持向量机(Support vector machine,SVM)参数的方法。... 为了解决齿轮箱故障诊断模式识别过程中参数难以确定的问题,引入了一种基于等距特征映射(Isometric feature mapping,Isomap)和改进遗传算法(Improved genetic algorithm,IGA)优化支持向量机(Support vector machine,SVM)参数的方法。首先在自适应最优邻域参数下,对齿轮箱振动信号高维特征集数据进行等距特征映射,通过改进的遗传算法优化支持向量机的惩罚参数和核函数参数,最终实现对降维后数据的识别分类。将所提方法应用于齿轮箱故障诊断,结果表明,所提方法具有较高的诊断正确率,与传统的支持向量机方法相比有更好的诊断效果。 展开更多
关键词 等距特征映射 遗传算法 支持向量机 齿轮箱 故障诊断
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一种基于ISOMAP的分类算法 被引量:5
12
作者 程起才 王洪元 +1 位作者 吴小俊 刘锁兰 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期826-830,836,共6页
提出一种解决分类任务的等测距映射算法,该算法利用类标签信息指导高维数据的降维.首先根据类标签在属于某个类的数据集上构造类内邻域图;然后寻找类间最短距离相邻边,并将其乘以大于1的尺度变化因子,使得降维后的类内数据更加紧凑、类... 提出一种解决分类任务的等测距映射算法,该算法利用类标签信息指导高维数据的降维.首先根据类标签在属于某个类的数据集上构造类内邻域图;然后寻找类间最短距离相邻边,并将其乘以大于1的尺度变化因子,使得降维后的类内数据更加紧凑、类间数据更加分开;最后利用BP神经网络构建一个近似的从原始高维数据集到低维数据集之间的映射函数,通过遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,以避免使用剃度下降算法所带来的局部最优问题.实验结果表明,分类性能有较大提高,并对噪声有一定的鲁棒性. 展开更多
关键词 分类 流形学习 等测距映射 类内邻域图 遗传算法
原文传递
一种用于人脸识别的有监督核化多类多流形ISOMAP算法 被引量:3
13
作者 程起才 王洪元 +2 位作者 吴小俊 冯燕 刘锁兰 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期713-718,730,共7页
在核等测距映射(kernel ISOMAP)和多类多流形ISOMAP算法的基础上,提出一种针对人脸识别任务的有监督核化多类多流形ISOMAP算法.该算法保持了kernel ISOMAP算法的泛化特性,同时又能完成分类任务,解决了ISOMAP-C在对具有高维小样本特性的... 在核等测距映射(kernel ISOMAP)和多类多流形ISOMAP算法的基础上,提出一种针对人脸识别任务的有监督核化多类多流形ISOMAP算法.该算法保持了kernel ISOMAP算法的泛化特性,同时又能完成分类任务,解决了ISOMAP-C在对具有高维小样本特性的人脸数据集识别时,所要调整的神经网络权值数目将随输入维度呈指数增长,且易出现过拟合现象的问题.在多种人脸数据集上的实验结果表明了该算法的有效性,且对训练样本集的大小有较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 核等测距映射 多类多流形 人脸识别 小样本
原文传递
基于ISOMAP降维的复杂轮廓异常点识别方法 被引量:3
14
作者 聂斌 李京亚 姚雪海 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1603-1608,共6页
高维复杂轮廓异常点识别方法研究是目前过程轮廓监控的重要课题之一。以高维复杂轮廓为研究对象,建立非参数轮廓矩阵模型,将基于测地距离的ISOMAP非线性降维技术与χ^2控制图相结合,提出新的轮廓异常点识别方法,以实现高维复杂轮廓异常... 高维复杂轮廓异常点识别方法研究是目前过程轮廓监控的重要课题之一。以高维复杂轮廓为研究对象,建立非参数轮廓矩阵模型,将基于测地距离的ISOMAP非线性降维技术与χ^2控制图相结合,提出新的轮廓异常点识别方法,以实现高维复杂轮廓异常点的准确识别。仿真实验和实际案例的应用分析结果证实该方法在异常点识别的准确性方面具有良好的性能。 展开更多
关键词 异常点识别 等距特征映射(isomap) 轮廓 降维
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一种新的基于ISOMAP的数据可视化算法 被引量:3
15
作者 邵超 黄厚宽 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1137-1143,共7页
作为古典MDS算法的一个非线性扩展,ISOMAP算法能较好地对嵌入在高维欧氏空间中的低维非线性流形进行可视化.然而,ISOMAP算法不但要求数据具有良好抽样且位于单一流形之上,而且还依赖于难以有效选取的邻域大小,这极大地限制了该算法的实... 作为古典MDS算法的一个非线性扩展,ISOMAP算法能较好地对嵌入在高维欧氏空间中的低维非线性流形进行可视化.然而,ISOMAP算法不但要求数据具有良好抽样且位于单一流形之上,而且还依赖于难以有效选取的邻域大小,这极大地限制了该算法的实际应用.为此提出了一种改进算法——GISOMAP,它采用MDS算法的一个变种来减弱长测地距离和"短路"边对距离保持的影响,不但能更好地对具有多聚类结构的数据进行可视化,而且对邻域大小也不再敏感,从而能更容易地得到实际应用. 展开更多
关键词 数据可视化 isomap Gisomap 最小连通邻域图 成本
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基于改进ISOMAP算法的图像分类 被引量:3
16
作者 魏宪 李元祥 +2 位作者 赵海涛 庹红娅 许鹏 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期911-915,共5页
利用基于邻域的图像欧氏距离寻找最近邻,并用直接线性判别分析方法(Direct LDA)取代多维尺度分析法(MDS),提出一种改进的等距特征映射(ISOMAP)算法(KIMD-ISOMAP)进行降维.人脸图像分类试验表明:KIMD-ISOMAP提高了ISOMAP的分类能力,扩展... 利用基于邻域的图像欧氏距离寻找最近邻,并用直接线性判别分析方法(Direct LDA)取代多维尺度分析法(MDS),提出一种改进的等距特征映射(ISOMAP)算法(KIMD-ISOMAP)进行降维.人脸图像分类试验表明:KIMD-ISOMAP提高了ISOMAP的分类能力,扩展了邻域半径的选取范围,在加高斯噪声和几何形变的情况下,该算法与其他方法相比,表现出较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 流形学习 等距特征映射 直接线性判别 图像欧氏距离 降维
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基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断 被引量:21
17
作者 戚晓利 王振亚 +2 位作者 吴保林 叶绪丹 潘紫微 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期744-755,共12页
针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障... 针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO-SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 行星齿轮箱 自适应复合多尺度排列熵(ACMPE) 改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-isomap) 灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)
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基于最小连通邻域图的ISOMAP算法 被引量:2
18
作者 邵超 万春红 陈广宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第10期2570-2574,共5页
噪音的干扰和邻域大小的不合适会在ISOMAP算法的邻域图中引入"短路"边,使其不能正确表达数据的邻域结构,从而使该算法具有较差的鲁棒性和拓扑稳定性。为此,根据最小连通邻域图能有效避免"短路"边的特点,提出了一种... 噪音的干扰和邻域大小的不合适会在ISOMAP算法的邻域图中引入"短路"边,使其不能正确表达数据的邻域结构,从而使该算法具有较差的鲁棒性和拓扑稳定性。为此,根据最小连通邻域图能有效避免"短路"边的特点,提出了一种能有效删除"短路"边因而更具鲁棒性和拓扑稳定性的ISOMAP算法——基于最小连通邻域图的ISOMAP(MCNG-ISOMAP)算法。该算法能在一定程度上避免邻域大小难以有效选取的问题,同时还能在不依赖于邻域大小的情况下发现数据真正的固有维数。 展开更多
关键词 等距映射 MCNG-isomap 最小连通邻域图 成本 “短路”边
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EMD-ISOMAP高速列车小幅蛇行异常特征提取 被引量:4
19
作者 崔万里 宁静 +2 位作者 种传杰 李艳萍 陈春俊 《中国测试》 CAS 北大核心 2016年第12期105-110,共6页
小幅蛇行异常是剧烈蛇行失稳的征兆,它不仅影响乘坐舒适性,导致轮轨疲劳接触,而且随着轮轨磨损加剧、列车服役时间增长、运行速度提高,小幅蛇行会不断加剧,特别是在抗蛇行减震器失效的状况下,可能会引起列车脱轨,严重影响行车安... 小幅蛇行异常是剧烈蛇行失稳的征兆,它不仅影响乘坐舒适性,导致轮轨疲劳接触,而且随着轮轨磨损加剧、列车服役时间增长、运行速度提高,小幅蛇行会不断加剧,特别是在抗蛇行减震器失效的状况下,可能会引起列车脱轨,严重影响行车安全。但现有的高速列车转向架峰值监测法不能监测小幅蛇行异常。针对该问题,提出一种基于经验模态分解和流形学习的特征提取方法。首先,利用EMD分解得到多个固有模态函数(IMF),计算每个IMF的样本熵,作为初步提取特征;然后利用流形学习方法对初步提取的特征进一步提取;最后利用最小二乘法支持向量机对特征提取方法进行评估,并将该方法应用于高速列车320~350km/h状态下小幅蛇行异常识别中,小幅蛇行异常的识别率达到100%。结果证明:EMD—ISOMAP方法能够有效识别小幅蛇行异常,识别效果优于基于小波变换特征提取方法;该方法降低特征数据复杂度的同时,还增强状态识别的分类性能。 展开更多
关键词 高速列车 小幅蛇行 流形学习 等距映射 经验模态分解 特征提取 最小二乘法支持向量机
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一种对奇异值不敏感的ISOMAP 被引量:3
20
作者 魏莱 王守觉 徐菲菲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第8期1959-1960,1963,共3页
ISOMAP是一种经典的非线性降维方法,能够有效地发现高维非线性数据集的低维几何结构,但该算法对奇异值和噪声非常敏感。利用具有鲁棒性的主成分分析(Robust PCA)来探测奇异点,并对奇异点进行适当处理以降低ISOMAP对其的敏感程度。所提... ISOMAP是一种经典的非线性降维方法,能够有效地发现高维非线性数据集的低维几何结构,但该算法对奇异值和噪声非常敏感。利用具有鲁棒性的主成分分析(Robust PCA)来探测奇异点,并对奇异点进行适当处理以降低ISOMAP对其的敏感程度。所提出的算法直观且易于理解,实验结果也证明它具有较好的鲁棒性,而且在奇异点较多的情况下仍能保持数据的整体结构。 展开更多
关键词 流形学习 主成分分析 等度规映射
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