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为您找到包含“ISOMAP”的内容共11

高小方,梁吉业

2012-09-13

流形提出了DC-ISOMAP算法。该算法首先通过从采样密集点开始扩展切空间的方法将多流形准确分解为单个流形,并逐个计算其低维嵌入,然后基于各子流形间的内部位置关系将其低维嵌入组合起来,得到最终的嵌入结果

高等学校博士学科点专项科研基金(20101401110002

国家自然科学基金(71031006

973计划前期研究专项 (2011CB311805

计算机智能与中文处理教育部实验室,太原 030006;山西大学计算机与信息技术学院,太原 030006,计算机智能与中文处理教育部实验室,山西大学计算机与信息技术学院,太原 030006

#计算机科学技术#

高小方,刘杰飞

2016-12-01

IMM-ISOMAP。该算法首先对新样本计算动态邻域,通过扩展切空间的方法将新样本依次划分到各子流形,实现对新样本的分类并计算最终低维嵌入。实验结果表明,该算法可以有效地应用于人造数据和实际图像数据。

高等学校博士学科点专向科研基金(20131401120004

国家自然科学基金(61303091和61201453

山西省高校科技创新项目(2015108和2015109

山西省自然科学基金(2015021091

山西省基础研究计划项目(2014021022-2

山西大学计算机与信息技术学院,太原 030006,山西大学计算机与信息技术学院,太原 030006

#计算机科学技术#

张洁

2008-07-08

线性识别算法和基于ISOMAP的非线性识别算法,并在UMIST人脸库中用“数据可视化”的方式分析了引入流形学习方法的必要性。文中采用ISOMAP算法,同时与线性算法PCA作对比,得到结论:当数据处于

北京邮电大学信息工程学院

#计算机科学技术#

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黄天羽

2013-04-02

为了实现快速的运动搜索,本文提出一种基于关键特征的运动搜索方法。该方法应用时空Isomap对运动捕捉数据进行降维,从而保留运动的关键特征;然后对运动的低纬嵌入进行简单的迭代对关键运动特征所在的关键帧

博士点专项科研基金(20091101120032

北京理工大学软件学院,北京 100081

#计算机科学技术#

本文收录在中国科技论文在线精品论文,2014,7(4):363-369.

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程建,屈航,连钊,郑永恒

2012-05-09

流形学习已广泛应用于高维数据的非线性降维。等距映射是一种非监督的流形学习算法,对于已知先验类别信息的数据,其降维效果不理想。同时,对于新加入的数据点的降维,计算复杂度过高,不适合实时应用。针对这两点不足之处,本文提出一种推广的自适应等距映射算法,通过引入自适应距离因子并结合推广的等距映射可实现人脸特征的有效降维,提高人脸识别性能。实验表明,对于人脸识别该算法在识别率上和实时性上都有明显的提高。

教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20100185120021

电子科技大学青年科技基金重点项目(JX0804

电子科技大学中央高校基本科研业务费项目(NO. ZYGX2009X003,ZYGX2009Z005

电子科技大学电子工程学院,成都 611731,电子科技大学电子工程学院,四川 成都 611731,电子科技大学电子工程学院,四川 成都 611731,电子科技大学电子工程学院,四川 成都 611731

#电子、通信与自动控制技术#

本文收录在中国科技论文,2012,7(10):796-798.

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罗四维,赵连伟

2005-12-12

流形学习一般是指一类无监督统计学习问题,其主要目标是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形。本文着重介绍了流形学习的研究背景、研究动机以及一些有代表性的学习算法,并对进一步的研究作了展望。

博士点基金项目,国家自然科学基金(20020004020,60373029

北京交通大学 计算机与信息技术学院,北京交通大学 计算机与信息技术学院

#计算机科学技术#

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李德玉,胡建龙,高翠珍

2012-02-23

,利用已有的邻域信息增量地对搜索到的数据点选择合适的邻域。实验结果表明:该方法应用于Isomap后,对不同结构的数据集嵌入结果更准确。

教育部高等学校博士点基金(No.200801080006

国家自然科学基金资助项目(No.60875040

山西省自然科学基金资助项目( No.60970014,No.61175067

山西大学计算机与信息技术学院,太原 030006;计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,太原 030006,山西大学计算机与信息技术学院,太原 030006;计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,太原 030006,山西大学计算机与信息技术学院,太原 030006

#计算机科学技术#

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王冠伟,庄健,张春霞,于德弘

2011-05-06

流形学习作为挖掘高维数据中内在规律性的一种有效方法, 在机械故障的机理分析方面具有巨大应用潜力. 本文对流形学习方法在故障诊断中的可行性进行了较深入的研究, 并探讨了信号采样系统的特征对流形学习算法性能的影响. 理论分析和模拟实验的结果表明, 当信号采样系统的特征保持相对稳定时, 流形学习方法可以在一定程度上容忍系统存在的非线性和零点漂移效应. 同时, 为了使流形学习算法达到较好的效果, 在数据的搜集和预处理过程中, 应使得数据容易重构到一个高维空间中且它们之间的相似性易于度量.

高等学校博士学科点专项科研基金项目(20100201120048

西安交通大学机械学院,西安交通大学机械学院,西安交通大学理学院,西安交通大学机械学院

#信息科学与系统科学#

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王欣,张闯,肖波,蔺志青

2008-12-09

本文介绍了流形学习以及目前流形学习研究中的几种常见的算法:等度归映射算法(Isomap,Isometric Mapping),拉普拉斯特征映射算法(LE,Laplacian Eigenmaps

北京邮电大学信息与通信工程学院,北京邮电大学,北京邮电大学,北京邮电大学

#计算机科学技术#

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邢芝会,孙建德

2011-08-19

Eigenmaps, LE)、局部线性嵌入(Locally Linear Embedding, LLE)、等度规映射(Isometric Mapping, Isomap)等在图像信息压缩、模式识别、图像处理等众多领域

教育部博士点专项基金(新教师项目)(编号:200804221023

山东省自然科学基金(编号:Q2008G03

山东大学信息科学与工程学院,山东大学信息科学与工程学院,济南 250100

#电子、通信与自动控制技术#

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