Grassmann流形上半监督特征映射算法及其视频目标识别

将视频集看成Grassmann流形上的子空间集合,结合半监督的拉普拉斯特征映射算法,即基于子空间相似性度量和具有标记子空间的类别信息,将视频集非线性地映射到低维欧氏空间,提出Grassmann流形上半监督特征映射算法对视频目标进行识别,该算法分别在步态视频数据库、人手姿势视频数据库和物体姿势视频数据库上进行了目标识别实验,并和典型的基于子空间相似性的分类算法的识别结果进行对比,证明该算法具有较好的性能。     

基于PCA-KLFDA的小样本故障数据集降维方法

针对小样本故障数据集降维问题,提出一种基于主元分析(PCA)和核局部费歇尔判别分析相结合的子空间降维方法.该方法首先应用PCA提取数据集中的关键信息并实施降维,然后将该子空间通过高斯核方法映射至高维线性空间,并在高维空间基于局部费歇尔判别分析训练出一个最有辨别力的低维分类特征集.用双跨转子实验台的一组故障特征数据集进行验证,结果表明:该方法能有效应对小样本的降维问题,达到增大不同故障样本集合间距离、使同类故障样本间的类内距离减小的效果,为基于数据驱动途径实现智能故障辨识技术中涉及的小样本故障数据集类别划分问题提供了一种新方法.     

用于癌症分类的随机子空间半监督维数约减

精确的癌症分类对于癌症的成功诊断和治疗是必不可少的.半监督维数约减算法在干净的数据集上表现得很好,然而当面临噪声时,当前的大部分算法所构造的邻域结构是拓扑不稳定的.为了克服这一问题,文中提出了一种基于随机子空间的半监督维数约减算法(RSSSDR),将随机子空间与半监督维数约减算法结合起来.在数据集的不同随机子空间上,该算法首先设计多个不同的子图,然后将这些子图联合起来构成一个混合图并在其上进行维数约减.该算法通过最小化局部重构误差来确定邻域图的边权值,在保持癌症数据集局部结构的同时能够保持其全局结构.在公共癌症数据集上的实验结果表明,RSSSDR算法具有较高的分类准确率和较好的参数鲁棒性.     

基于SVM的高维不平衡数据集分类算法

由于数据量的不断增长,出现了大量的不平衡高维数据,传统的数据挖掘分类算法在处理这些数据时,易受到样本分布和维数的影响,存在分类性能不佳的问题.提出一种针对不平衡高维数据集的改进支持向量机(Supported Vector Machine,SVM)分类算法,首先通过核函数将数据集映射到特征空间中,再引入改进的核SMOTE(Kernel Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法而得到正类样本,使两类样本数目平衡化;然后将维数高的数据集通过稀疏表示的方法投影到低维的空间中,实现降维;最后根据空间的距离关系来确定在输入空间中合成样本的原像,再对得到的平衡样本集通过SVM来分类,通过仿真实验验证了该算法对于高维不平衡数据集有较优的分类性能.     

基于子空间距离的局部切空间增量学习

提出一种基于子空间距离的局部切空间增量学习方法ISLTSA。首先采用基于划分的简化局部切空间排列算法SLTSA,把初始样本集划分为彼此重叠的多个局部最大线性片;然后引入向量到子空间的距离测度描述新数据点与局部最大线性片的接近程度,并将新数据点归入距离其最近的局部最大线性片中;最后,新数据点的全局低维坐标可由局部线性子空间与全局低维流形的仿射变换计算得出。对多个经典数据集的降维结果表明,ISLTSA算法能够保留数据集的局部几何性质,是一种有效的非线性增量学习方法。     

基于粗糙集的高维分类型数据子空间聚类算法

现有的优秀的聚类算法大多是处理低维数据的,但是对于高维数据,由于其分布特性与低维情形有很大的差异,这些算法失效.为解决高维分类型数据聚类问题,提出了一种基于粗糙集的高维分类型数据子空间聚类算法,基于粗糙集的上、下近似集的类边界描述,确定了类边界范围,然后采用相容度来调整类边界,聚类的过程采用增长子空间的思想,从低维到高维迭代地搜子空间类簇.最后通过在soybean、zoo数据集上的对比实验,实验结果表明了算法不仅可行,而且精度高.     

一种线性局部切空间判别分析算法

为了在保持数据局部几何结构不变的同时使数据分类边界最大化,提出了一种用于分类的线性局部切空间判别分析算法.该算法是改进的流形学习算法的监督版,样本的局部切空间排列矩阵确保样本低维嵌入的局部几何结构不变;基于最大边界准则的数据散度矩阵确保数据分类的类内散度最小和类间散度最大;对上述2个矩阵和进行特征分解,获得平衡的投影向量基,使样本投影后的子空间被优化.对Yale,UMIST与MIT这3个人脸数据库的实验结果表明,与现有多种经典分类方法相比,提出的算法在降维的同时提取了用于人脸识别的更有效特征,识别性能较好,具有较高的判别分析能力.     

一种用于阿尔茨海默病分类的二阶段多任务特征选择算法

阿尔茨海默病(Alzheimer′s disease,AD)具有数据量少、多模态以及高维度等特点.为了对AD进行有效的预测,首先提出一个基于类内方差最小化的多任务特征选择(minimum intra-class variance-based multitask feature selection,MIVMTFS)算法,然后结合基于有效距离的拉普拉斯分数特征选择(effective distance-based laplacian score feature selection,EDLSFS)算法和MIVMTFS算法,提出一种二阶段多任务特征选择(two-stage multi-task feature selection,TSMTFS)算法.TSMTFS算法先利用EDLSFS算法在保持特征局部结构的情况下对原始样本特征进行无监督预降维,再利用MIVMTFS算法对降维后的特征进行有监督地再降维,最终获得一个精简特征子集.实验部分主要包括AD的2个二分类任务,并分别对单模态数据和多模态数据进行实验.实验结果验证了TSMTFS算法在AD领域能够缓解单模态特征选择的信息不够充分、样本量少以及特征维度高等不足.     

局部测地距离估计的增量等距特征映射算法

基于经典等距特征映射（ISOMAP）算法易受噪声干扰和邻域大小影响,采用局部测地距离估计输入数据点的初始邻域,并结合增量学习思想,提出一种基于局部测地距离估计的增量ISOMAP算法进行降维,以提高ISOMAP算法的分类能力.人脸识别试验表明,该算法识别性能优越,对噪声和几何形变具有鲁棒性.
     

基于鉴别性i-vector局部距离保持映射的说话人识别

为了进一步提高i-vector说话人识别系统的性能,该文提出了一种鉴别性i-vector局部距离保持映射(discriminant i-vector local distance preserving projection,DIVLDPP)的流形学习算法。该算法以i-vector间的Euclid距离作为度量准则,并以最小化同类点间距离同时最大化异类近邻点间距离的鉴别性准则作为优化目标函数,利用求解广义特征值的方法,得到最终的投影映射矩阵。在美国国家标准技术局2008年说话人识别核心数据集上的实验结果表明:该算法可以明显提高目前i-vector说话人识别系统的性能。     

基于K-L变换的掌纹自动识别

掌纹自动识别是对基于生物统计学的身份鉴别的重要补充。论文尝试了对掌纹图像代数特征的提取 ,并设计了基于 K- L变换的掌纹自动识别方法。实验表明 ,这种方法能够取得很好的识别效果 ,即使对于低分辨率下的图像也有较高的识别率。在此基础上结合子空间法模式识别理论 ,提出了双子空间掌纹自动识别方法。并用双子空间对各类样本的空间分布进行了更加精细的刻画。然后采用分层最小距离分类器实现掌纹识别 ,使识别率和鲁棒性得到了进一步提高。     

差分方程的不变子空间

研究了差分方程的不变子空间,讨论了多项式形式的子空间及三角函数型的子空间,并将这两类不变子空间运用到了拟线性演化方程和方程组。得到了以下结果:若已有的微分算子允许某一类不变子空间,则对应的差分方程也允许相应的不变子空间,且其系数满足一样的动力系统。     

ClustNails:Visual Analysis of Subspace Clusters

Subspace clustering addresses an important problem in clustering multi-dimensional data.In sparse multi-dimensional data,many dimensions are irrelevant and obscure the cluster boundaries.Subspace clustering helps by mining the clusters present in only locally relevant subsets of dimensions.However,understanding the result of subspace clustering by analysts is not trivial.In addition to the grouping information,relevant sets of dimensions and overlaps between groups,both in terms of dimensions and records,need to be analyzed.We introduce a visual subspace cluster analysis system called ClustNails.It integrates several novel visualization techniques with various user interaction facilities to support navigating and interpreting the result of subspace clustering.We demonstrate the effectiveness of the proposed system by applying it to the analysis of real world data and comparing it with existing visual subspace cluster analysis systems.     

基于子空间方法的超超临界机组过热蒸汽系统模型辨识

针对超超临界机组过热蒸汽系统模型辨识,采用基于数据驱动的闭环子空间辨识方法直接得到系统的阶跃响应系数,结合传统的SISO(Single Input Single Output)辨识方法,并利用最小二乘算法回归出系统的低阶传递函数模型.通过对某电厂超超临界机组过热蒸汽系统进行闭环辨识,结果表明,该策略很好地融合了子空间方法的简便性以及传统SISO辨识方法的最优性,并成功用于超超临界机组过热蒸汽系统模型辨识.     

基于子空间辨识的焦炉集气管压力控制

针对焦炉集气管压力具有多变量、耦合、时变性等特点,设计焦炉集气管压力增量式在线子空间多变量预测控制策略.在增量式子空间预测控制的基础上,引入滚动窗口子空间辨识方法,设计子空间预估器模型的更新策略,实现了在线子空间自适应预测控制.应用在线子空间辨识方法对焦炉集气系统现场数据进行辨识,取得了较好的预测精度;利用子空间预估器模型进一步建立焦炉集气系统的状态空间模型,在考虑输入约束、模型时变和干扰的情况下,该模型表现出了很好的控制精度和性能.     

小样本下基于特征子空间估计的故障诊断算法

为解决PCA(Principal Component Analysis)因样本数目少而无法得到稳健协方差矩阵问题,根据主元分析的几何意义,引入CS分解贝叶斯空间估计的思想,将协方差矩阵问题转化成特征子空间估计问题.首先根据大量历史数据运用PCA离线建立SPE(Squard Prediction Error)统计量阈值和故障模式特征子空间矩阵库,当在线检测到系统存在异常情况时,由于受一定的环境影响只能得到小样本故障数据,利用本文方法可估计出小样本数据的特征子空间矩阵;然后通过对比特征子空间与故障模式特征子空间的相似性,完成故障诊断.最后通过仿真验证了此方法的可行性和有效性.     

基于子空间辨识的DOA和频率联合估计算法

针对阵列信号波达方向(DOA)和频率联合估计计算量大、参数配对较困难等问题,提出了一种基于子空间辨识方法的DOA和频率联合估计算法.该算法构造了一个特殊的状态空间模型,并通过选取辅助矩阵来抑制噪声.由子空间辨识方法得到广义可观测矩阵的估计值,再利用总体最小二乘(TLS)方法得到系统矩阵的估计值,由系统矩阵得到DOA和频率的估计值.该方法具有参数自动配对和计算量小的特点.计算机仿真验证了该算法的有效性.     

基于人脸和人耳的多模态生物特征识别

单一模式生物特征识别系统由于存在一些固有的局限性,有时难以满足实际应用的需求,本文提出了基于正面人脸和人耳信息融合的多模态生物特征识别方法.针对USTB人耳图像库和ORL人脸图像库,利用核Fisher鉴别分析方法分别进行了人耳识别、人脸识别和人脸人耳融合识别,融合策略包括图像层融合和特征层融合两种.识别结果表明基于人脸人耳信息融合的多模态识别的识别率优于单体的人耳或人脸识别.这说明融合多种生物特征的多模态识别可以提高身份认证的准确率,也为实现非打扰式识别提供了一种新的途径.     

一种简单有效的说话人身份认证方法

采用生物的特征识别技术,对说话人识别中说话人确认与说话人辨认的传统方法与分类进行了讨论,对现在使用的各种说话人识别算法进行了综合分析。以LPCC(Linear Prediction coding Coefficient)和MFCC(MEL Frequency Cestrum Coefficient)两种特征参数提取为基础,对GMM(Gaussian MixtureModels),VQ(vector Quantization),DHMM(Discrete Hidden Markov Model),CHMM(Concatenation HiddenMarkov Model)等几种识别方法进行了实现,做到了真正的与文本无关。特别以GMM识别方法的部分实验结果为例进行分析,解决了系统中的阈值设置问题,改进了该方法的决策手段。根据实验数据,在各种方法中,说话人确认的错误拒识率和误识率相对说话人辨认总是较高,本文把说话人辨认的阈值选择方法应用于说话人确认,以多模板匹配方式为辅助,使得说话人确认的错误拒识率和误识率大大降低,并通过实验证明了该种改进方法的有效性。