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11.
D. J. Lee 《Chemical Engineering Communications》1995,136(1):13-25
The nonlinear dynamic behaviour relating the wet front size and liquid saturation under inner cylinder (or rectangular cell) in cylindrical (or rectangular) capillary suction apparatus was investigated. The slow manifold explanation was proposed and the fast- and slow-varying variables were identified. Experiments were conducted to verify theoretical findings. 相似文献
12.
13.
本文阐述了充分考虑矿石性质,探索出混合浮选的分步流程,恰当的施用多元扑收剂所产出的“协同效应”,稳定和强化选别工艺,收到提高选金技术指标的效果。 相似文献
14.
Hair segmentation is challenging due to the diverse appearance, irregular region boundary and the influence of complex background. To deal with this problem, we propose a novel data-driven method, named Isomorphic Manifold Inference (IMI). The IMI method assumes the coarse probability map and the binary segmentation map as a couple of isomorphic manifolds and tries to learn hair specific priors from manually labeled training images. For an input image, firstly, the method calculates a coarse probability map. Then it exploits regression techniques to obtain the relationship between the coarse probability map of the test image and those of training images. Finally, this relationship, i.e., a coefficient set, is transferred to the binary segmentation maps and a soft segmentation of the test image will be achieved by a linear combination of those binary maps. Further, we employ this soft segmentation as a shape cue and integrate it with color and texture cues into a unified segmentation framework. A better segmentation is achieved by the Graph Cuts optimization. Extensive experiments are conducted to validate effectiveness of the IMI method, compare contributions of different cues and investigate the generalization of IMI method. The results strongly encourage our method. 相似文献
15.
16.
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
17.
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. 相似文献
18.
针对在复杂背景下,基于主成分分析(PCA)的目标跟踪方法准确率较低的问题,使用偏最小二乘分析,提出一种双模粒子滤波的跟踪算法.首先采用偏最小二乘分析对目标区域建模,作为观测模型;然后利用仿射变换描述目标的形变过程,分别在李群及其切向量空间上建立双模的动态模型;最后结合特征空间更新策略,使用粒子滤波实现目标跟踪.实验表明,所提出的算法能够有效滤除背景噪声,跟踪结果稳定且准确. 相似文献
19.
综合利用含错标签中的有用信息和数据结构中蕴含的鉴别信息,提出一种基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测修正方法.首先,用稀疏流形聚类嵌入模型将数据投影到易分类的空间,利用标注正确的极少量样本和最近邻分类器获得新标签;然后,构造标签错误检测模型,获得仅含0、1元素的检测向量,正确、错误的标签分别对应着1、0的位置;最后,给出了相应的优化算法及收敛证明,并在相关实验上验证了算法的有效性. 相似文献
20.
Alexander V. Bernstein Alexander P. Kuleshov 《International Journal of Software and Informatics》2013,7(3):359-390
One of the ultimate goals of Manifold Learning (ML) is to reconstruct an unknown nonlinear low-dimensional Data Manifold (DM) embedded in a high-dimensional observation space from a given set of data points sampled from the manifold. We derive asymptotic expansion and local lower and upper bounds for the maximum reconstruction error in a small neighborhood of an arbitrary point. The expansion and bounds are defined in terms of the distance between tangent spaces to the original DM and the Reconstructed Manifold (RM) at the selected point and its reconstructed
value, respectively. We propose an amplification of the ML, called Tangent Bundle ML, in which proximity is required not only between the DM and RM but also between their tangent spaces. We present a new geometrically
motivated Grassman & Stiefel Eigenmaps algorithm that solves this problem and gives a new solution for the ML also. 相似文献