冯燕 作品数:10 被引量:8 H指数:2 供职机构: 常州大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 江苏省自然科学基金 江苏省高校自然科学研究项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 更多>>
基于KISOMAP-LDA—KNN算法TE过程故障诊断研究 针对化工连续生产过程的时序性及非线性等特征,文章提出了一种基于KISOMAP-LDA-KNN的非线性故障辨识方法.首先采用核等距映射(KISOMAP)算法在保持训练数据内在几何结构下进行非线性降维,然后使用线性判别(LD... 刘爱萍 王洪元 程起才 冯燕关键词:线性判别分析 TE过程 基于LLE-k均值方法的中文文本聚类 2010年 文本聚类中,文本特征向量的高维特性使得对样本统计特征的评估十分困难,所以有必要进行有效的维数简约。LLE算法利用线性重构的局部对称性找出高维数据空间中的非线性结构,并在保持各数据点临近位置关系情况下,把高维空间数据点映射为低维空间对应的数据点。文章采用LLE-k均值方法进行中文文本聚类研究。首先利用LLE进行降维处理,然后对得到的线性特征向量用k均值进行聚类分析,与PCAI、SOMAP和LLE算法比较,结果显示LLE-k均值算法能得到更好的可视化效果。 冯燕 王洪元 程起才 刘爱萍关键词:文本聚类 LLE K-MEANS 基于LLE的视频摘要提取方法研究 2012年 为了自动获取主要视频信息且冗余信息较少的视频摘要,本文提出了LLE-自适应FCM和LLE-自适应阈值FCM算法.这两种方法首先利用流形学习算法局部线性嵌入(LLE)提取视频帧的特征向量,然后将得到的特征向量输入到自适应FCM和自适应阈值FCM中,得出分类效果和聚类中心.自适应FCM通过聚类有效性函数来确定分类类别数,而自适应阈值FCM是通过阈值的自动变化来确定分类类别数.最后把离聚类中心最近的视频帧作为视频摘要.实验的结果表明,在不需要人工干预的情况下,所提取的视频摘要既反映了视频的主要内容,而且冗余信息少. 冯燕 王洪元 程起才关键词:视频摘要 流形学习算法 局部线性嵌入 一种用于人脸识别的有监督核化多类多流形ISOMAP算法 被引量:3 2012年 在核等测距映射(kernel ISOMAP)和多类多流形ISOMAP算法的基础上,提出一种针对人脸识别任务的有监督核化多类多流形ISOMAP算法.该算法保持了kernel ISOMAP算法的泛化特性,同时又能完成分类任务,解决了ISOMAP-C在对具有高维小样本特性的人脸数据集识别时,所要调整的神经网络权值数目将随输入维度呈指数增长,且易出现过拟合现象的问题.在多种人脸数据集上的实验结果表明了该算法的有效性,且对训练样本集的大小有较好的鲁棒性. 程起才 王洪元 吴小俊 冯燕 刘锁兰关键词:人脸识别 小样本 基于概率距离的局部线性嵌入在上下文感知中的应用 2014年 上下文感知是近几年来研究的热点,主要采用机器学习的算法来进行推理。原始的LLE(Locally linear embedding)算法只能对单个流形进行采样处理,但是不能处理多流形的情况,不能得到正确的邻域。针对这一点对LLE算法进行改进,得到PLLE算法(Probabilistic LLE),并将改进的算法用UCI数据集进行验证。通过实验证明,该方法的分类效果较LLE算法、ISOMAP算法、PCA算法和KNN算法在一定的数据集上要好一些;最后将PLLE算法运用的上下文感知中,可以发现,PLLE算法能够得出较完整的上下文信息,比LLE算法要好。 许静 王洪元 冯燕关键词:上下文感知 LLE 基于KISOMAP-LDA-KNN算法TE过程故障诊断研究 被引量:3 2010年 针对化工连续生产过程的时序性及非线性等特征,文章提出了一种基于KISOMAP-LDA-KNN的非线性故障辨识方法。首先采用核等距映射(KISOMAP)算法在保持训练数据内在几何结构下进行非线性降维,然后使用线性判别(LDA)算法保持数据的最佳分类效果下进行降维,完成过程的特征提取,最后用K近邻(KNN)算法进行模式分类。将上述方法应用到TE过程,仿真结果验证了该故障诊断方法有较高的辨识能力。 刘爱萍 王洪元 程起才 冯燕关键词:线性判别分析 TE过程 基于LLE的视频摘要提取方法研究 为了自动获取主要视频信息且冗余信息较少的视频摘要,本文提出了LLE-自适应FCM和LLE-自适应阈值FCM算法。这两种方法首先利用流形学习算法局部线性嵌入(LLE)提取视频帧的特征向量,然后将得到的特征向量输入到自适应F... 冯燕 王洪元 程起才关键词:流形学习算法 局部线性嵌入 一种改进的ISOMAP算法在图像检索中的应用 2011年 传统的核化ISOMAP(K-ISOMAP)算法对于多个分散类簇数据集的低维映射不能较好地表现数据集的内在拓扑结构。针对此缺点,本文将对基于ISOMAP的多类多流形算法(MCMM-ISOMAP)进行核化,提出核化的多类多流形ISOMAP算法(K-MCMM-ISOMAP),该算法不仅使得多类数据集在降维后保持较好的内在拓扑结构,而且具备了K-ISOMAP算法的泛化能力,可以将测试数据直接映射到低维空间。因此,该算法可以在多类图像数据集中实现图像检索的功能。实验结果表明该算法与K-ISOMAP相比更具有效性。 王洪元 刘爱萍 冯燕关键词:非线性降维 图像检索 基于LLE-k均值方法的中文文本聚类 文本聚类中,文本特征向量的高维特性使得对样本统计特征的评估十分困难,所以有必要进行有效的维数简约.LLE算法利用线性重构的局部对称性找出高维数据空间中的非线性结构,并在保持各数据点临近位置关系情况下,把高维空间数据点映射... 冯燕 王洪元 程起才 刘爱萍关键词:文本聚类 K-MEANS 流形学习算法在中文文本分类中的应用 被引量:2 2012年 传统的流形学习局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)算法通过欧氏距离来选择邻域,如果数据集选自多个类别,这种距离度量方法无法得到正确的邻域关系。本研究提出一种改进的局部线性嵌入(modifiedLLE,MLLE)算法,该算法通过改进距离矩阵,使得类间的距离大、类内的距离小,从而使得邻域的选择尽量在一个类中。将MLLE算法应用到中文文本分类中,结果表明:与传统的算法比较,MLLE在分类结果可视化效果和识别率等方面都有显著提高。 王洪元 封磊 冯燕 程起才关键词:流形学习 LLE算法 中文文本分类