基于自组织的鲁棒非线性维数约减算法

• 作者: 丁峥 何丕廉 侯越先
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性维数约减 自组织 鲁棒性 机器学习
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 188-195
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 7244字
• 语种: 中文

摘要

现有的非线性维数约减算法需要求解大尺度特征值问题.由于特征值问题至少二次的计算复杂性,这类算法在大样本集上的应用较受限制.此外,现有算法的全局优化机制对于噪声较为敏感,且需要考虑"病态矩阵"的计算精度问题.提出时间复杂性为O(NlogN)的自组织非线性维数约减算法SIE.SIE的主要计算过程是局域的,可提高算法抗噪性、回避病态矩阵的计算精度问题.仿真表明,对于无噪数据和含噪数据,SIE均可获得优化或近似优化的重构质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何丕廉	天津大学计算机科学与技术系	107	1570	21.0	35.0
2	侯越先	天津大学计算机科学与技术系	17	105	6.0	9.0
3	丁峥	天津大学计算机科学与技术系	1	19	1.0	1.0