基于L1-Graph表示的标记传播多观测样本分类算法

来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：robert_xt

【摘要】

：

同类样本被认为是分布在同一个高维观测空间的低维流形上,针对多观测样本分类如何利用这一流形结构的问题,提出基于L1-Graph表示的标记传播多观测样本分类算法。首先基于稀疏表示的思路构造L1-Graph,进而得到样本之间的相似度矩阵,然后在半监督分类标记传播算法的基础上,限制所有的观测样本都属于同一个类别的条件下,得到一个具有特殊结构的类标矩阵,最后把寻找最优类标矩阵的计算转化为离散目标函数优化问题

【作者】

：

胡正平王玲丽

【机构】

：

燕山大学信息科学与工程学院

【出处】

：

信号处理

【发表日期】

：

2011年09期

【关键词】

：

稀疏表示 L1-Graph 标记传播多观测样本分类 Sparse Representation L1-Graph Label Propagation Clas

【基金项目】

：

国家自然科学基金（61071199）, 河北省自然科学基金（F2010001297）, 中国博士后自然科学基金（20080440124）, 第二批中国博士后基金特别资助（200902356）

下载到本地 , 更方便阅读

下载此文赞助VIP

声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架

论文部分内容阅读

其他文献

集装箱运输中超期箱的管理

在集装箱运输企业中，用于集装箱租赁以及投资的费用在企业经营成本中占有很大的比重，集装箱的闲置就意味着成本的增加，同时超期箱的存在将严重影响集装箱的正常流转，降低船公司集

期刊

集装箱管理集装箱运输超期箱航运企业成本控制

基于网格爬山法的最大似然DOA估计算法

最大似然波达方向（DOA）估计具有最优的理论性能,但是存在计算量过大的问题。为了降低最大似然DOA估计的计算量,将参数估计转化为高维非线性函数的优化问题,并提出了一种新的优

期刊

最大似然波达方向估计爬山法局部搜索Maximum likelihood Direction of arrival estimation Hill cli

也论安全航速

《国际海上避碰规则》是海上航行的行动指南，条款应做到具体明确。如果有太多的不明确性，必然出现不同的判断标准，导致事故的发生。本文从“安全航速”的定义，航海人员在实践中的

期刊

安全航速避碰规则航海技术

关于二十一世纪我国港口发展的思考

对我国港口存在的问题、发展的现状以及面对的紧要形势作出了详细分析并针对此提出了２１世纪的我国港口发展经营思路与对策。

期刊

港口枢纽港体制改革民营化信息化经营战略

船舶在风浪中航行失速问题探讨

阐明了船舶失速的产生原因，介绍了确定船舶失速的数学模型和优缺点。

期刊

船舶运动性能函数失速风浪中航行

鞘内IgM合成是多发性硬化的预后因子

一直以来人们都在努力寻找预测多发性硬化(MS)预后的指标，本文旨在探讨鞘内IgM合成能否作为预测复发-缓解型MS(SPMS)早期预后标志物。

期刊

鞘内IgM合成多发性硬化预后甲氨蝶呤

逐步提高直接税比重

党的十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》，对改革与完善税收制度作出了系统部署，其中，“深化税收制度改革，完善地方税收体系，逐步提高直接税比重

报纸

高校课堂上“低头族”的解决对策研究:来自湖南文理学院的调查

'低头族'是指无论在什么场合,总是盯着手机、电脑的电子显示屏幕,上网、玩游戏、看视频等,因此而忽略了面前的亲友和周遭的环境的人。本文落脚湖南文理学院,从学生视

期刊

低头族解决对策湖南文理学院

航向角辅助的高斯混合PHD模糊滤波方法

为了更好的解决目标数未知或随时间变化的多目标跟踪问题,针对高斯混合概率假设密度滤波器(GMPHD)的局限性,提出了非线性条件下的航向角辅助的GMPHD滤波算法。本文给出采用测量数据计算航向角的方法,将航向角与观测向量组成复合观测向量,在跟踪过程中提高了对目标位置的估计精度;利用测量数据生成新目标密度,提高了目标数的估计精度;同时,本文在非线性高斯条件下,将求容积卡尔曼滤波(CKF)引入计算目标状态

期刊

多目标跟踪概率假设密度滤波求容积卡尔曼滤波航向角Multi-target tracking Probability hypothesis density

弹道导弹助推段同时跟踪和类型识别算法研究

前置地基雷达跟踪助推段弹道导弹对整个反导防御系统有着重要意义。本文提出了一种以情报数据库为先验知识的弹道导弹助推段及后助推段跟踪方法。首先从动力学角度提取导弹助

期刊

弹道导弹助推段跟踪类型识别交互式多模型迭代无敏滤波关机时刻Ballistic Missile Boost Phase Tracking Classi

基于L1-Graph表示的标记传播多观测样本分类算法

与本文相关的学术论文