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基于张量模式的特征提取及分类器设计综述
引用本文:张丽梅,乔立山,陈松灿. 基于张量模式的特征提取及分类器设计综述[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(1): 6-14
作者姓名:张丽梅  乔立山  陈松灿
作者单位:张丽梅,乔立山,ZHANG Li-mei,QIAO Li-shan(南京航空航天大学计算机科学与工程系,江苏,南京,210016;聊城大学数学科学学院,山东,聊城,252000);陈松灿,CHEN Song-can(南京航空航天大学计算机科学与工程系,江苏,南京,210016)  
基金项目:高等学校博士学科点专项科研基金 
摘    要:摘要:(高阶)张量模式作为传统向量模式的扩展和补充,近年来已引起机器学习、模式识别等领域的广泛关注.对现有张量型学习算法进行总结:针对向量模式表示存在的问题,讨论了设计张量型学习算法的必要性和重要意义;从特征提取和分类器设计2个层面,对现有张量型学习算法进行分类和汇总,并着重从多线性投影方式出发,讨论了其内在联系及优缺点;分析了张量模式与向量模式表示间的本质关系及各自优势;探讨了张量型学习算法有待解决的问题及可能的研究趋势.

关 键 词:张量  模式表示  特征提取  降维  分类器设计
收稿时间:2009-01-15

A survey of feature extraction and classifier design based on tensor pattern
ZHANG Li-mei,,QIAO Li-shan,CHEN Song-can. A survey of feature extraction and classifier design based on tensor pattern[J]. Journal of Shandong University of Technology, 2009, 39(1): 6-14
Authors:ZHANG Li-mei    QIAO Li-shan  CHEN Song-can
Affiliation:1. Department of Computer Science & Engineering;Nanjing University of Aeronautics & Astronautics;Nanjing 210016;China;2. School of Mathematics Sciencee;Liaocheng University;Liaocheng 252000;China
Abstract:As an extension and complementarity of typical vector patterns,high order tensor patterns have recently attracted attention in the fields of machine learning and pattern recognition. The current tensor-based learning algorithms in terms of the following aspects are summarized:focusing on the existing problems of vector pattern representation,the necessity and importance of designing tensorized learning algorithms were discussed. From the facets of feature extraction and classifier design,some typical tensor...
Keywords:tensor  pattern representation  feature extraction  dimensionality reduction  classifier design  
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