无汞浆层纸的物理性能

本文通过对湿电阻,饱和度,保液性的测定,比较了含有缓蚀剂的无汞浆层纸和含汞浆层纸物理性能的优劣。实验结果表明:无论P型或C型无汞浆层纸的物理性能均优于含汞浆层纸的。含缓蚀剂的浆层纸可望替代含汞浆层纸。另外,浆层纸的湿电阻与其饱和度和保液性有一定联系。     

隐私保护下的关联模式挖掘

数据挖掘技术已广泛地应用在众多领域，但此技术同时对数据的隐私性带来严重的威胁。本文中，探讨如何在数据挖掘与隐私保护中寻求平衡，并提出一种解决在保护隐私的前提下关联模式的挖掘的方法，利用相关矩阵将原始的数据库作处理以达到保护隐私效果。     

一种半监督判别邻域嵌入算法

邻域保持嵌入（Neighborhood Preserving Embedding,NPE）,作为局部线性嵌入（Locally Linear Embedding,LLE）的线性化版本,由于在映射前后保持了数据的局部几何结构并得到了原始数据的子空间描述,在模式识别领域具有较强的应用价值。但作为非监督处理算法,在具体的模式分类中有一定局限性,提出一种NPE的改进算法——半监督判别邻域嵌入（SSDNE）算法,引入标记后样本点的类别信息,并在正则项中引入样本的流形结构,最大化标记样本点的类间信息和类内信息。既增加了算法的辨别能力又减少了监督算法中对样本点进行全标记的工作量。在ORL和YaleB人脸库上的实验结果表明,改进的算法较PCA、LDA、LPP以及原保持近邻判别嵌入算法的识别性能有了较明显的改善。     

基于改进二维保局投影算法的人脸识别

传统的二维保局投影(2DLPP)算法未考虑样本邻域间局部信息,并且所提取的特征矩阵分量间存在相关性。针对该问题,提出基于大间距准则的最小相关性监督2DLPP算法。引入类间局部散度矩阵和类内局部散度矩阵,最大化带权的散度矩阵迹差,以增大样本类间散度,减小样本类内散度,从而更好地刻画数据的流形结构。计算所提取特征矩阵各分量间的协方差矩阵,通过最小相关性分析,减少特征信息的冗余。在Yale和ORL人脸库上进行仿真实验,结果显示,当训练样本数为5时,该算法的最高识别率分别为92.5%和96.2%,与传统2DLPP算法、二维主成分分析法、二维线性判别分析法和二维大间距准则法相比,识别率均有所提高。同时对不同训练样本数下识别率均值和方差进行分析,验证了算法的稳定性。     

具有局部结构保留性质的PCA改进算法

保局投影(LPP)是一种局部结构保留算法,它使得每个数据点和它的近邻点在投影空间中尽可能地保持相近.结合LPP的几何思想,本文提出一种具有局部结构保留特性的PCA改进算法——保局PCA(LP-PCA).该算法通过构造数据集的邻接图及其补图,对近邻点和非近邻点采取不同的处理方式.在获得数据集全局结构的同时,可有效保留数据集的局部结构.在模拟数据集和现实数据集上进行实验,实验结果验证该算法的有效性.     

有局部保持的最大间距准则特征提取方法

最大间距准则(MMC)的目的是在克服小样本问题的同时,寻求一组最佳鉴别矢量使得投影变化后的特征空间的类问散度最大,而且类内散度最小.文中所提出的特征提取方法与原来MMC相比,经过对原来的散度加乘权重,以及通过对参数的调整,能够在特征提取的同时更好地保持人脸图像的局部流形结构.在ORL人脸库、YALE标准人脸库和UMIST人脸库上的实验结果表明,该方法能够对光照和姿态变化具有一定的鲁棒性,能更为有效地识别人脸图像,提高识别率.     

一种优化的基于LPI的文档索引算法FLPI

LPI对于局部流形结构是优化的, 但在时空上运行效率较低,使其很难应用于大型数据集。基于LPI算法,提出了一种优化的LPI算法FLPI,它将LPI问题分解为一个图嵌入问题和一个正则最小二乘问题,避免了稠密矩阵的特征值分解,显著减少了计算复杂度。此外,在监督环境下,利用一个特别设计的图,使FLPI只需要解决正则最小二乘问题,进一步减少了时空开销。实时数据集实验结果显示,FLPI获得了相似或优于LPI的结果,且运行速度明显提升。     

基于局部边界鉴别分析的人脸识别

该文基于谱图理论和流形学习提出了局部边界鉴别分析(LMDA)的降维方法。在近邻保持投影的基础上,LMDA方法减少了同类数据间由于线性投影而带来的重构误差,同时保留了类内相似度图的拉普拉斯矩阵的完整性。另一方面,通过构造一个与类内相似图对应的类外代价图,LMDA可以扩大两者间的边界。在人脸识别中与其他方法的对比实验表明提出的算法能有效提升近邻保持投影的性能。     

一种基于核的监督流形学习算法

针对流形学习算法——局部保持映射存在的参数选择及不能进行非线性特征提取的问题,提出一种基于核的监督流形学习算法.该算法作为局部保持映射算法的改进算法用样本类标识信息指导建立局部最近邻图,并在建立局部最近邻图使用无参数的相似度量.利用核方法来解决局部保持映射算法在处理线性不可分问题上的局限性问题.在两个常用数据库上验证本文算法的可行性和有效性.     

基于Haar小波和保局投影的人脸识别

运用保局投影(LPP)算法进行人脸识别时,噪声会破坏真实流形。为此,提出一种解决噪声的新方法——HaarLPP方法。该方法利用Haar小波变换降低噪声的影响,运用LPP算法进行降维,依据最近邻准则完成人脸识别。基于AT&;T与Sheffiled人脸数据库的实验结果表明,该方法在噪声的敏感性方面优于传统LPP算法。