多连通李群覆盖学习算法在图像分类上的应用

• 作者: 严晨 李凡长 邹鹏
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 李群机器学习 多连通李群 李群覆盖学习算法
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 1101-1112
• 页数: 12页
• 分类号: TP181
• 字数: 7127字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1403055

摘要

李群机器学习作为一种新的学习范式已被学术界广泛关注。根据李群的连通性质，将具有不同类别特征的研究对象映射到多连通李群空间，并从各个单连通李群空间上连线的同伦等价出发，运用覆盖的思想寻找对应不同类别的最优道路等价表示，从而用多连通李群的多值表示来呈现图像的类别信息，因此提出了多连通李群覆盖学习算法。在MPEG7_CE-Shape01_Part_B图像库的图像和MNIST手写体数字图像上进行了实验验证，结果表明与两种基于李群均值的学习算法相比，多连通李群覆盖学习算法具有较好的分类效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凡长	苏州大学计算机科学与技术学院	136	774	15.0	18.0
2	严晨	苏州大学计算机科学与技术学院	3	18	3.0	3.0
3	邹鹏	苏州大学计算机科学与技术学院	5	12	2.0	3.0