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基于CCIPCA和ICA降维的文本分类研究 被引量：2
1
作者 何海斌 李新福 赵蕾蕾 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第29期150-152,167,共4页
文本分类中采用向量空间模型来表达文本特征,维数巨大,关键是对高维的特征集进行降维处理,而一般的分解算法无法处理大规模的高维问题。采用CCIPCA与ICA相结合的特征提取方法可以有效地实现文本特征降维。实验结果表明降维提高了分类器... 文本分类中采用向量空间模型来表达文本特征,维数巨大,关键是对高维的特征集进行降维处理,而一般的分解算法无法处理大规模的高维问题。采用CCIPCA与ICA相结合的特征提取方法可以有效地实现文本特征降维。实验结果表明降维提高了分类器的效率和效果。 展开更多
关键词 文本分类 特征降维 直观无协方差增量主元分析 独立成分分析 支持向量机
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基于IBSC-CCIPCA优化的CatBoost光伏功率预测模型
2
作者 孙霞 杨正凯 《山西大同大学学报(自然科学版)》 2026年第1期104-110,共7页
针对光伏功率预测中的特征冗余与模型固有偏差两大瓶颈,本文成功构建了IBSC-CCIPCA-CatBoost静态预测模型。该模型通过连续校正增量主成分分析CCIPCA实现动态特征筛选,并引入Out-of-Fold残差补偿机制(IBSC)进行系统性误差修正。在河北... 针对光伏功率预测中的特征冗余与模型固有偏差两大瓶颈,本文成功构建了IBSC-CCIPCA-CatBoost静态预测模型。该模型通过连续校正增量主成分分析CCIPCA实现动态特征筛选,并引入Out-of-Fold残差补偿机制(IBSC)进行系统性误差修正。在河北省实际光伏数据集上的实验表明,本模型显著优于基准CatBoost,其中RMSE降低22.4%至0.3260,MAE降低36.1%至0.1215,R²提升至0.9542。研究成果证实,CCIPCA能稳定地识别关键气象驱动因子,而IBSC可有效捕捉并修正模型偏差,为高精度光伏功率预测提供了创新性的解决方案。 展开更多
关键词 光伏功率预测 特征筛选 残差补偿 CatBoost 静态预测
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基于在线Music算法的DOA估计 被引量：5
3
作者 曹向海 刘宏伟 吴顺君 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期2658-2661,共4页
基于模式识别领域中的CCIPCA算法,该文给出了一种低运算量的在线Music算法。它无需估计协方差矩阵和对其进行特征值分解,信号子空间的估计与快拍数据的接收是同时进行的,而且只需存储当前的快拍数据,因此大大降低了存储量及运算量的要求... 基于模式识别领域中的CCIPCA算法,该文给出了一种低运算量的在线Music算法。它无需估计协方差矩阵和对其进行特征值分解,信号子空间的估计与快拍数据的接收是同时进行的,而且只需存储当前的快拍数据,因此大大降低了存储量及运算量的要求;并针对上述算法在小快拍情况下性能较差的缺点,利用数据复用的方法有效提高了其估计性能。最后,计算机仿真验证了该文方法的有效性。 展开更多
关键词 ccipca 在线Music算法:协方差矩阵 小快拍
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一种有效的增量BDPCA算法 被引量：2
4
作者 曹向海 刘宏伟 吴顺君 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第20期5530-5533,5537,共5页
主分量分析是一种有效的特征提取及特征压缩算法,然而过大的运算量及存储量限制了它的应用,而算法的增量形式可有效解决这两个问题。主要研究了一种增量主分量算法-CCIPCA算法,首先对它进行了详细分析,证明了其本质上是幂法的一种在线形... 主分量分析是一种有效的特征提取及特征压缩算法,然而过大的运算量及存储量限制了它的应用,而算法的增量形式可有效解决这两个问题。主要研究了一种增量主分量算法-CCIPCA算法,首先对它进行了详细分析,证明了其本质上是幂法的一种在线形式,而其统计有效性对应于数据采用指数窗加权时,参数β=1的情况;然后根据幂法的特点调整了其初始值和权值的选取方法,降低了CCIPCA算法的运算量;并在此基础上给出了一种增量BDPCA算法,基于ORL人脸数据库和ATT人脸数据库的仿真结果验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 ccipca 幂法 BDPCA 增量方法
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基于空间金字塔池化特征的日常工具分类识别 被引量：2
5
作者 吴培良 何犇 侯增广 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1481-1486,共6页
面向人机共融环境下机器智能对工具认知的需要,为提高家庭服务机器人的工具功能用途认知能力,设计一种基于深度几何特征空间金字塔池化的工具功用性建模与分类方法。离线训练阶段,考虑到各类工具在几何形态上的差异对工具自身更具表征性... 面向人机共融环境下机器智能对工具认知的需要,为提高家庭服务机器人的工具功能用途认知能力,设计一种基于深度几何特征空间金字塔池化的工具功用性建模与分类方法。离线训练阶段,考虑到各类工具在几何形态上的差异对工具自身更具表征性,首先,在各工具的深度图上提取多类几何特征,并融合形成工具特征图;然后,在工具特征图上提取多尺度特征块,并基于cciPCA的方法建立空间池化金字塔,从而构建最终的工具特征向量;最后,在高层语义空间上,利用SVM分类器训练工具分类识别模型。在线检测阶段,利用离线训练的工具分类模型对空间池化的样本进行分类测试。实验结果表明,所提方法能够实现家庭服务机器人对家庭日常工具的认知及分类识别,部分工具的识别精度可达97%及以上。 展开更多
关键词 几何特征 ccipca 多尺度特征块 空间金字塔池化 SVM分类器 工具分类
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基于增量式双向主成分分析的机器人感知学习方法研究 被引量：15
6
作者 王肖锋 张明路 刘军 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期618-625,共8页
针对直观协方差无关增量式主成分分析算法(CCIPCA)需要满足零均值高斯分布的问题,该文提出含均值差向量更新的泛化CCIPCA算法(GCCIPCA),拓展了算法的适用范围。其次,针对机器人感知学习存在的在线增量计算及有效数据降维等问题,将GCCIPC... 针对直观协方差无关增量式主成分分析算法(CCIPCA)需要满足零均值高斯分布的问题,该文提出含均值差向量更新的泛化CCIPCA算法(GCCIPCA),拓展了算法的适用范围。其次,针对机器人感知学习存在的在线增量计算及有效数据降维等问题,将GCCIPCA的增量思想引入到现有的双向主成分分析算法(BDPCA),提出基于增量式BDPCA(IBDPCA)的机器人感知学习方法。该方法直接针对图像矩阵行列方向的类散度矩阵进行迭代估计,具有一定的泛化能力和快速的增量学习能力,提高了实时处理速度。最后,以机器人待抓取物块作为感知对象进行实验,结果表明所提算法能够满足机器人感知学习的实时处理需求,相比现有的增量式主成分分析算法,在收敛率、分类识别率、计算时间及所需内存等性能方面均得到显著提升。 展开更多
关键词 机器人感知学习 增量学习 数据降维 直观协方差无关增量式主成分分析 双向主成分分析
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大规模文本分类中特征提取方法的比较研究
7
作者 何海斌 司建辉 《电脑知识与技术》 2009年第7X期5768-5769,5775,共3页
文本分类中特征向量空间是高维和稀疏的,降维处理是分类的关键步骤。针对传统特征提取方法的不足,提出采用基于迭代的CCIPCA和ICA特征提取方法处理大规模文本分类问题,实验结果表明降维提高了分类效果。在CCIPCA、ICA及ICA与IG组合降维... 文本分类中特征向量空间是高维和稀疏的,降维处理是分类的关键步骤。针对传统特征提取方法的不足,提出采用基于迭代的CCIPCA和ICA特征提取方法处理大规模文本分类问题,实验结果表明降维提高了分类效果。在CCIPCA、ICA及ICA与IG组合降维的方法中,基于ICA降维的分类效果是最好的。 展开更多
关键词 大规模文本分类 特征提取 直观无协方差增量主元分析 独立成分分析
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一种带有实时视觉特征学习的自主发育机器人探索 被引量：6
8
作者 高颖 陈东岳 张立明 《复旦学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期964-970,共7页
能根据实时的环境如人一样进行自主发育学习是近年刚刚提出的、根据生物和认知的原理的一个新思想,因提出的方法复杂度高,所需的机器人平台的要求也比较高,在研究了增量获取特征和自主发育算法的基础上,把视觉特征抽取和自主发育结合在... 能根据实时的环境如人一样进行自主发育学习是近年刚刚提出的、根据生物和认知的原理的一个新思想,因提出的方法复杂度高,所需的机器人平台的要求也比较高,在研究了增量获取特征和自主发育算法的基础上,把视觉特征抽取和自主发育结合在一起,通过一定的简化,形成能在简单的平台上实现的简化系统.经实验模拟证实该系统能够实时抽取视频图像的特征并实现移动机器人对环境的主动辨别和认知. 展开更多
关键词 机器人视觉 直观无协方差增量主元分析 分级判别回归 自主心智发育
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