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本文采用机器学习方法研究统计物理模型的相变,其中主要使用主成分分析Principal Component Analysis算法及其变种核主成分分析Ker......
传统数据降维算法分为线性或流形学习降维算法,但在实际应用中很难确定需要哪一类算法.设计一种综合的数据降维算法,以保证它的线......
近年来,随着风电场的建设规模不断扩大,风机部件的高频率故障严重阻碍了风电行业的发展,通过优化维护策略来降低运营维护成本成为......
芋螺毒素属于二硫键丰富的小肽类，它们是代谢通路中重要的目标神经受体。因此，它们有望成为治疗阿尔茨海默氏症，帕金森氏病和癫痫的重......
随着计算机技术和信息技术的迅猛发展,人们的生活沉浸在了数据和信息的海洋,人类社会已步入数字时代。人们需要丰富的数据和信息引......
中药的质量控制是关系到中药的现代化、产业化、国际化的关键。现行工艺采用中药指纹图谱技术实现质量控制,由于分析时间长,不能实......
生产系统平稳有效地运行有利于提高产品质量、保护人身财产安全,这在生产过程中至关重要,过程监视技术是其中的关键。批次生产过程......
为了获取海量试车数据中的信息以分析涡轮泵的健康状态,提出一种基于流形学习的海量数据异常识别算法.该算法将反映涡轮泵状态的振......
信息检索是随着科学技术的发展和信息量的激增而产生的技术,并在人们的工作和生活当中发挥着越来越重要的作用。人们在平时经常用......
针对半导体工业过程多工序、变量非线性、非高斯分布等特征,提出一种基于扩散映射的K近邻(DMKNN)故障检测方法.充分利用扩散映射(D......
扩散映射(diffusion maps)是一种基于流形学习的非线性降维方法。为了提高降维的效果,根据近邻点的选取对diffusion maps的降维效......
为提高使用单一特征信息谱分割的图像分割效果,提出了一种多尺度谱分割算法。基于扩散映射构建一种多尺度特征描述器(diffusion ma......
将车联网中高维的时空特征嵌入到低维的特征语义词袋是一种典型的聚类问题。谱聚类因其计算简单且有全局最优解的特点而备受关注,......
为充分提取化工系统中的故障特征以辨识故障类型,提出针对动态系统海量数据的故障分类方法.该方法利用扩散映射算法与扩散映射的线......
针对能量耗损的故障诊断方法，提出一种基于流形学习与支持向量机的能量耗损信号分析算法。该算法将采集的能量数据重构到高维空间中......
特征提取对于太赫兹光谱识别来说至关重要。传统方法是通过人工选取太赫兹光谱中差异性较大的吸收峰作为特征进行光谱识别,但当部......
主要介绍了流形学习中的等距映射(ISOMAP)、扩散映射(DFM)和局部切空间排列(LTSA)3种非线性降维算法的基本概念和具体实现步骤。通......
利用扩散映射所诱导出的扩散几何坐标对高光谱影像低维可视化表示,这种非线性维度约简的表示方法能够得到高光谱影像紧凑而富含信......
随着侧扫声呐图像分辨率的不断提高,其小目标探测能力逐渐提高。针对传统侧扫声呐图像目标探测方法大都需提供样本图像,基于统计模......
针对高维数据难以被人们直观理解,且难以被机器学习和数据挖据算法有效地处理的问题,提出一种新的非线性降维方法——判别式扩散映......
论文提出一种基于局部线性重构的半监督学习全景高光谱影像扩散坐标系延拓方法。基于半监督学习思想,利用ε-net近似逼近全景高光......
扩散映射(Diffusion Maps)是一种基于流形学习的非线性降维方法。基于对扩散映射的研究,提出了一种新的非线性降维算法。根据近邻......
本文利用Yoyos直观系统模型与随机微分几何,分析特定辐射源识别问题,为该问题建立了一种有意义的几何学描述.通过上述模型及分析,......
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随着辐射源系统复杂程度的显著提高、低截获概率技术的广泛应用以及信号调制种类的日益增多,辐射源个体识别技术所必须应对的电磁......
使用PEN3电子鼻对不同种类的辛味中药材进行检测,针对辛味中药材气味数据的高维性与非线性,提出一种基于扩散映射(Diffusion Maps)......
针对实际化工过程数据具有高维、非线性等特征而难以进行聚类分析的问题，提出一种基于扩散映射的IWO—FCM算法．该算法先利用扩散映射......
有机化合物及生物大分子在太赫兹波段具有指纹特性,而且太赫兹波的光子能量很低,用于物质检测时不会发生有害的光致电离。近些年,......
QAR设备能够准确记录飞机飞行过程中航空发动机的各项参数,为航空发动机故障诊断提供准确的数据支持。然而由于其记录的数据量过于......
非线性降维方法旨在保持数据局部结构的同时,使不在一个邻域内的点之间的距离变得松弛.作为一种新的流形学习框架,扩散映射通过在......
