基于"维量"思想的人工情感模型

借鉴心理学中情感的“维量”分析思想 ,论文提出人工情感模型。该模型的处理对象是人们用来表达情感的形容词 ,如“美丽的” .采用语义量化实验和因子分析的方法建立情感空间 ,并分析情感空间的相似性度量方式 ;抽取图像的感性特征建立特征空间 ,采用支持向量机算法将图像从特征空间映射到情感空间 ,在情感空间内实现图像的情感检索 ,取得了较好地实验结果     

说话人识别中简化的信道因子估计

在与文本无关的说话人识别研究中,因子分析是减少信道影响的有效的方法之一,但是因子分析在估计信道空间时需要大量的数据以及复杂的EM(expectation maximization)运算,在测试的时候对数似然度函数的计算量非常大.该文采用主成分分析的方法来简化信道因子的估计过程,首先采用混合Gauss模型的均值超矢量估计出信道因子所在的空间,然后通过特征映射的方法在特征参数域中减去信道因子的影响.在美国国家标准与技术研究所(NIST)2006年lconv4w-lconv4w数据库上,采用该文方法的系统等错误率相对基线系统降低24％.采用本文中的信道因子估计和特征映射的方法,能够在保持高识别性能的前提下,大大简化运算的过程,对系统的实时实现有重要的意义.     

定性映射诱导的模糊集

从属性量-质特征转化的定性映射模型导出了一个模糊集，给出一个模糊集的表达式，为模糊集产生的哲学和认识论根源提供一个基于量-质转化规律及其定性映射的解释途径。     

结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别

给出一种结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别算法,以提高对视频中群体行为识别的准确率.首先通过群成员关节点骨架的姿态结构信息和群成员的社会网络信息描述群体在每一帧中的行为,并采用张量形式表示;然后使用多路非线性特征映射分解张量核,并利用粒子群优化张量核孪生支持向量机的模型参数;最后结合张量特征和孪生支持向量机实现视频中的群体行为识别.CAD2数据集和自建数据集上的实验结果表明,张量特征能够有效地表示群体行为,相比经典算法,所提算法能有效提高群体行为识别的准确率.      

基于等距离映射的非线性动态故障检测方法

针对化工过程数据强非线性和动态性的特点,提出了一种基于动态等距离映射(Dynamic Isometric Mapping,DISOMAP)流形学习的非线性过程故障检测方法.该方法首先采用DISOMAP算法提取训练样本的子流形特征,自适应学习近邻点参数,保留了采样数据的流形结构,然后运用线性回归方法得到原空间和降维子流形空间的投影映射,从而将观测数据从原高维空间映射到低维嵌入空间,最后在变换后的低维空间构造统计量T2和SPE进行监控.TE过程的仿真结果表明,所提出的DISOMAP故障检测方法可以比核主元分析(Kernel Principle Component Analysis,KPCA)更为有效地监控过程变化,检测到故障的发生.     

从需求到软件体系结构:一种面向特征的映射方法

需求工程与软件体系结构构造是软件生命周期的两个关键活动.分析了解决这一问题的传统的映射方案(如在结构化方法和面向对象方法中所采用的映射方案)的不足,引入了一种面向特征的映射方法,阐述了这一方法的原理、建模表示及映射步骤,并以" 银行账户与事务系统(BAT系统)"为例对该方法作了验证.     

基于流形学习和SVM的储粮害虫声信号识别研究

声检测法能够快速检测粮虫,对提早防治储粮害虫具有十分重要的作用.研究了2种储粮害虫的4种活动声信号,利用流形学习的等距特征映射方法对声信号进行降维并提取流形特征,采用以重尾径向基为核函数的SVM训练最优分类面,对流形特征数据进行测试和识别分类.实验结果表明,等距特征映射方法能够有效提取2种储粮害虫声信号的流形特征,且SVM的分类识别效果良好.     

基于局部保持映射和隐马尔科夫模型的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路信号的非线性特征,提出一种基于局部保持映射和隐马尔科夫模型的故障模式识别新方法. 首先提取模拟电路的信号特征构成原始高维特征样本空间;然后采用LPP算法将原始高维故障数据映射至低维空间,提取数据的内在流形特征作为特征矢量;最后通过构建混合HMM反映系统的真实状态,并作为分类器实现对各状态的分类识别. 通过仿真分析,将该方法与其他方法进行对比,结果表明,LPP-HMM方法可以有效识别早期故障特征,具有较高的故障识别率.      

面向网络制造数据共享的分离映射法

研究ISO标准STEP-NC的描述语言--EXPRESS到XML的映射机制,提出面向网络制造数据共享的分离映射法.首先,按照拟共享信息的功用和特点,把STEP-NC物理文件离散成一般信息结构、特征结构和操作结构3个信息单元;然后,分别采用前期绑定和后期绑定实现优化式综合映射;最后,构建STEP/XML转换的系统模型.以...     

二维环面及平面分片抛物型映射的若干动力学性质

对于二维环面抛物型映射,给出部分可逆环面抛物型映射的同构分类,证明了极限圆映射有稠密的周期点集,且某些有理抛物型映射具有任意周期的周期点.对于整数抛物型映射,证明了其拓扑熵为零.通过比较极限圆映射分别在环面拓扑和平面拓扑下的符号熵、复杂度,展现了同一个映射在不同拓扑下量的差异.     

p-半线性映射的性质

首次把p半线性映射引入到线性空间,并深入研究特征p域上的线性空间p半线性映射.给出了p半线性映射的一些基本性质,包含类似线性映射的一些性质和不同于线性映射的性质.     

基于STEP的特征映射器的研究

针对特征映射器对具体CAD 系统的依赖性,采用基于STEP的方式实现设计特征模型到制造特征模型的完美映射,从而建立CAD/CAPP系统之间的智能接口,实现CAD/CAPP系统的集成.     

一种多特征融合的特征匹配算法

特征匹配是目标识别的基础,文章针对特征描述子在多变复杂场景中的自适应问题,从特征向量的低维度、高稳健、易计算3个方面,结合核主成分降维、匹配核的空间映射以及Power-law归一化等特征处理方法,提出一种面向复杂变换环境的集成低维度的特征匹配算法.首先,采用线性内积核将特征向量映射至高维空间提取特征主成分,然后通过He...     

基于局部保持典型相关分析的零样本动作识别

动作识别领域需要识别的类别越来越多,这使得标注足够多的训练数据越来越难.零样本学习是针对传统机器学习收集和标注数据日益困难而提出的一种新思路.针对基于零样本学习的动作识别问题,提出了一种基于局部保持典型相关分析映射的方法.该方法使用流形约束的典型相关分析将视觉特征和辅助特征映射到一个公共特征空间,并且在映射过程中保留视觉特征和辅助特征的局部信息,还考虑了域转换所带来的不利影响,同时采用自训练和hubness修正等方法增强所提方法的鲁棒性.通过在主流数据集HMDB51和UCF101上的大量实验,表明所提方法具有较好的零样本学习性能.     

基于改进的自组织特征网络聚类分析

针对传统Kohonen自组织特征映射(SOFM)神经网络模型结构需要预选指定的限制,特别在大的映射网络中寻找最佳匹配结点是很耗时的问题,我们采用一种新的动态增长树型自组织特征神经网络(GTS-SOFM),给出了实现聚类的具体算法,并且使用聚类密度来衡量聚类效果.对样本进行随机抽样,实验结果证实了算法的有效性.     

与低秩纠错编码相结合的多变量加密方案

为了探索构造多变量核心映射的新方法,在cubic simple matrix方案基础上,设计了一种利用秩矩阵码的方法来改进原方案的核心映射.主要在隐藏核心映射的相应变换上进行了改进,以低秩奇偶校验(LRPC)码中的校验矩阵设计核心映射,对原方案的核心映射作了一个变换.然后,根据用户身份选定错误向量,作为扰动部分添加到核心映射中,重新构造出了新的核心映射,提出了一种基于LRPC码的多变量加密方案.通过分析可知:新方案的安全性可以归约到求解多变量二次多项式问题和秩最大似然译码问题;在效率上,与原方案相比,密钥量增加不大,但密文扩展率降低了50%.     

锥度量半连续集值映射的连续性

获得从一个完备度量空间到一个正规锥度量空间上的非紧值锥度量半连续集值映射的连续点集的性质,通过构造第二纲集的方法,得到了从完备度量空间到正规锥度量空间上的不具紧值的锥度量上(下)半连续集值映射的下(上)半连续点构成的集合是定义域的稠密剩余集,即锥度量上(下)半连续集值映射是通有下(上)半连续的或者说是通有连续的.也即是说在Baire纲意义下锥度量半连续集值映射在绝大多数点处是连续的,或者说是"基本上"连续的.该结果对一些非线性问题解的通有稳定性研究条件的减弱提供了一定的理论指导.     

CC-稳态映射的刘维尔型定理

引进了从黎曼流形到伪Hermitian流形上映射的水平泛函ΦH,这种泛函的临界映射称为CC-稳态映射.利用水平应力能量张量,得到从黎曼流形出发到伪Hermitian流形上的水平CC-稳态映射和从黎曼流形出发到Sasakian流形上的CC-稳态映射的能量单调公式及刘维尔型结果.     

基于ELM特征映射的kNN算法

研究了基于ELM特征映射的kNN算法,利用ELM特征映射,将原始数据映射到这种高维特征空间当中,使得数据间变得更加线性可分,即数据结构会变得简单,因此,在利用kNN算法进行分类时,利用ELM特征空间中对应的特征数据代替原始空间中的数据进行分类将会取得更好的分类效果.最后,来自MNIST和UCI中的几个数据集的仿真实验进一步验证了该算法的优良性能.     

锥度量空间中压缩映射不动点定理及应用

在锥度量空间中,运用锥理论与迭代方法,研究了完备锥度量空间中一类含有参量映射T的压缩型映射,证明了其映射不动点的存在唯一性,最后通过实例进行说明.