加权成对约束半监督局部维数约减算法

考虑到已有的半监督维数约减方法在利用边信息时将所有边信息等同,不能充分挖掘边所含信息,提出加权成对约束半监督局部维数约减算法(WSLDR).通过构建近邻图对边信息进行扩充,使边信息数量有所增加.另外,根据边所含信息量的不同构建边的权系数矩阵.将边信息融入近邻图对其进行修正,对修正后的近邻图和加权的成对约束寻找最优投影.算法不仅保持了数据的内在局部几何结构,而且使得类内数据分布更加紧密,类间数据分布更加分散.在UCI数据集上的实验结果验证了该算法的有效性.     

基于人工鱼群优化的扩展卡尔曼粒子滤波算法

针对扩展卡尔曼粒子滤波算法中由于粒子退化和贫化而导致的滤波精度降低问题,提出了一种人工鱼群优化的扩展卡尔曼粒子滤波算法.通过人工鱼群优化算法中的觅食和聚群行为,对采样过程进行优化,使得粒子不断地朝高似然域移动来寻找最优位置,从而改善样本分布,加速样本集的收敛,缓解了退化现象;然后对重采样过程进行优化,以提升样本的多样性,从而克服了粒子样本贫化问题.实验结果表明,改进后算法提高了对系统状态的预估精度,更适合在对精度要求高的系统中进行滤波计算.