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杨静林

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：北京理工大学信息与电子学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应聚类
  • 1篇流形
  • 1篇流形学习
  • 1篇目标识别
  • 1篇局部线性嵌入
  • 1篇聚类
  • 1篇降维

机构

  • 1篇北京理工大学
  • 1篇北京电子工程...

作者

  • 1篇唐林波
  • 1篇赵保军
  • 1篇宋丹
  • 1篇杨静林

传媒

  • 1篇系统工程与电...

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于自适应聚类流形学习的增量样本降维与识别被引量：2
2015年
为了解决局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)流形学习算法无法自适应确定重构区间和不能进行增量学习等问题,提出了一种自适应聚类增量LLE(clustering adaptively incremental LLE,C-LLE)目标识别算法。该算法通过建立高维非线性样本集的局部线性结构聚类模型,对聚类后的类内样本采用线性重构,解决了LLE算法样本重构邻域无法自适应确定的问题;通过构建降维矩阵,解决了LLE算法无法单独对增量进行降维和无法利用增量对目标进行识别的问题。实验表明,本文算法能够准确提取高维样本集的低维流形结构,具有较小的增量降维误差和良好的目标识别性能。
杨静林唐林波宋丹赵保军
关键词：流形学习局部线性嵌入目标识别
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