近红外分析技术在烟草中的应用

简要介绍近红外分析技术及其在烟草应用中需要的预处理、降维及建模方法,并总结了烟叶近红外光谱数据建立定性、定量模型过程的一般步骤。在此基础上结合我们的研究工作,重点介绍了近红外分析技术在烟叶、香烟及烟气中的定性判别及烟叶中化学成分的定量预报等应用。最后提出了关于近红外分析技术在烟草中应用需要深入研究的几个问题。     

局部线性嵌入算法及其稳定性实现

局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)算法是一种非常有效的非线性数据降维算法,广泛应用于机器学习、数据挖掘、模式识别等领域。它通过两次局部最小化实现对高维数据的非线性降维。首先给出了LLE算法关键步骤的理论实现,然后对LLE算法降维效果进行验证,最后在非均匀采样数据集上,分别验证了LLE算法的邻域点稳定性和数据点采样稳定性,有效地验证了LLE算法作为非线性降维算法的良好性能。     

基于监督局部线性嵌入特征提取的高光谱图像分类

高光谱图像的数据维数高、数据量大、数据间高度冗余等特点给图像分类带来困难,为进行有效降维、提高分类精度,提出了一种监督局部线性嵌入(SLLE)非线性流形学习特征提取方法。SLLE算法根据数据先验类标签信息所给出的新距离寻找数据点的k最近邻(NN),新距离使得类内距离小于类间距离,这使得SLLE算法更有利于分类。高光谱图像数据和UCI数据的分类结果表明了该方法的有效性。     

自适应局部线性嵌入算法

局部线性嵌入算法（LLE）因其较低的计算复杂度和高效性适用于很多降维问题,新的自适应局部线性嵌入（ALLE）算法对数据进行非线性降维,提取高维数据的本质特征,并保持了数据的全局几何结构特征,对比实验结果表明了该算法对于非理想数据的降维结果均优于LLE算法。     

两种流形学习算法的对比研究

介绍了局部线性嵌套和等距映射两种最基本的非线性降维方法,对比测试了两种降维方法在不同参数下的执行效果与效率,总结了两种降维方法所适合的数据特点,并应用于图像识别中,比较了两者在图像识别中的识别率.     

高光谱遥感影像降维的拉普拉斯特征映射方法

针对高光谱遥感影像数据量大、数据冗余度高的特点,引入拉普拉斯特征映射方法对高光谱遥感数据进行非线性降维。为了解决传统流形学习方法不能处理大数据量遥感影像的问题,本文提出了基于多元线性回归的拉普拉斯特征映射线性解法。实验证明,本文提出的降维方法能够保持数据集在原始特征空间分布的局部几何属性,降维后的影像具有更好的分类精度。     

基于改进ISOMAP算法的手写数据非线性结构分析

手写数据的非线性结构分析对于手写数据识别和手写签名认证具有重要意义。然而,手写数据通常具有较高维 度,需要进行非线性降维处理。提出了一种改进的ISOMAP 算法,提高了ISOMAP 算法的效率,并将其应用于手写数据的非 线性结构分析。实验结果表明,本算法具有较高的效率和准确性,手写数据具有潜藏的本征维度和非线性结构。     

基于局部线性逼近的流形学习算法

流形学习方法是根据流形的定义提出的一种非线性数据降维方法,主要思想是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形.局部线性嵌入算法是应用比较广泛的一种流形学习方法,传统的局部线性嵌入算法的一个主要缺点就是在处理稀疏源数据时会失效,而实际应用中很多情况还要面对处理源数据稀疏的问题.在分析局部线性嵌入算法的基础上提出了基于局部线性逼近思想的流形学习算法,其通过采用直接估计梯度值的方法达到局部线性逼近的目的,从而实现高维非线性数据的维数约简,最后在S-曲线上进行稀疏采样测试取得良好降维效果.     

基于重叠片排列的流形学习算法

针对线性数据降维算法对处理非线性结构数据的降维效果不是很好,提出一种基于重叠片排列的流形学习算法,该算法根据局部的线性贴片处在非线性流形中的特性,将流形划分为线性互相重叠的局部区域贴片,且利用主成分分析方法得到局部区域贴片的低维表示,然后排列且对齐其低维坐标,以获得整体数据的低维坐标.通过仿真结果证明,基于重叠片排列的流形学习算法在应用于人脸识别和分类问题时以及在识别准确率方面要优于其他经典的流形学习算法.     

基于稀疏和近邻保持的极限学习机降维

近邻与稀疏保持投影已被广泛应用于降维方法,通过优化得到满足近邻结构或稀疏结构的降维投影矩阵,然而这类方法多数只考虑单一结构特征.此外,多数非线性降维方法无法求出显式的映射函数,极大地限制了降维方法的应用.为克服这些问题,本文借鉴极限学习机的思想,提出面向聚类的基于稀疏和近邻保持的极限学习机降维算法（SNP-ELM）.SNP-ELM算法是一种非线性无监督降维方法,在降维过程中同时考虑数据的稀疏结构与近邻结构.在人造数据、Wine数据和6个基因表达数据上进行实验,实验结果表明该算法优于其他降维方法.