基于稀疏表示和最小二乘回归的基因表达数据分类方法

提出基于稀疏表示和最小二乘回归的分类方法:用训练样本重构测试样本,先利用稀疏表示剔除噪声样本,接着用最小二乘回归和最近邻子空间准则对样本分类,可以克服传统分类方法存在的过拟合问题.在6个基因表达数据上的实验结果表明,该方法可以提高分类准确率.     

基于局部强化最小二乘回归分类法的人脸识别方法

为解决基于表示理论的分类法未考虑噪声样本对重构系数影响的不足,利用局部约束协同表示法改进最小二乘回归分类法,提出局部强化最小二乘回归分类法.该方法通过非负稀疏表示自适应选择近邻样本,并利用近邻样本的协同作用强化重构系数使得局部强化最小二乘回归分类法具有较好的鲁棒性和容噪性.该方法可以克服传统分类方法存在的过拟合问题.在4个人脸图像数据集上的实验结果表明该方法可以提高人脸识别准确率.     

基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法

针对不同视角的行人样本具有较大的类内差异性,造成多视角行人识别错误率较高的问题,提出一种基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法.采用非负矩阵分解的方法对多视角的行人样本图像进行子空间分解,提取基向量;引入协同表示的方法并在最小二乘约束下,对子空间进行稀疏表示获得稀疏分解系数;利用近邻子空间方法对分解系数进行分类.基于自行构建的多视角行人数据库进行对比实验,结果表明该算法的准确性和有效性优于其他方法.     

基于QR分解的稀疏LSSVM算法

传统最小二乘支持向量机(LSSVM)一般通过随机选择部分样本得到核矩阵的低秩近似提高解的稀疏性, 为了使该近似分解用尽可能小的低秩矩阵更好地近似原核矩阵, 提出一种]基于正交三角(QR)分解的QRP-LSSVM稀疏算法. 采用QR分解保持正交的特性挑选差异更大的样本, 迭代地精选核矩阵的部分列得到核矩阵的Nystr-m型低秩近似, 并利用分解结果快速求得最小二乘支持向量机的稀疏解. 实验分析表明, 该算法在不牺牲分类性能的前提下可得到更稀疏的解, 甚至在稀疏水平不超过0.05%的情况下准确率也较高, 可有效解决大规模训练问题.     

等式约束刚性加权最小二乘问题的稳定性扰动

研究等式约束刚性最小二乘问题．证明了对于刚性问题,约束加权广义逆,约束加权投影和等式约束加权最小二乘问题的扰动是稳定的,当且仅当系数矩阵的扰动满足若干秩等条件．     

基于自适应加权最小二乘支持向量机的青霉素发酵过程软测量建模

针对生化过程软测量建模过程中样本数据可能包含的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(Adaptive weighted least squares support vector machine,AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的正态分布赋权规则,自适应地为每个建模样本分配不同的权值,以降低随机误差对模型性能的影响;同时采用混沌差分进化—模拟退火(Chaos differential evolution simulated annealing,CDE-SA)算法对模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)和加权最小二乘支持向量机(Weighted least squares support vector machine,WLS-SVM)。利用Pensim仿真平台的数据,将AWLS-SVM方法用于青霉素发酵过程软测量建模,获得了较好的效果。     

基于压缩感知理论的葡萄干分类研究

为实现机器视觉准确判别葡萄干品种,提出了一种基于压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)的葡萄干品种分类方法。以3种葡萄干为研究对象,并提取葡萄干图像的形态、颜色和纹理特征参数,得到葡萄干训练样本的数据词典矩阵。压缩感知理论分类算法首先利用由葡萄干图像特征参数组成的数据词典矩阵对每一个葡萄干测试样本进行稀疏性表示,得到稀疏向量。然后利用稀疏向量对葡萄干测试样本进行重构,并计算重构样本与测试样本之间的残差,最后通过比较残差的大小来确定测试样本的类别。将提出的方法与最小二乘法支持向量机(Least squares support vector machine,LSSVM)和BP(Back Propagation)网络的识别结果做了对比和分析。试验结果表明,基于压缩感知理论的分类方法对于3个葡萄干品种的综合分类准确率为99.17%,获得了最好的分类效果。     

改进型稀疏表示的图像分类方法

在图像分类问题中,传统的稀疏表示算法只考虑样本整体信息,忽略样本局部结构信息;此外,稀疏表示算法要求测试样本与训练样本的人脸图像要一致对齐,当姿势与角度发生变化时分类效果明显下降.针对这些问题,提出了一种改进L2正则化稀疏表示算法.首先,通过求解最小二乘法得到稀疏系数矩阵;然后,计算样本重构残差,用稀疏度量公式量化样本之间的稀疏性;最后,在保持样本稀疏性的同时增加了样本类与类之间的局部判别信息,进而提高样本的分类性能.为了验证算法的有效性,在ORL、FERET和FEI人脸数据库与Stanford 40 Actions数据库和Caltech-UCSD Birds (CUB200-2011)数据库上进行实验.实验结果表明,该方法在不同的人脸数据库和扩展视觉数据集上取得的分类结果均优于传统稀疏表示算法及其他常用分类算法.     

包含标签信息的最小二乘多标签特征选择算法

为了更好地体现标签信息的重要性,基于传统的最小二乘回归模型,构造了一种包含标签信息的最小二乘回归模型,用于解决多标签特征选择问题。首先给标签逐一增加一个松弛变量ω,使得不同类别的回归目标沿相反方向移动,从而扩大类别之间的距离。然后结合?_(2,1)范数,提出了一种包含标签信息的最小二乘多标签特征选择(Least squares multi-label feature selection with label information,LSMFSLI)模型及算法,证明了该算法的收敛性,并通过实验证明了算法的高效性。     

稀疏最小二乘支持向量机及其应用

提出基于特征向量选择(feature vector selection,FVS)的稀疏最小二乘支持向量机(sparse least squares support vector machine,SLS-SVM)模型,解决最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)稀疏化问题。采用FVS在特征空间构建特征向量子集,对训练样本进行稀疏线性重构;将稀疏化的特征向量作为支持向量,从而实现对LS-SVM稀疏化建模。将SLS-SVM模型进行弓网系统的仿真对比实验,结果表明SLS-SVM模型在取得高预报精度的同时,可实现支持向量的高度稀疏化,从而加快模型预报速度。     

基于偏最小二乘分析的人脸表示与识别

基于偏最小二乘回归分析,提出了一种新的人脸表示与重构方法.与主成分分析相比,通过偏最小二乘所抽取的低维人脸表示特征具有更好的分类性能.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,基于偏最小二乘方法对于测试图像进行重构优于主成分分析方法,并且分类结果也好于后者.     

运动想象脑机接口的判别迁移特征学习与分类

为了解决不同时间采集的运动想象脑电数据之间存在的分布差异,避免跨时段使用前长时间的重校准步骤,提出了一种基于判别迁移特征学习（discriminative transfer feature learning, DTFL）的运动想象分类方法。DTFL通过联合匹配源域和目标域之间的边缘分布和类条件分布来减少域间的差异,同时最大化类间距离和最小化类内距离来保留类判别信息,从而提升对运动想象的分类性能。基于DTFL的运动想象分类方法无需目标域脑电样本的类别信息,可以有效避免长时间的校准。在脑机接口竞赛数据集上的实验结果表明,DTFL显著优于其他迁移学习方法,有效缓解跨域分布的不一致性,提高了运动想象的分类正确率。     

基于最小二乘支持向量回归机的矿浆酸碱度鲁棒软测量

针对酸碱度在线检测仪稳定性差、维护保养成本高等不足及人工检测严重滞后的问题,结合泡沫浮选工艺机理分析,以在线泡沫视频图像表观特征为辅助变量,采用最小二乘支持向量回归机（Least Squares Support Vector Regression,LSSVR）实现了泡沫浮选矿浆酸碱度的软测量.将不同特性的核函数凸组合以提高模型性能,并采用最近邻山峰聚类算法约简核矩阵,降低计算复杂度,利用偏最小二乘回归提高模型鲁棒性.工业运行数据仿真结果表明,建立的软测量模型能够连续在线检测矿浆的酸碱度,并获得了比标准LSSVR、加权LSSVR及多核LSSVR更高的预测精度,可满足工业要求.     

基于LTS优化图像切边线性回归分类的人脸识别研究

针对现实人脸识别中由于伪装(如围巾、太阳镜和头发)或其它物体引起的面部遮挡而严重影响识别率的问题,提出了一种基于最小截平方和的图像切边线性回归分类算法。首先,使用一个鲁棒性强的估计量检测并裁剪查询样本、训练样本中受污染的像素点;然后,利用线性回归分类算法对图像进行切边;最后,利用LTS计算出规范化的重构误差。实验结果表明,相比其它几种回归分类算法,本文算法取得了更高的识别率,同时大大降低了训练总完成时间。     

基于子空间表示和加权低秩张量正则化的高光谱图像混合噪声去除方法

针对高光谱图像中存在混合噪声的问题, 提出一种基于子空间表示和加权低秩张量正则化的方法去除高光谱图像中的混合噪声. 子空间表示利用光谱频带之间的相关性, 选取合适的正交矩阵, 将高光谱图像投影到低维子空间中, 使提出的算法具有较低的复杂度, 简化去噪过程的同时去除图像中的部分噪声. 去噪过程基于从简化图像中提取的低秩张量进行, 引入加权低秩张量正则化项表征简化图像子空间的先验信息, 基于Tucker分解中核范数的物理意义构建合理的加权机制, 保留高光谱图像的内在结构相关性. 并且设计了一种基于迭代最小化的方法, 用于求解提出的非凸去噪模型. 在模拟和真实数据集上的实验结果表明, 该子空间表示和加权低秩张量正则化方法在定量和定性分析上都取得了较好的去噪效果.     

基于低秩矩阵恢复的作物器官自动提取方法

为了解决精准农业中作物器官的自动提取问题, 以玉米雄穗为例, 提出一种基于低秩矩阵恢复的作物器官自动提取方法。 作物生长图像是由背景和器官两大元素组成, 在图像特征空间则表现为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵之和。 利用低秩矩阵恢复算法求解代表器官的稀疏矩阵。 为了保证恢复时背景是低秩的, 利用作物生长历史数据, 学习最佳的转换矩阵。 最后, 利用动态阈值分割以及色度鄄亮度查找表完成器官的准确提取。实验结果表明, 该方法取得了93. 9%的最高性能值和2. 86%的最低标准差, 在多品种、 实际农田复杂环境下能获得更好的提取结果。     

基于鲁棒鉴别特征学习的图像特征提取算法

为了增强图像特征鉴别力和鲁棒性,获取图像紧致特征表达是关键.现有的图像特征学习方法大多采用最大化L2范数的方式定义,导致其对噪声和异常值十分敏感.针对这个问题,提出了一种基于L2,1范数的鲁棒鉴别特征学习算法.该算法在数据预处理中加入了类内聚拢操作,使得同类样本尽可能靠近,减小了类内异常样本以及强噪声样本的影响;此外,...     

一种基于注意力机制的绝缘子状态反馈认知方法

针对已有绝缘子状态识别模型,以及细节识别深层网络开环认知模式和损失函数泛化能力不足的缺陷,模仿人工巡检模式,即实时评估认知结果可信度自寻优调节多尺度图像知识空间决策,提出一种基于注意力机制的绝缘子状态反馈认知方法。首先,针对预处理后的绝缘子图像,设计自适应尺度堆叠的卷积神经网络架构,使得网络输入由整体图像缩放至细节局部区域,每个尺度的网络共享相同的架构具有不同的参数,确保不同分辨率输入的可区分能力并为下一尺度生成一个细节注意区域。其次,随机配置网络面向多个尺度特征,建立具有强泛化能力的绝缘子状态分类准则。再次,构建类间分类和类内尺度间排序损失函数优化注意力网络,较前次预测生成更高置信度得分排名。最后,借鉴闭环控制思想,定义广义误差熵性能指标实时评测绝缘子不确定状态认知结果可信度,动态调节网络尺度等级,实现不确定认知结果约束下的特征空间自优化调节和分类准则重构,反馈再认知绝缘子状态。实验结果表明了本文方法与其他网络架构相比,增强了模型的泛化能力,提升了模型的认知精度。     

基于多视角对称非负矩阵分解的跨模态信息检索方法

针对跨模态信息检索的策略和核心问题,从提升检索性能的角度,分析了多视角对称非负矩阵分解方法用于跨模态检索的优势,提出了一种新的基于对称非负矩阵分解的跨模态检索框架。首先在Wikipedia、Pascal公开数据集上习得一致的子空间表示;然后基于该子空间,设计了一种实时样本在子空间中的投影方法。与典型相关分析、语义匹配和偏最小二乘回归相比,在MAP和PR曲线这2个指标上,本文所提出的方法具有最优的性能表现,表明了该方法应用于跨模态信息检索任务中的潜力。