邱虹
- 作品数：41 被引量：15H指数：3
- 供职机构：浙江工业大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术水利工程天文地球更多>>
- 一种基于QR分解的增量式核判别分析法被引量：1
- 2014年
- 针对非线性系统在线学习的效率问题,提出了一种基于QR分解的增量式核判别分析法。该算法充分利用基于QR分解的核判别分析法的先降维后提取特征的思想,将核空间映射到低维空间进行计算,减少了构造核矩阵的计算量,降低了核矩阵的存储空间。同时引入增量计算的思想,有效地解决了在线学习中冗余计算的问题。在TE过程数据和ORL人脸库上的仿真实验证明了该算法在特征提取上的有效性,其相比批量式算法有更高的效率优势。
- 王万良陈宇邱虹郑建炜
- 关键词：非线性系统QR分解特征降维
- 判别随机近邻嵌入分析方法被引量：3
- 2012年
- 针对随机近邻嵌入算法的非线性本质和无监督学习特征,提出一种线性有监督的特征提取方法,称为判别随机近邻嵌入分析.该方法通过输入样本的类别信息构建数据分布的联合概率表达式,用于反映同类和异类数据间的相似度;同时引入线性投影矩阵生成子空间数据,并在类内KL散度最小和类间KL散度最大的准则下建立目标泛函.通过人工合成数据和经典人脸库对文中方法的性能进行验证,结果表明,该方法不仅具有较好的可视化能力,而且能够有效地对不同类别的数据进行降维分簇,提升后续模式分类器的鉴别效果.
- 郑建炜邱虹蒋一波王万良
- 关键词：有监督学习数据可视化
- 一种迭代重约束组稀疏表示分类的人脸识别方法
- 一种迭代重约束组稀疏表示分类的人脸识别方法，以有效对大面积遮挡图像、高复杂度拥塞图像、伪装图像或表情变化剧烈的图像进行分类，并获得较高识别率为目的，分为以下步骤：a)随机选择图像样本进行分类，组成训练字典集，每一类有各自...
- 郑建炜杨平邱虹陈婉君
- 文献传递
- 一种基于压缩感知的河流月径流量预测方法
- 一种基于压缩感知的河流月径流量预测方法,采集河流的相关信息进行预处理，用压缩感知方法去拟合时间序列的观测数据，训练合适的模型，进行曲线拟合，得到对应每月所预测出的河流月经流量。本发明在压缩感知理论的框架下，利用最大似然估...
- 王万良邱虹杨平鞠振宇王宇乐
- 一种基于对抗生成网络的流速监测实现方法
- 一种基于对抗生成网络的流速监测实现方法，包括以下步骤：(1)水流图像预处理；(2)基于对抗生成网络进行图像分类；(3)流速测定：将图像分类结果与流速区间进行一一对应；(4)状态分析：当监测到水流速度超出预设阈值时发出状态...
- 王万良李卓蓉杨胜兰邱虹张兆娟
- 文献传递
- 一种联合拉斯正则项和特征自学习的水流图像分簇方法
- 一种联合拉斯正则项和特征自学习的水流图像分簇方法，包括以下步骤：步骤1，预处理：将水流图像的像素值按列展开并串联成列向量，以这些列向量为元素构成水流图像数据集的特征矩阵X＝[x<Sub>1</Sub>,x<Sub>2</...
- 郑建炜李卓蓉鞠振宇杨平邱虹陈婉君
- 文献传递
- 一种基于关联矩阵自学习及显式秩约束的医学图像分割方法
- 一种基于关联矩阵自学习及显式秩约束的图像分割方法，将低秩表示、相似度学习和簇结构约束纳入同一框架，并应用到医学CT图像分割，包括：(1)首先对CT原图像进行预处理，使用灰度级修正增强图像，并进行直方图均衡化，再用中值滤波...
- 郑建炜鞠振宇邱虹杨平康帆陈婉君王万良
- 文献传递
- 核判别随机近邻嵌入分析方法被引量：5
- 2014年
- 为了有效地解决非线性特征提取中存在的鉴别效率和样本外问题,最大限度地保持观测信息,并进一步提高相关方法的降维性能,将核学习的方法应用到判别随机近邻嵌入分析方法中,提出一种核判别随机近邻嵌入分析方法.通过引入核函数,将原空间中的样本映射到高维核空间中,构建了用于反映同类和异类数据间相似度的联合概率表达式;在此基础上,引入线性投影矩阵生成对应子空间数据;最后在类内Kullback-Leiber(KL)散度最小和类间KL散度最大的准则下建立目标泛函.该方法突出了异类样本间的特征差异,使样本变得线性可分,从而提高了分类性能.在COIL-20图像库和ORL,Yale经典人脸库上进行实验,验证了文中方法的分类鉴别能力.
- 王万良邱虹黄琼芳郑建炜
- 关键词：数据可视化非线性特征提取
- 基于角度累加的自适应角点检测方法
- 基于角度累加的自适应角点检测方法，所提方法在获取图像边缘后，定义反映边缘点局部特征的角度累加的概念，并计算边缘点角度累加值，以此作为角点初始响应；然后构造候选角点的局部自适应阈值来去除圆形角点；接着获取角点特征值，并构造...
- 金亦挺郑建炜邱虹王万良
- 文献传递
- 一种利用鉴别随机邻域嵌入分析的数据降维方法
- 一种利用鉴别随机邻域嵌入分析的数据降维方法，包括以下步骤：(1)待降维数据输入：输入数据矩阵X＝[x<Sub>1</Sub>，x<Sub>2</Sub>，...，x<Sub>N</Sub>]及其类别标签，方差参数λ以及最...
- 郑建炜邱虹王万良蒋一波陈旻昊
- 文献传递
