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摘要:
针对多元时间序列半监督回归只考虑样本间空间关系信息而忽略了样本间时域信息的问题,提出了一种考虑样本间时域信息的半监督回归算法(ST-LapRLSR).在时域光滑性假设下,构造了一种能更好地反映样本间内蕴几何结构的正则化项.在建立图拉普拉斯的过程中,将样本点间的时序关系引入到边的权重计算中,并在流形正则化框架下利用该正则化项进行半监督回归,最后通过表示定理进行求解.在公共数据集和煤矿多传感器数据上进行了实验,结果表明:在多元时间序列半监督回归中,与只考虑样本空间关系信息的最小二乘正则化算法(LapRLSR)相比,ST-LapRLSR能同时利用样本的时空信息,准确率得到了提高.
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文献信息
篇名 基于流形正则化的多元时间序列半监督回归
来源期刊 中国矿业大学学报 学科 工学
关键词 流形学习 正则化 半监督回归 多元时间序列
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 492-498
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 钱建生 中国矿业大学信息与电气工程学院 141 1486 20.0 31.0
2 赵志凯 中国矿业大学计算机科学与技术学院 12 46 5.0 6.0
3 程健 中国矿业大学信息与电气工程学院 30 343 10.0 17.0
4 李小斌 中国矿业大学计算机科学与技术学院 5 26 3.0 5.0
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研究主题发展历程
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流形学习
正则化
半监督回归
多元时间序列
研究起点
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期刊影响力
中国矿业大学学报
双月刊
1000-1964
32-1152/TD
大16开
江苏省徐州市中国矿业大学内
28-73
1955
chi
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6
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77959
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