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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
介绍晶体数据结构分析方法,目前的研究晶体识别的处理技术主要有电子衍射强度的经验校正方法与晶体相位扩展处理技术,以及高分辨像的最大熵解卷处理技术与晶体学图象处理技术。从物理学家广泛使用同调论来分析晶体数据的启发下,针对晶体数据的边缘划分等问题,引进同调论思想从机器学习角度来研究边缘划分学习新方法,提出了一种基于上边缘同调学习算法设计与应用。  相似文献   

2.
目前已有的边缘学习算法对边缘可变的数据划分问题存在一些不足,这些算法在分类过程中不能有效地保证数据的结构特征不变。因而文章首先通过引进同调代数中的单形划分理论,从机器学习的角度对分类问题中的边缘划分进行研究,提出了一种邻域同调学习算法。算法给出了图形的邻域复形的构造方法和判断2个给定图形相似性的判定标准。最后通过在USPS_ALL手写数字集数据库和MPEG7 CE图像库上与SVM、TVQ算法的对比实验验证了本算法的有效性。  相似文献   

3.
面对复杂的数据,边缘问题是其核心问题之一。目前比较成功的算法有SVM最大边缘算法和TVQ算法,这些算法各有优缺点。论文针对目前方法中存在的一些不足,引进同调理论,用同调代数的思想构建了一种同调代数的边缘学习算法,并通过实验和实例进行验证。  相似文献   

4.
李妍妍  李媛媛  叶世伟 《计算机仿真》2007,24(10):107-110,135
利用流形正则化的思想,围绕半监督学习,提出了一种针对流形正则化的模式分类和回归分析的新算法.该算法基于流形上的正则化项和传统的正则化项相结合的方法,利用支持向量机分类与回归已有的结果,解决半监督学习的分类与回归问题,提高了泛化能力.该算法实现简单,无需调用其他程序.通过数值试验,验证了该算法具有较好的泛化能力,对噪音具有较强的鲁棒性.且在分类问题上,该算法在输入极少数有标签样本时,也能保持较好的分类效果;在回归问题上,也具有较好的学习精度,尤其在输入带有噪音的流形数据上时,表现就更为突出.  相似文献   

5.
王娇  罗四维 《计算机科学》2012,39(7):215-218
半监督学习是机器学习领域的研究热点。协同训练研究数据有多个特征集时的半监督学习问题。从正则化角度研究协同训练,利用假设空间的度量结构定义学习函数的光滑性和一致性,在每个视图内的学习过程中以函数光滑性为约束条件,在多个视图的协同学习过程中以函数一致性为约束条件,创新性地提出一种两个层次的正则化算法,同时使用函数的光滑性和一致性进行正则化。实验表明,该算法较仅使用光滑性或仅使用一致性的正则化方法在预测性能上有显著提高。  相似文献   

6.
实时数据流中标记样本所占比例较小,并且存在大量的噪声数据和冗余数据,导致数据流的实时分类准确率较低。针对这种情况,提出基于拉普拉斯回归主动学习的大数据流分类算法。为分类器设计相对支持度差异函数作为分类的决策方法,通过阈值判断当前数据流的标记样本量。设计基于约束规则的半监督主动学习算法,从无标记样本集选择信息量最丰富的样本。采用拉普拉斯正则最小二乘回归模型作为半监督学习的回归模型,迭代地扩展数据流的标记样本量。仿真结果表明,该算法有效地提高了数据流的分类准确率,并且满足实时性的需求。  相似文献   

7.
在多标记分类中,某个标记可能只由其自身的某些特有属性决定,这些特定属性称之为类属属性.利用类属属性进行多标记分类,可以有效避免某些无用特征影响构建分类模型的性能.然而类属属性算法仅从标记角度去提取重要特征,而忽略了从特征角度去提取重要标记.事实上,如果能从特征角度提前关注某些标记,更容易获取这些标记的特有属性.基于此,提出了一种新型类属属性学习的多标记分类算法,将从特征层面提取重要标记与从标记层面提取重要特征进行双向联合学习.首先,为了保证模型求解速度与精度都较为合理,采用极限学习机构建学习模型.随后,将弹性网络正则化理论添加到极限学习机损失函数中,使用互信息构建特征标记相关性矩阵作为L 2正则化项,而L 1正则化项即提取类属属性.该学习模型改进了类属属性在多标记学习中的不足,通过在标准多标记数据集上与多个先进算法对比,实验结果表明了所提模型的合理性和有效性.  相似文献   

8.
联邦学习(federated learning)将模型训练任务部署在移动边缘设备,参与者只需将训练后的本地模型发送到服务器参与全局聚合而无须发送原始数据,提高了数据隐私性.然而,解决效率问题是联邦学习落地的关键.影响效率的主要因素包括设备与服务器之间的通信消耗、模型收敛速率以及移动边缘网络中存在的安全与隐私风险.在充分调研后,首先将联邦学习的效率优化归纳为通信、训练与安全隐私保护3类.具体来说,从边缘协调与模型压缩的角度讨论分析了通信优化方案;从设备选择、资源协调、聚合控制与数据优化4个方面讨论分析了训练优化方案;从安全与隐私的角度讨论分析了联邦学习的保护机制.其次,通过对比相关技术的创新点与贡献,总结了现有方案的优点与不足,探讨了联邦学习所面临的新挑战.最后,基于边缘计算的思想提出了边缘化的联邦学习解决方案,在数据优化、自适应学习、激励机制和隐私保护等方面给出了创新理念与未来展望.  相似文献   

9.
为了克服传统LBG算法中的空胞腔现象,提出了一种基于码字间距最大化的新的空胞腔策略。利用离码书距离最大的输入矢量来修改胞腔中的码字,旨在形成码字的合理分布,减小矢量量化的平均失真。实验结果表明:提出的策略能有效地消除空胞腔现象,获得性能较好的码书,其峰值信噪比比传统的LBG算法提高了3dB。  相似文献   

10.
由于手写数字边缘轮廓差异大造成书写风格的不同,为了提高识别准确度,通过在自动编码机中加入稀疏约束项和雅克比正则项,提出一种雅克比稀疏自动编码机(JSAE)的算法进行手写数字识别。加入稀疏约束项能够有效提取数据中的隐藏结构,而雅克比正则化可以描述数据点的边缘特征,提高自动编码器算法的学习能力,从而更准确地抽取样本的本质特征。实验结果表明,JSAE在分类准确率上要高于自动编码机(AE)和稀疏自动编码机(SAE)算法。  相似文献   

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