基于重选择流形排序的图像检索

在研究已有基于流形排序图像检索算法存在问题的基础上,提出一种基于重选择流形排序的图像检索算法,此算法可以在节约时间的同时,进一步提高检索结果的精度,并在实际图像数据库中的实验结果验证了此算法的有效性.     

流形学习算法概述

流形学习是一种非监督学习算法,流形学习算法的目的是挖掘嵌入在高维数据空间中的低维光滑流形,本文在论述流形学习算法诞生及研究现状的基础之上,指明流形学习算法的研究重点:流形本征维数估计、有监督学习、样本外学习能力、特殊流形降维,并指出流形学习的研究意义。     

基于内容的图像检索中的相关反馈技术

早期的基于内容的图像检索系统以图像处理技术为核心，研究重点集中在视觉特征的选择和提取方面，而没有充分利用人们在视觉方面的主观性．基于内容的图像检索中的根本问题是用于理解图像内容的高层语义概念与图像中提取的用于索引数据库图像的低层特征之间存在差异．为了解决上述问题，近年来相关反馈技术在基于内容的图像检索中受到重视．简要介绍了基于内容的图像检索系统的一般结构，在此基础之上给出了相关反馈技术的目标以及基本思想，并阐述了相关反馈的原则．最后简要介绍了几个现有的使用相关反馈技术的基于内容的图像检索系统．     

一种新的基于自组织映射的流形学习算法

针对自组织映射（Self-Organizing Map,SOM）算法在进行流形学习时容易陷入局部极值和产生“拓扑缺陷”问题的原因,提出了一种新的基于SOM的流形学习算法：TO-SOM（Training Orderly-SOM）．根据流形的局部欧氏性,TO-SOM算法从一个局部线性或近似线性的数据子集出发,按照数据的内在流形结构对其进行有序训练,可以避免局部极值、克服“拓扑缺陷”．根据SOM算法的鲁棒性,TO-SOM算法在成功学习数据内在流形结构的同时,对邻域大小参数和噪声也不像ISOMAP和LLE等现有流形学习算法那样敏感,从而更容易得到实际应用．     

人脸非线性视角流形建模方法

针对线性子空间不足以描述头部视角空间非线性变化等因素影响人脸视角流形的精确建模问题,提出一种新的视角流形建模方法,并从理论上将该方法与经典的流形学习建模方法及概念驱动的视角流形建模方法进行比较,通过基于非线性张量分解的人脸及视角识别实验比较视角流形对识别结果的影响,从而给出视角流形的有效性比较.实验结果表明,本文提出的视角流形建模方法比概念驱动的视角流形和TensorFace中的线性视角系数均有更好的识别效果.     

余辛流形及其不变子流形

介绍了一类重要的流形——余辛流形,给出了关于余辛流形曲率的一些关系式,并研究了余辛流形的不变子流形,得到了一些有趣的性质：余辛流形的不变子流形仍然是余辛流形,并且是最小子流形．     

车辆传动系统变参小波流形融合故障诊断方法

应用流形学习方法非线性融合信号在不同小波参数下中央尺度对应的小波包络,研究了强背景噪声下车辆传动系统振动信号故障瞬态脉冲包络的有效提取问题,并与传统信号时频分解方法进行了对比研究;采用不同小波参数对振动信号进行连续小波变换,提取了每组参数下中央尺度上的小波包络;采用基尼指数选择若干包含故障瞬态脉冲信息的小波包络,构造了高维小波包络矩阵;采用局部切空间排列算法对高维小波包络进行流形融合,获得了反映故障瞬态脉冲包络本质结构的小波包络流形;为了验证所提方法的有效性和优越性,采用不同方法对轨道车辆轮对轴承和汽车变速齿轮箱的故障振动信号进行了对比分析。研究结果表明:在分析轴承外圈故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高27.32%以上;在分析齿轮磨损故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高26.74%以上。可见,所提方法通过综合具有不同形态的变参小波包络,可以在无需优化小波参数情况下,对车辆传动系统中的不同关键部件故障振动信号具有较好的自适应性,提取的故障脉冲包络中的带内噪声少,故障脉冲特性明显,容易识别其频谱中的故障特征频率,是检测车辆传动系统故障的一种有效方法。      

一种个性化Web推荐系统的研究与实现

基于Web的推荐个性化服务是目前智能信息检索、电子商务、远程教育等领域研究的重点，文中在分析当前远程教育系统中个性化学习存在问题的基础上，设计了一种基于Web日志挖掘的推荐系统，将聚类分析技术应用于数据准备和页面学习的推荐过程中，实现了远程教学的按需学习和因材施教的要求．重点介绍了聚类分析在预测推荐页面中的设计与应用，并对算法的运行效果进行了一定的分析．     

基于云模型的自学习进化算法

结合进化论和遗传理论的最新进展,提出基于学习算子的自学习进化算法;并将正态云模型引入进化过程中,提出云学习算子和基于云学习算子的自学习进化算法．最后的仿真实验表明,该算法具有精度高、收敛速度快等优点,能在很大程度上解决了现存进化算法的低效问题．     

一种基于小波多分辨率特征的彩色纹理图像检索

通过分析图像YCbCr空间的纹理与色彩特征,对色彩图像进行M带小波分解,提出了一种基于小波多分辨率特征和关系函数来计算图像相似度的彩色纹理图像检索方法.将小波分解后的16个子带系数作为图像的原始特征;运用模糊C均值算法对原始特征聚类分析,最后采用关系函数对查询图像和目标图像的模糊特征进行相似度计算,得到用户需求的图像.实验表明,该方法可以实现有效的图像特征提取,并能很好的检索出用户需求的图像.     

基于图像分割的图像检索新方法

利用信息熵理论,提出了一种新的相似性图像检索方法.首先,分割图像,抽取图像的分块颜色信息;再计算图像之间的颜色互信息来确定它们的相似度.与其他的颜色特征描述方法相比,该方法该算法具有抗噪声能力强、精确度高等优点.     

Research on Web Page Classification Method Based on Query Log

Web page classification is an important application in many fields of Internet information retrieval, such as providing directory classification and vertical search. Methods based on query log which is a light weight version of Web page classification can avoid Web content crawling, making it relatively high in efficiency, but the sparsity of user click data makes it difficult to be used directly for constructing a classifier. To solve this problem, we explore the semantic relations among different queries through word embedding, and propose three improved graph structure classification algorithms. To reflect the semantic relevance between queries, we map the user query into the low-dimensional space according to its query vector in the first step. Then, we calculate the uniform resource locator (URL) vector according to the relationship between the query and URL. Finally, we use the improved label propagation algorithm (LPA) and the bipartite graph expansion algorithm to classify the unlabeled Web pages. Experiments show that our methods make about 20% more increase in F1-value than other Web page classification methods based on query log.     

一种关联多本体的科技奖励检索方法

现有的科技奖励检索都是基于关键词的匹配,忽略了对用户查询的语义理解。针对传统信息检索存在的问题以及结合当前面向实际应用的基于本体的语义检索的特点,提出一种关联多本体的科技奖励检索方法。通过对科技奖励项目的领域本体构建,对概念相似度计算方法的改进及关联多本体概念,使扩展词语更能表达用户检索意图。实验结果表明,该方法对比传统查询检索和单独本体扩展检索获得了更好的召回率和准确率。     

贝叶斯网络分类器结构与变量分布的差异性分析

为了提高鉴别式学习策略训练的贝叶斯网络分类器的分类精度,分析了贝叶斯网络结构与数据中变量分布之间的差异对贝叶斯网络分类器性能的影响,实验以网络结构的实际联合概率分布的树型近似描述为基准,删除在条件对数似然函数极大化过程中不起作用的边,生成具有同一联合概率分布的不同描述程度的网络结构.实验结果表明,只有当网络结构表现力不足时,鉴别式参数学习才能起积极作用;而当网络结构中有多余的边时,反而容易受其制约.从而验证了网络中多余的边对分类器性能没有影响的观点是片面的.     

一种考虑分类的石材图像相似性比对算法

在基于颜色的图像相似比较中,传统的处理方法大多采用各子空间的概率作为特征,在此基础上定义图像的距离和相似度.但这些方法可能导致色彩比对失真的情况出现;在同一类的石材中颜色和纹理有很大的差异,甚至会出现两张分属异类的石材图像在单纯从颜色、纹理等特征上进行判断比同类很多石材图像更为"相似".文中引入了先对石材的样本图像进行分类,定义图像与各大类的相似度.在类内定义较为一般性的相似度.综合二者给出图像的整体相似度定义,实验表明该方法具有较好的分类效果和较合理的石材图像相似度.