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为了改善支持向量回归机的性能,本文提出了一种利用多核学习解决回归问题的算法(NS-MKR),算法对基本核函数的组合系数施加了Lp范数的约束(p>1),以得到组合系数的非稀疏解,并采用了两步优化方法,首先求解基于加权组合核的标准支持向量回归问题,用于学习拉格朗日乘子,然后采用简单的计算,求得基本核函数的组合系数,这两个步骤交替进行,直到满足事先定义的收敛准则。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,相对于传统的单核和稀疏多核支持向量回归方法,本文提出的算法有更好的泛化性能。 相似文献
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高维数据分析是机器学习和数据挖掘研究中的主要内容,降维算法通过寻找数据表示的最优子空间来约减维数,在降低计算代价的同时,也提高了后续分类或者聚类算法的性能,从而成为高维数据分析的有效手段。然而,目前缺乏高维数据分析的理论指导。对高维数据空间的统计和几何性质进行了综述,从不同的角度给出了高维数据空间中"度量集中"现象的直观解释,并讨论了通过度量选择的方式来提高经典的基于距离度量的机器学习算法在分析高维数据时的性能。实验表明,分数距离度量方式可以显著提高K近邻和Kmeans算法的性能。 相似文献
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标准的LDA方法通常有3个问题:1)为了确保类内散度矩阵的非奇异性,必须首先通过PCA进行维数约简,这限制了对更多维数空间的使用;2)当每人只有单个训练样本时,类内散度矩阵必然奇异,此时LDA无法工作;3)缺乏对像素间的局部相关性的考虑。为了解决这些问题,提出一种基于拉普拉斯方向的差值线性判别分析方法。该方法通过拉普拉斯方向实现更鲁棒的图像相异性测度,通过引入差值散度矩阵来避免类内散度矩阵的奇异性。实验结果显示,该算法对表情变化、光照改变及不同遮挡情况获得了更高的识别率,尤其针对光照变化,效果更加显著。 相似文献
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提出一种基于图像分解的人脸特征表示方法(FRID),首先通过多方向操作,把一幅图像分解成一系列方向子图像;然后,通过欧拉映射操作,把每幅方向子图像分解成实部和虚部图像,针对每幅实部和虚部图像,分别划分出多个不重叠的局部图像块,通过统计图像块上不同数值的个数生成相应的实部和虚部直方图,一幅图像的所有实部和虚部直方图被串联成一个超级特征向量;最后,利用线性判别分析方法对超级特征向量进行维数约简,以获得每幅图像的低维表示.实验显示该方法在多个人脸数据库上获得了优于时新算法的识别结果,并且表现得更为稳定. 相似文献
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基于差值局部方向模式的人脸特征表示 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于差值局部方向模式的人脸特征表示方法(difference local directional pattern,简称DLDP):首先,通过Kirsch掩模卷积运算,为每个像素计算8个方向的边缘响应值;然后,计算8个相邻边缘响应值的强度差,前k个最突出的强度差对应的方向编码为1,其他方向编码为0,形成一个8位二进制数表示对应的DLDP模式;此外,针对高分辨率的Kirsch掩模单纯考虑方向性而没有考虑像素位置权重的问题,提出相应的掩模权值设计方法;最后,把每幅图像划分成多个不重叠的局部图像块,通过统计图像块上不同DLDP模式个数生成相应的子直方图,所有子直方图被串联起来表示一幅人脸图像.实验结果表明,该方法在光照、表情、姿态和遮挡方面获得了较好的结果,尤其针对遮挡情况,表现更为突出. 相似文献
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针对结构化P2P系统中由于动态性带来的路由性能低的问题,提出一种利用分群和缓存的路由改进算法,该算法重点考虑了位置信息的分群,同时采用了自适应内容缓存机制和自适应路径缓存机制。最后的实验表明,改进后的路由算法路由性能明显改善,查找成功率高,较好地适应了P2P网络的动态性。 相似文献
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