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摘要:
由于线性变换无法较好保留数据的非线性结构而非线性变换往往需要进行大量的复杂运算,提出一种快速、高效的非线性特征提取方法.该方法通过研究互信息梯度在核空间中的线性不变性,采用互信息二次熵快速算法及梯度上升寻优策略,在有效降低计算量的同时能够提取有判别力的非线性高阶统计量.详细的数据投影和分类实验表明该方法在分类性能和算法时间复杂度上都优于传统算法.
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文献信息
篇名 融合互信息与线性变换的非线性特征提取
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 核方法 非线性变换 特征提取 互信息
年,卷(期) 2011,(36) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 222-225
页数 分类号 TP391
字数 4333字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.36.061
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 徐洪章 黄淮学院计算机科学系 10 31 3.0 5.0
2 廖海斌 武汉大学电子信息学院 14 116 6.0 10.0
3 郝宁波 黄淮学院国际学院 18 69 5.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
核方法
非线性变换
特征提取
互信息
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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