随机森林(RF)是最经典的机器学习算法之一,并已获得广泛应用.然而观察发现,尽管现实中存在众多的二视图数据并已获得广泛的分析研......

典型相关分析(CCA)是一种常用的数据处理的方法,目前已广泛地应用于数据分析等领域。CCA是通过寻找两组变量的线性组合来提取这一......

本研究以海南44处古建筑附生维管植物为研究对象,主要研究内容及目的包括:①研究海南古建筑附生植物物种多样性,揭示附生植物的物......

基分类器的差异性对于集成学习来说至关重要,从直观上讲,对约束重采样有潜力获得比对样本重采样更好的多样性.文中在典型相关分析......

从模式分类的角度出发,提出一种监督的局部保持典型相关分析(SLPCCA),通过最大类内成对样本与其近邻间的权重相关性,因而能有效利......

引入主成分典型相关分析(PC-CCA)方法建立缺测气象要素场序列的插补模式,对区域性气象场序列(以长江流域月气温距平场为例)各种时......

典型相关分析（canonicalcorrelationanalysis，CCA）是寻找同一对象两组变量间线性相关性的一种常用的多元统计分析方法，其采用的欧氏距......

传统的典型相关分析(CCA)是有效的特征提取方法之一,已广泛应用于包括人脸识别在内的模式识别的许多领域.但在人脸识别为代表的高......

稀疏保持投影(Sparsity preserving projections,SPP)由于保持了数据间的稀疏重构性,因而获取的投影向量满足旋转、尺度和平移的不......

为了解决步态特征提取难题和克服单一视觉的步态进行身份识别方法的局限性,提出一种加权局部判别典型相关分析(WLDCCA)算法。在此......

针对现有双语词向量研究方法获取双语词向量需要用到大量双语平行文本,对于柬汉双语而言存在着平行文本不足的关键问题,而英语作为......

为了解决视频特征鲁棒性差、计算复杂度高等问题,提出一种新的视频拷贝检测方法。该算法将深度卷积网络特征和传统手工特征相结合,......

气候变化和异常是当今地球科学研究的重大课题之一,与人类的生存、发展密切相关。南海作为我国最大的边缘海,位于夏季风气流上游,......

受几何平均度量学习（GMML）方法启发，文中提出凸判别型典型相关分析（CDCA）．CDCA将学习2个视图的投影矩阵转化为一个测地线凸的度量学习问......

介绍一种基于核典型相关分析(KCCA)的字符识别方法。首先选取核函数将低维数据映射到高维空间,再利用典型相关分析(CCA)的思想对数......

从模式识别的角度出发,在局部保持典型相关分析的基础上,提出一种有监督的局部保持典型相关分析算法(SALPCCA)。该方法在构造样本......

文中设计了一种基于SSVEP的脑控小车分级速度和方向控制的系统,存在向左、向右、向后、向前（一级、二级、三级）6个脑控命令.在刺激范......

机器学习从有限的观察样本概括特定问题世界的模型,离不开数据分析工具的支持,以发现观测数据中隐含的各种关系。典型相关分析(CCA......

针对化工过程中存在大量非线性问题,目前存在的主要方法为将核算法与偏最小二乘算法相结合(KPLS),相比于KPLS算法,将核与典型相关......

针对SAR图像差异图融合方法操作繁琐、参数不能自适应选取、计算复杂这一问题,提出了基于典型相关分析(CCA)差异图融合的SAR图像变......

根据人体在热释电红外(PIR)探测器的检测区域内沿不同路径和不同方向运动时信号在时域及频域的分布特点,提出一种基于单只PIR探测......

在典型相关分析(CCA)的基础上,通过稀疏保持引入样本的类别信息,利用交叉相关项克服CCA及其推广算法要求不同视图样本必须成对出现......

根据中国东南夏季气温和降水显著负相关的特点,构造合适的干旱指数。选取美国NCEP/NCAR再分析月平均海表温度场、北半球500 hPa高......

基于DEA方法用综合输出变量与综合输入变量之比反映相对效率的思想,通过典型相关分析,在最大相关系数条件下,取得线性综合变量的指......

典型相关分析(CCA)在执行分类任务时主要存在如下不足:1)尽管分类时的输入是组合特征,但CCA仅优化组合特征的各组成部分,并未直接......

提出一种基于指数降维的监督型稀疏保持典型相关分析算法.通过将样本的类别信息与样本特征相融合,克服以往引入监督信息导致重建误......

绩效评价与技术描述是数据包络分析（DEA）理论与方法最为常用的两种功能。不过,因欠缺统计稳定性,DEA的技术描述功能往往被忽视。大数......