西北工业大学光学影像分析与学习中心
- 作品数：17 被引量：32H指数：3
- 相关机构：华东交通大学电气与自动化工程学院兰州财经大学信息工程学院中国科学院西安光学精密机械研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信经济管理理学更多>>
- DTW距离的过滤搜索方法被引量：3
- 2018年
- 动态时间弯曲(DTW)距离支持时间序列的多种形变,具有较高的匹配精度,是一种重要的相似性度量方法.然而,该方法计算复杂度较高,制约了其在相似性搜索中的应用.为了平衡匹配精度与计算效率之间的矛盾,提出一种过滤搜索方法.首先,构造一种计算代价较低的DTW下界距离,用其进行粗略过滤,得到候选集;然后,利用提前终止策略,优化计算候选集中序列的DTW距离,得到搜索结果;最后,对所提出方法进行实验验证,结果表明,该方法能够提高DTW距离的相似性搜索效率,且具有非漏报性.
- 李正欣郭建胜王瑛田舢张晓丰李超
- 关键词：时间序列相似性搜索动态时间弯曲
- 基于Hessian正则的自适应损失半监督特征选择被引量：2
- 2021年
- 传统的基于拉普拉斯图的半监督特征选择算法处理高维、少标签样本时,缺乏外推能力且对数据异常值的鲁棒性差.基于此,提出一种基于Hessian正则的自适应损失半监督稀疏特征选择算法.首先,为提升线性映射能力,利用Hessian正则保留数据的局部流形结构;其次,为增强模型对具有较小或者较大损失数据的鲁棒性,引入自适应损失函数,通过调节自适应损失参数确定最小损失;再次,采用l2,p范数稀疏投影矩阵,提升特征的区分度,增加模型适应度;最后,采用递归迭代优化求解目标函数.仿真实验验证了所提方法的有效性和优越性.
- 朱建勇周振辰杨辉聂飞平
- 关键词：L2
- 一种高效的双边聚类集成算法被引量：1
- 2021年
- 谱聚类可以任意形状的数据进行聚类,在聚类集成中能够有效的提高基聚类的质量。以往的聚类集成算法中,聚类集成得到的结果并不是最终聚类结果,还需要利用聚类算法来获得最终聚类结果,在整个过程中会使得解由离散-连续-离散的转变。提出了一种基于谱聚类的双边聚类集成算法。算法首先在生成阶段使用谱聚类算法来获得基聚类,通过标准互信息来选取基聚类。将选出来基聚类和样本作为图的顶点,并对构建的图利用双边聚类算法对基聚类和样本同时聚类直接得到最终聚类结果。在实验中,将所提方法与一些聚类集成算法进行了比较,取得了较好的结果。
- 杨辉彭晗朱建勇聂飞平
- 关键词：聚类集成聚类谱聚类
- 航材库存规划策略研究被引量：1
- 2019年
- 现有的航材库存管理信息利用不充分,导致航材保障针对性不强、库存成本较大。以供应链库存管理理论为依据,在对航材分类的基础上,提出了航材库存规划策略,包括周转库存、安全库存与航材使用监控等方面,最后采用模糊综合评价方法对供应商进行评价。能够有效缓解航材供需矛盾,提高库存资金使用效力。
- 李正欣郭建胜张晓丰李姗姗鲜强
- 关键词：航材库存管理
- 基于稀疏化神经网络的浮选泡沫图像特征选择方法
- 针对泡沫特征复杂繁多不利于建模控制的问题,本文提出了一种基于稀疏化神经网络的泡沫图像特征选择方法.相较于大部分特征选择方法以线性回归模型作为损失函数的情况,本文选择以更为贴近实际工业过程的神经网络模型作为损失函数,并加入...
- 朱建勇黄鑫杨辉聂飞平
- 关键词：泡沫浮选稀疏化神经网络
- 文献传递
- 基于谱聚类的双边聚类集成算法
- 聚类集成算法通过合并某个数据集的多个划分（基聚类）结果来提高最终聚类的准确性,所以基聚类的质量对于最终的集成划分至关重要。传统的聚类集成中的基聚类使用最多的是K―means。但K-means对于结构复杂的数据集,不能产生...
- 杨辉彭晗朱建勇聂飞平
- 关键词：聚类集成谱聚类
- 文献传递
- 基于Hessian正则的自适应损失半监督稀疏特征选择
- 针对复杂高维数据的膨胀及其带标签样本数据的配比变少,基于拉普拉斯图的半监督特征选择得到了广泛的关注,但是由于图拉普拉斯算子缺乏外推能力,不能较好的利用有限的标签数据,且对异常值过于敏感。因此,本文提出一种基于Hessia...
- 朱建勇周振辰杨辉聂飞平
- 文献传递
- 基于特征气体加权的油浸式变压器故障预报被引量：1
- 2022年
- 电力变压器担负着电网中电能变换与传输任务,是电力系统安全可靠、经济优质运行的重要保障,减少和防止其故障发生对电网意义重大。首先,针对时序数据样本的相关性,为减少时间序列间隔与数据变化给预测模型带来的影响,通过分析气体浓度的历史数据,对其迭代计算GM(1,1)模型中背景值系数,优化准光滑数列的平移量,得到最佳背景值系数序列,提出了基于改进背景值系数序列的灰色模型;其次,对预测气体加权处理,采用表征变量关联程度的互信息方法确定特征气体的权重;然后,建立基于PSO-LSSVM模型的多分类变压器故障诊断器;最后,仿真实验验证了所提方法的有效性。
- 朱建勇朱建勇杨辉聂飞平
- 关键词：变压器故障诊断
- 一种基于极大熵的快速无监督线性降维方法被引量：2
- 2023年
- 现实世界中高维数据无处不在,然而在高维数据中往往存在大量的冗余和噪声信息,这导致很多传统聚类算法在对高维数据聚类时不能获得很好的性能.实践中发现高维数据的类簇结构往往嵌入在较低维的子空间中.因而,降维成为挖掘高维数据类簇结构的关键技术.在众多降维方法中,基于图的降维方法是研究的热点.然而,大部分基于图的降维算法存在以下两个问题:(1)需要计算或者学习邻接图,计算复杂度高;(2)降维的过程中没有考虑降维后的用途.针对这两个问题,提出一种基于极大熵的快速无监督降维算法MEDR. MEDR算法融合线性投影和极大熵聚类模型,通过一种有效的迭代优化算法寻找高维数据嵌入在低维子空间的潜在最优类簇结构. MEDR算法不需事先输入邻接图,具有样本个数的线性时间复杂度.在真实数据集上的实验结果表明,与传统的降维方法相比, MEDR算法能够找到更好地将高维数据投影到低维子空间的投影矩阵,使投影后的数据有利于聚类.
- 王继奎杨正国刘学文易纪海李冰聂飞平
- 关键词：无监督学习线性降维邻接图聚类极大熵
- 一种改进的线性判别分析算法在数据降维中的应用
- 线性判别分析是一种应用广泛的降维技术,传统的线性判别分析算法是假设输入的数据呈高斯分布,但它并没有考虑数据从高维空间嵌入到低维空间中的局部流形结构,因此对于非高斯分布的数据,传统的线性判别分析算法往往不能取得较好的效果,...
- 陆荣秀蔡莹杰朱建勇杨辉聂飞平
- 关键词：线性判别分析降维
- 文献传递
