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粗糙集理论中,属性的离散化是预处理中的关键问题。基于新聚类学习算法提出了一种新的属性离散化方法,并将该方法用于车牌字符识别中。首先根据车牌字符的特征建立决策表,给出了基于新聚类学习算法对决策表属性值进行离散化的算法。然后应用粗糙集理论对离散后的决策表属性进行约简,由约简后的属性构造神经网络识别器。字符识别的结果分析表明基于新聚类学习方法的离散化算法对于车牌字符属性较为适用。 相似文献
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针对高维稀疏聚类CABOSFV算法仅能解决二态变量高维稀疏聚类问题而对其他类型变量算法将失效的情况,通过定义“属性绝对值距离”解决了CABOSFV算法固有的这一缺陷。另外,针对聚类后产生伪孤立点问题,提出相应的异常数据处理策略,从而得到较为精确的离群数据。 相似文献
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为解决传统聚类算法无法对高维数据聚类的问题,文中提出了一种结合贪心选择和特征加权的TC-Mean shift高维数据聚类算法。通过对一维数据进行聚类,获得一维数据的聚类结果,再通过加权添加维度聚类,最终获得所有维度数据的聚类,实现对高维数据的聚类。测试结果表明,该算法能够准确地对稀疏的高维数据样本进行聚类,能够处理各种维度的数据,具有良好的实际应用价值。 相似文献
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为了保证高维数据中的时间属性在降维过程中得以保持,提出了一种时间约束非负矩阵分解算法(Time constraint Non-negative Matrix Factorization,TNMF)。该算法通过融合时间序列信息、数据维度,分解误差等约束条件,共同构建时间属性约束模型,计算最优基矩阵维度,能在降维的同时最大限度地保留原始高维数据的空间结构和时间序列信息。将其用于脑动态功能网络降维的实验结果表明,该算法在时间特征提取、聚类可视化效果和聚类指标上明显优于目前常用的降维聚类算法。 相似文献
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为了解决3维稀疏数据处理中向量化或矩阵化带来的原始空间结构破坏与计算复杂度高的问题,该文针对下视稀疏线阵3维SAR成像几何模型和回波信号特点,构建了张量空间信号模型,提出了一种基于低秩张量补全的3维SAR稀疏成像算法.该算法首先利用回波张量的低秩性,通过张量补全重构稀疏回波中的丢失元素,再对补全后的全采样信号张量进行3维成像,从而获得高效率、低旁瓣、高分辨率3维图像.基于X波段下视稀疏线阵3维SAR点目标回波进行了3维成像仿真实验,比较了在不同信噪比和采样率条件下的成像性能,并基于实测数据进一步验证了该算法的有效性和优势. 相似文献
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提出基于词频处理的Laplacian图谱聚类算法,以解决短文本数据维数高、特征稀疏等问题.首先采用词频-逆文本频率指数TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)方法,将短文本数据集映射到文本向量空间得到词频权值矩阵;其次利用Laplacian矩阵的图谱聚类特性,对词频权值矩阵进行数据降维处理;然后依据Laplacian矩阵的特征值表示文本相似度的特点,选择前K个特征值对应的特征向量作为初始聚类中心,以减少聚类过程的迭代次数.在SSC、20 News Group及Microblog PCU数据集上进行相关实验,结果表明Laplacian图谱聚类算法比传统聚类算法,不仅具有更优的聚类结果与更快的收敛速度,而且受噪声点影响较小,有很好的鲁棒性. 相似文献
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目标降维算法通过去除冗余的目标达到简化问题规模的目的,为求解高维多目标优化问题提供了一种新的思路和方法.近似解集的几何结构特征和Pareto占优关系从不同侧面反映了多目标优化问题的内在结构特性,而现有算法仅利用其中一种特征分析目标之间的关系,具有较大局限性.本文提出基于稀疏特征选择的目标降维方法,该方法利用近似解集的几何结构特征构建稀疏回归模型,求解高维目标空间映射为低维目标子空间的稀疏投影矩阵,依据此矩阵度量目标的重要性,并利用Pareto占优关系改变程度选择满足误差阈值的目标子集,实现目标降维.通过与其他已有目标降维算法比较,实验结果表明本文提出的降维算法具有较高的准确性,并且受近似解集质量的影响较小. 相似文献
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针对稀疏表示的图像质量评价模型都基于灰度图像,缺少颜色信息,该文提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的全参考彩色图像质量评价方法。首先,从自然彩色图像中随机采样,得到训练样本,利用非负矩阵分解,训练得到特征基矩阵,并经过Schmidt正交化,构建特征提取矩阵;其次,根据视觉显著性模型,利用最大视觉显著性和显著性差值两步骤选取视觉重要区域;最后,利用特征提取矩阵,得到低维的特征向量,并最终得到彩色图像质量评价值。实验结果表明,该文方法在LIVE, CSIQ和TID2008 3个图像质量评价库上有很好的表现。3个图像库的平均结果显示,该文方法的综合表现优于所有对比方法。这表明该文方法与主观感知有更好的关联度。 相似文献
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在高维特征选择过程中最优特征子集生成和分类器 参数优化方面,提出一种基于贝叶斯粗糙集(BRS)、遗传算法(GA)和布谷鸟算法(CS) 的两阶段优化高维特征选择算法。该算法首先分析3000例肺部肿瘤CT图像的形状、灰度和纹理特征,提取104维特 征分量共同量化ROI;然后进行两阶段优化:(1) 从全局相对增益函数的角度分析了属性 重要度,结合属性约简长度和基因编码权值函数的加权和构造适应度函数,通过选择、交叉 和变异等遗传操作生成最优特征子集,在不降低分类精确度的前提下降低特征维度;(2) 利用CS对支持向量机(SVM)参数进行全局寻优;最后通过实验验证本文算法的可行性和有 效性。实验结果表明,该算法有效提升了肺部肿瘤良恶性识别能力,降低了算法的时间复杂 度。 相似文献
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Sparse coding has been used for image representation successfully. However, when there is considerable variation between source and target domain, sparse coding cannot achieve satisfactory results. In this paper, we proposed a Projected Transfer Sparse Coding algorithm. In order to reduce their distribution difference, we project source and target data into a shared low dimensional space. Meanwhile, we learn a projection matrix and a shared dictionary and the sparse coding of source and target data in the low dimensional space. Unlike existing methods, the sparse representations are learnt using the projected data which are invariant to the distribution difference and the irrelevant samples. Thus, the sparse representations are robust and can improve the classification performance. We do not need to know any explicit correspondence across domains. We learn the projection matrix, the discriminative sparse representations, and the dictionary in a unified objective function. Our image representation method yields state-of-the-art results. 相似文献
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基于压缩感知和熵计算的关键帧提取算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对关键帧提取问题,提出了一种基于压缩感知理 论和熵计算的关键帧提取算法, 首先通过构造符合有限等距性质要求的稀疏随机投影矩阵,将高维多尺度帧图像特征变换为 低维多尺度帧图像特征, 并形成视频镜头低维多尺度特征列向量组;然后通过随机权值向量与低维多尺度特征向量的 阿达玛乘积运算生成各 帧图像的匹配特征,并根据匹配特征的相似性度量完成镜头内部的子镜头分割;最后通过交 叉熵计算在每个子镜头 中得到可能的关键帧,并由图像熵计算确定最终的关键帧。实验表明,与传统方法相比,本 文算法提取的关键帧能够更精确、更稳定描述视频镜头内容。 相似文献
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To address problems that the effectiveness of feature learned from real noisy data by classical nonnegative matrix factorization method,a novel sparsity induced manifold regularized convex nonnegative matrix factorization algorithm (SGCNMF) was proposed.Based on manifold regularization,the L2,1norm was introduced to the basis matrix of low dimensional subspace as sparse constraint.The multiplicative update rules were given and the convergence of the algorithm was analyzed.Clustering experiment was designed to verify the effectiveness of learned features within various of noisy environments.The empirical study based on K-means clustering shows that the sparse constraint reduces the representation of noisy features and the new method is better than the 8 similar algorithms with stronger robustness to a variable extent. 相似文献
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考虑目标频率-方位2维观测数据在属性散射中心模型参数空间上的稀疏性,该文提出一种基于稀疏表示的属性散射中心提取与参数估计方法。由于模型参数维数较高,构造的高维联合字典将消耗较多系统资源。该算法通过分别构建包含位置信息与方位属性参数信息的两个低维字典代替高维的联合字典实现距离特性与方位特性的解耦合,以降低资源需求,并通过正交匹配追踪(OMP)-RELAX联合算法求解l0优化问题,从而实现在频率-方位角域上位置参数与方位属性参数的联合估计。根据提取的属性散射中心可以有效地估计目标或目标重要部件的几何尺寸。基于电磁计算数据和实测数据的实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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对高维数据进行建模是Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统建模面临的一个重大挑战。为此,该文提出一种特征选择与组稀疏编码相结合的模糊系统建模新方法WOMP-GS-FIS。首先,运用一种新型的加权正交匹配追踪算法对原始样本进行特征选择,在此基础上提取出模糊规则前件并产生模糊系统字典;然后,基于组稀疏正则化构造关于后件参数的组稀疏优化问题,在优化问题求解的同时得到重要的模糊规则。实验结果表明,在保证模型泛化性能的前提下,该方法不仅能对所获得的模糊规则结构进行精简还可以进一步减少模糊规则数,进而解决高维数据环境下模糊规则可解释性差的问题。 相似文献
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为克服近岸船只检测中复杂港内背景干扰和基于深度学习算法的大视场光学遥感图像标注工作量大的困难,本文提出了基于小样本集的结构化稀疏表达方法来实现近岸船只检测的算法。构建由近岸船只目标,背景干扰信息和误差矩阵等三部分子字典组成的结构化稀疏表达字典,经小样本集的字典训练过程生成判别性稀疏编码。首先将多方向近岸船只目标样本与港内复杂背景信息样本经过HOG特征提取和PCA分析对原子进行初始化,然后使用K-SVD和LASSO算法对字典进行训练。在字典中引入误差矩阵对样本的类内差异进行表示,增强了稀疏编码的判别能力和系统鲁棒性。最后提出船只目标区域提取的置信度计算方法,对生成的结构化稀疏编码进行判别,提取船只目标区域,实现船只检测。通过对不同尺寸字典模型、引入误差矩阵前后的结构化稀疏表达模型进行实验,实验结果表明提出的引入误差矩阵的结构化稀疏表达方法的有效性,以及在小样本集下比现有技术方法具有更好的检测性能。 相似文献