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增强组合特征判别性的典型相关分析
增强组合特征判别性的典型相关分析
作者:
周旭东
陈晓红
陈松灿
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
典型相关分析(CCA)
分类
降维
组合特征
信息融合
摘要:
典型相关分析(CCA)在执行分类任务时主要存在如下不足:1)尽管分类时的输入是组合特征,但CCA仅优化组合特征的各组成部分,并未直接优化组合特征本身;2)尽管面对的是分类任务,然而CCA根本无法利用样本的类信息.为弥补CCA的上述不足,文中提出一种监督型降维方法——增强组合特征判别性的典型相关分析(CECCA).CECCA在CCA基础上,通过结合组合特征的判别分析,实现对组合特征相关性与判别性的联合优化,使所抽取特征更适合分类.在人工数据集、多特征手写体数据集和人脸数据集上的实验结果验证该方法的有效性.
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文献信息
篇名
增强组合特征判别性的典型相关分析
来源期刊
模式识别与人工智能
学科
工学
关键词
典型相关分析(CCA)
分类
降维
组合特征
信息融合
年,卷(期)
2012,(2)
所属期刊栏目
研究与应用
研究方向
页码范围
285-291
页数
分类号
TP391.4
字数
4876字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-6059.2012.02.015
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
周旭东
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
14
163
6.0
12.0
3
陈松灿
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
120
1370
19.0
32.0
7
陈晓红
南京航空航天大学理学院
23
74
5.0
8.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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参考文献(1)
二级参考文献(0)
2004(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2005(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2007(3)
参考文献(3)
二级参考文献(0)
2008(3)
参考文献(3)
二级参考文献(0)
2009(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
2010(4)
参考文献(4)
二级参考文献(0)
2012(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
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二级引证文献(1)
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二级引证文献(2)
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引证文献(0)
二级引证文献(4)
2020(4)
引证文献(0)
二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
典型相关分析(CCA)
分类
降维
组合特征
信息融合
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
模式识别与人工智能
主办单位:
中国自动化学会
国家智能计算机研究开发中心
中国科学院合肥智能机械研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-6059
CN:
34-1089/TP
开本:
16开
出版地:
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
邮发代号:
26-69
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
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