利用表面肌电进行手势自动识别

针对手势自动识别研究中提高正确率和降低训练时间两者需要同时兼顾的问题,提出了一种基于Fisher Score(FS)特征降维方法与机器学习相结合的新的手势识别模型。提取4通道表面肌电信号的时域、频域、时-频域和非线性特征,构成特征集;采用FS方法和主成分分析(PCA)方法分别进行特征降维,采用线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)分别作为分类器;通过两种特征降维方法与两种分类器的不同组合构建不同的手势识别模型,并对分类模型的性能进行对比研究。实验结果表明,特征降维方法与分类器的组合能显著提高分类器的正确率、降低训练时间。与PCA方法相比,FS方法是一种实现简便、效果理想的特征降维方法:与SVM组合的分类模型获得最高分类正确率99.92%;与LDA组合的分类模型不仅获得99.24%的分类正确率,而且花费最短的训练时间1.44ms,该模型可为手势的实时自动识别提供理想的方法和途径。     

基于谱聚类算法的高速网络数据流快速分类方法研究

当前高速网络数据流分类处理时，忽略了冗余数据对分类结果的影响，使得分类结果 F1值较低。因此，提出了基于谱聚类算法的高速网络数据流快速分类方法。采用主成分分析法对高速网络数据流进行降维处理。对所有数据流相关性特征进行选择，去除冗余特征，保留有效的特征信息。应用支持向量机算法构建网络数据流快速分类模型，结合谱聚类算法对多数类样本进行聚类，组成新的数据集并将其输入到分类模型中得出相关的分类结果。实验结果表明，所提方法的平均F1值为0.95,F1值越大分类结果越准确，说明该方法能够满足高速网络数据流快速准确分类，具有优越的数据分类性能，应用价值更高。     

基于信息增益的中文网页SVM分类研究

针对中文网页文本分类中特征降维方法和传统信息增益方法的缺陷和不足做出优化改进,旨在有效提高文本分类效率和精度.首先,采取词性过滤和同义词归并处理对特征项进行初次特征降维,然后提出改进的信息增益方法对特征项进行特征加权运算,最后采用支持向量机(SVM)分类算法对中文网页进行文本分类.理论分析和实验结果都表明本方法比传统方法具有更好的性能和分类效果.     

基于KCPA提取特征和RVM的图像分类

为了得到更理想的图像分类结果,提高图像分类的效率,提出一种核主成分分析与相关向量机(RVM)相融合的图像分类算法.首先采集大量图像,建立图像数据库,并提取图像特征;然后采用核主成分分析对图像进行选择和降维,减少图像特征数量,消除作用较小的特征;最后通过相关向量机的训练构建图像分类器.采用3个图像数据集进行图像分类实验,实验结果表明,对于3种标准图像数据库的图像,该算法的图像分类正确率大于95%,远高于其他算法的图像分类正确率,且图像分类速度可以满足图像的实际应用要求.     

基于复杂网络和遗传算法的特征选择方法

特征选择作为一种常见的降维方法,一直以来都是机器学习和数据挖掘领域的热点话题.针对传统特征选择算法没有充分考虑特征全局冗余性,导致选择的特征子集对分类识别精度不够高的问题,提出基于复杂网络节点重要度评估和遗传算法的特征选择算法,将每个特征视为网络节点,根据互信息建立边,将特征选择问题转化为节点重要度评估问题,利用遗传算法选择最优特征子集.实验结果表明此算法能够找到较为优秀的特征子集,有效降维并提高分类精度.     

基于改进MGR融合算法的视频信息融合框架

针对视频信息具有的多模态性质,提出了融合视音频多种模态特征信息的视频融合分析框架,用以提高视频检索的正确率和效率.该框架根据从视频底层提取出的多种图像特征、音频特征,采用基于图嵌入框架的降维算法MFA降维,根据降维后得到的各种特征向量,训练SVM分类器进行分类,并用改进后的MGR融合算法对SVM分类器输出的序号矩阵进行融合分析.实验结果表明该融合框架融合多种特征提高了分类识别的效率,采用了改进的融合算法降低了计算复杂度,提高了系统的整体性能.     

一种新的降维算法PCA_LLE在图像识别中的应用

通过结合PCA与LLE两种降维方法,提出新的PCA_LLE算法,使它们优势互补.在手写体数字数据集上进行实验,先对数据集降维,再用K近邻算法对降维后的数据分类.实验结果表明融合两种算法的PCA_LLE降维方法较原来的PCA和LLE算法准确率均有了提升.而且新算法PCA_LLE对新样本的降维时间较LLE算法减少很多.在ORL人脸数据集上的实验表明,PCA_LLE算法较PCA,LLE算法准确率有所提高.     

基于降维的堆积降噪自动编码机的表情识别方法

堆积降噪自动编码机是一种典型的深度学习模型,它能够刻画数据丰富的内在信息,具有较强的特征学习能力。基于主成分分析（principal component analysis,PCA）技术和堆积降噪自动编码机（stacked denoising autoen-coders,SDAE）模型,提出一种新的表情识别算法PCA＋SDAE。该算法对人脸图片进行裁剪及归一化等预处理,采用主成分分析技术对人脸特征进行线性降维,再利用堆积降噪自动编码机逐层进行特征学习并同时实现对人脸表情数据的非线性降维,可以得到更好的、维度更低的表情特征,并据此进行表情分类。对PCA＋SDAE算法的仿真测试实验结果表明,其综合性能比其他的基于深度学习模型的表情识别方法更好,同时与传统的非深度学习表情识别方法相比,它具有更高的表情识别正确率。     

基于降维的全局优化近似解法

将降维应用到全局优化问题的求解中,提出了一个基于降维的全局优化近似算法,用以求解带箱约束的非线性全局优化问题。首先在区间[0,π]上构造一个新的降维公式,给出基于该降维变换曲线的α-致密度,再从降维曲线长度对该近似算法的计算量进行估计并给予证明,给出理论算法,最后给出了数值实验结果以说明算法的有效性。     

基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法

有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法(principal component analysis,PCA)、PCA+Pearson、PCA+Spearman处理后的动作识别率,证明PCA+Pearson相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征HOG特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集KTH上进行实验,该算法识别准确率为94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。     

融合全局与局部特征的UWB雷达人体动作识别算法

为了消除雷达信号中杂波和噪声对人体动作识别的干扰,提高小样本数据下动作识别的精度,在去除杂波及噪声干扰的基础上,提出一种融合全局与局部特征的超宽带（ultra-wideband,UWB）雷达人体动作识别算法。用动目标指示（moving target indication,MTI）结合自适应中值滤波对雷达原始回波信号进行预处理,再对人体动作的雷达二维特征图像利用主成分分析（principal component analysis,PCA）提取主要分量作为全局特征表征,并用二维离散小波变换（2D discrete wavelet transform,2D-DWT）结合奇异值分解（singular value decomposition,SVD）获取特征图像在不同方向与尺度划分下动作的局部特征表征,并将全局与局部特征进行串联融合;根据融合特征,在网格搜索算法（grid search,GS）优化的支持向量机（support vector machines,SVM）模型中实现人体动作的识别分类。实验结果表明,该算法能有效获取雷达信号中的人体动作信息,平均识别准确率为95.63%,具有良好的识别性能。     

融合矩阵分解和XGBoost的个性化推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法中评分矩阵过于稀疏和算法准确度不高的问题,提出一种融合矩阵分解和XGBoost算法的推荐算法(MFXGB,Matrix Factorization XGBoost),其特点是利用SVD++算法(SVD,Singular Value Decomposition)对用户项目评分矩阵进行填充,避免过多的缺失值对算法精确度的影响,再利用XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法训练有监督的模型用于预测用户评分.为了克服计算成本过高的困难,提出利用K-均值聚类方法进行特征提取用于训练XGBoost模型.将MFXGB算法应用于MovieLens数据集进行实验分析,结果显示,MFXGB算法的推荐精确度比传统的3种方法分别提高了8.91％、10.18％和11.79％,效果明显优于传统的推荐算法.     

基于二元树复小波和SVD不变性的纹理图像分类算法

针对双树复小波变换(DT-CWT)用于图像的纹理特征提取时,不具有旋转和尺度不变性的局限,提出了一种基于DT-CWT和SVD的纹理分类算法.该算法首先利用DT-CWT从图像中提取出纹理特征,然后对纹理特征进行奇异值分解获得具有旋转和尺度不变性的特征向量,采用BP神经网络作为分类器,并提出改进的BP算法训练网络,使得网络很快找到全局最优解.将本方法与其他的分类算法进行比较,实验结果表明,本算法具有较高的分类正确率.     

三维抛物方程基于特征正交分解的差分格式及其数值模拟

先用有限差分格式计算出三维抛物方程瞬时解构成的数据集合,再用特征正交分解和奇值分解求出这数据集合的元素的最优正交基函数,结合Galerkin投影方法导出了三维抛物方程具有较高精度的低维模型。并给出了特征正交分解格式解和有限差分格式解的误差分析,数值例子表明特征正交分解格式解和有限差分格式解的误差与理论分析结果是一致的,从而验证了特征正交分解方法的有效性.     

基于新冗余度的特征选择方法

现有过滤式特征选择模型采用贪心策略结合互信息评价特征子集,容易陷入局部最优陷阱.考虑标签信息对冗余度的影响,利用一种改进的MIFS-U方法在给定标签的条件下衡量冗余度,采用基于分解的多目标优化框架结合引入多项式突变的差分进化算子进行全局搜索,避免搜索陷入局部最优.引入l₁正则化项来保证特征子集的稀疏性,并提出了新的特征选择算法MOEA/D-DEFS.实验阶段使用knn-5分类器来验证学习效果,并在多组来自不同领域的数据集上进行测试.结果表明,将特征选择视为多目标问题采用全局搜索策略搜索可以在特征子集维度和分类准确性方面提供更好的性能.     

基于多任务学习的行人重识别特征表示方法

作为一种跨摄像头的检索任务,行人重识别会受到不同相机视角造成的图像样式变化的影响。近年来,许多算法通过神经网络直接从原始输入图片中学习相应特征,虽然这些特征能够很好地描述全局行人,但忽略了许多局部细节信息,在复杂的场景下容易出现误识别。针对此问题,研究了一种基于多任务学习的新的特征表示方法,采用成对输入的孪生网络结构,将局部最大出现特征(local maximal occurrence,LOMO)和深层特征一起送入网络并映射到单一的特征空间中进行训练,形成一种新的网络模型TDFN(traditional and deep features fusion network)。利用神经网络自我学习特性,联合多个任务的损失函数更新网络,使得深层特征学习到更多与手工局部特征互补的细节信息。实验表明,新特征的平均精度mAP和Rank-1精度都优于直接从孪生网络提取的全局描述子。     

基于SVD差分谱和IMF能量谱的改进HHT方法

针对随机噪声和虚假IMF会导致改进HHT中EEMD分解质量下降和Hilbert谱混乱,提出了一种基于SVD差分谱降噪预处理和IMF能量谱剔除虚假分量的改进HHT.该方法首先对原始信号进行SVD降噪,通过基本不等式原理来确定相空间重组的最佳Hankel矩阵结构,利用奇异值差分谱来确定有效奇异值的阶次;然后对消噪的信号进行EEMD分解,通过IMF能量谱来去除虚假分量;最后对主IMF进行Hilbert谱分析.仿真和实验结果表明,SVD能提高信噪比,抑制噪声对EEMD分解精度的干扰;能量谱能有效地消除虚假IMF对Hilbert谱分析的影响;Hilbert谱中各频率成分清晰,解决了随机噪声和虚假分量对传统改进HHT的不良影响.     

基于WEU-Net模型的贺兰山东麓滞洪区水体信息提取

针对经典U-Net模型在贺兰山东麓滞洪区水体信息提取中存在的过拟合、泛化能力有限等问题,基于Sentinel-1合成孔径雷达卫星和Sentinel-2多光谱卫星影像提出了一种水体信息提取卷积神经网络模型(WEU-Net)。WEU-Net模型通过减少编码器与解码器的跳跃连接以及卷积核数量使网络结构简化,并引入残差块增强特征提取能力,弥补了因简化模型而损失的图像信息;在数据集方面,采用逐步回归法结合改进的归一化差异水体指数构建了Sentinel-1水体指数,优化了Sentinel-1卫星影像数据集特征丰富度。试验结果表明:WEU-Net模型预测总体精度为98.19%,F1分数为0.946 9,分别较经典U-Net模型提高了0.357 7%和0.948 8%,训练时长缩短了49.30%;融合Sentinel-1水体指数后,模型预测总体精度和F1分数分别提高了0.51%和3.16%。     

基于ICA多特征融合的人脸识别

提出了一种基于特征融合的人脸识别方法.该方法首先对预处理后的人脸图像进行全局特征及局部分量的提取,分别采用离散余弦交换(DCT)提取包含图像大量信息的低频部分特征和奇异值分解(SVD)抽取图像的代数特征作为图像的全局特征,采用非负矩阵分解(NMF)提取图像的局部分量特征,然后将此两类特征以独立成份分析(ICA)进行融合,获取用于人脸识别的特征向量.在本文的实验中,我们将此特征向量应用于支持向量机(SVM)进行分类训练及识别测试,并获得较好的结果.     

大型矩阵奇异值分解的多次分割双向收缩快速QR算法

针对传统QR算法在处理某些大矩阵的奇异值分解时可能不收敛的本质原因,提出采用双向收缩、多次分割的解决对策。研究了在一般矩阵数值计算文献中被忽视的、然而对奇异值分解精度有重要影响的细节如从左至右、从下至上的非零元素直线驱逐算法,提出了矩阵分割时子阵首、末行搜索算法,在这些基础上实现了完整的针对大型矩阵奇异值分解的多次分割、双向收缩QR算法。通过实例比较和分析了不分割与多次分割双向收缩QR算法的收敛速度的差异,证实了多次分割双向收缩QR算法具有迭代次数少、迭代过程无停滞、收敛迅速等优点,解决了传统QR算法处理某些大矩阵的SVD时可能不收敛的问题,对任何大矩阵都可实现快速SVD运算。