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11.
针对多数流形学习算法是基于单一流形的假设,当高维数据集中存在多个流形,流形学习算法可视化效果差问题,借鉴流形曲面在二维平面空间展开的思想提出基于局部保持的的子流形可视化方法。利用奇异值分解和k均值聚类方法将流形数据划分为多块子流形,计算第一流形切块中心与其余切块中心的拓扑结构关系,在目标低维空间保持上述中心间拓扑结构下逐一对流形切块投影展开,最后在人脸数据集上进行实验。实验结果表明:该方法较好保持了子流形内的数据间的拓扑结构。  相似文献   
12.
The embedded water pipe system is often used as a standard cooling technique during the construction of large-scale mass concrete hydrostructures. The prediction of the temperature distribution considering the cooling effects of embedded pipes plays an essential role in the design of the structure and its cooling system. In this study, the singular boundary method, a semi-analytical meshless technique, was employed to analyze the temperature distribution. A numerical algorithm solved the transient temperature field with consideration of the effects of cooling pipe specification, isolation of heat of hydration, and ambient temperature. Numerical results are verified through comparison with those of the finite element method, demonstrating that the proposed approach is accurate in the simulation of the thermal field in concrete structures with a water cooling pipe.  相似文献   
13.
The paper presents a supervised discriminative dictionary learning algorithm specially designed for classifying HEp-2 cell patterns. The proposed algorithm is an extension of the popular K-SVD algorithm: at the training phase, it takes into account the discriminative power of the dictionary atoms and reduces their intra-class reconstruction error during each update. Meanwhile, their inter-class reconstruction effect is also considered. Compared to the existing extension of K-SVD, the proposed algorithm is more robust to parameters and has better discriminative power for classifying HEp-2 cell patterns. Quantitative evaluation shows that the proposed algorithm outperforms general object classification algorithms significantly on standard HEp-2 cell patterns classifying benchmark1 and also achieves competitive performance on standard natural image classification benchmark.  相似文献   
14.
为进一步改善个性化推荐系统的推荐效果,通过使用强化学习方法对SVDPP算法进行优化,提出一种新的协同过滤推荐算法。考虑用户评分的时间效应,将推荐问题转化为马尔科夫决策过程。在此基础上,利用Q-learning算法构建融合时间戳信息的用户评分优化模型,同时通过预测评分取整填充和优化边界补全方法预测缺失值,以解决数据稀疏性问题。实验结果显示,该算法的均方根误差较SVDPP算法降低了0.005 6,表明融合时间戳并采用强化学习方法进行推荐性能优化是可行的。  相似文献   
15.
16.
针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合,形成新的关键点描述子,使用阈值实现粗匹配,并结合关键点的距离与邻域灰度相关性构建相似矩阵,采用奇异值分解方法精确确定匹配点对,求出仿射变换模型参数,从而完成图像配准。实验结果表明,该方法的配准结果优于SIFT方法,且配准精度达到亚像素级。  相似文献   
17.
在人脸识别领域应用张量奇异值分解( TSVD)来进行人脸特征的表示和提取,克服了过去的提取方法,如主成分分析法( PCA)等过于依赖拍摄条件的缺点。 TSVD将数据转换成三维线性模型,所以能避免二维线性方法中条件改变则精确度下降的问题,使得识别算法在变化的条件下获得了相对稳定的结果。在此基础上对算法进行了优化,利用矩阵分解,在不影响算法正确率的情况下,有效减少计算量,提高算法效率。基于Matlab对该算法进行了四组实验,并将结果与用PCA方法得到的结果对比,验证了该识别算法在变化条件下显著的正确性以及稳定性;同时,对优化的TSVD算法进行了实验验证,在数据量较大的情况下,该算法速度明显提高。  相似文献   
18.
在高度计绝对定标实验中,利用差分GPS(Differential GPS,DGPS)浮标进行现场海面高测量得到的海面高(Sea Surface Height,SSH)序列之中,除了包含有由风浪引起的高频噪声外,还包括了仪器误差造成的影响。前者可通过低通滤波方式消除,而后者由于是全频段的白噪声,不能通过低通滤波的方式消除。通过研究奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)的方法,确定了嵌入维数和截断长度的选取准则,并对其进行仿真,验证了该方法在消除海面高序列的仪器误差噪声中的有效性,同时也验证了嵌入维数和截断长度选取准则的有效性。最后,利用该方法处理了某次DGPS浮标实验获得的海面高序列,处理结果与原始序列相比较为平滑,且在精度上有一定的改善,验证了奇异谱分析方法的有效性。  相似文献   
19.
This paper considers the problem of delay-dependent robust stability for uncertain singular systems with additive time-varying delays. The purpose of the robust stability problem is to give conditions such that the uncertain singular system is regular, impulse free, and stable for all admissible uncertainties. The results are expressed in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, two numerical examples are provided to illustrate the effectiveness of the proposed method.  相似文献   
20.
研究了一类广义系统的有限时间滑模变结构控制问题。通过非奇异线性变换把广义系统变换成受限等价形式,利用Lyapunov函数的方法,提出了一种新型的有限时间滑模变结构控制策略,给出了特殊的开关型滑模面,设计了相应的滑模变结构控制器,使得闭环系统渐进稳定,实现了滑模运动,保证了在滑模面上系统状态变量在有限时间内到达平衡点。给出了可行性算例,说明了设计的有效性。  相似文献   
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