多李群核覆盖学习算法在图像分类上的应用

• 作者: 吴鲁辉 李凡长
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 李群 流形结构 覆盖学习算法 核函数
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 1737-1743
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 4555字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1605035

摘要

李群具有代数结构也具有流形几何结构.将数据映射到多李群空间,并根据李群样本点在李群流形上的轨道关系,对那些同伦的轨道加以覆盖,从而使得覆盖域呈现出类别信息.利用核函数的思想,进一步使得类别不同的覆盖域更具有可分性,同时覆盖边界更具有光滑性,因此提出了多李群核覆盖学习算法.在MNIST手写体数字图像上进行了多组实验验证,并对实验结果进行了分析,结果表明与多连通李群覆盖学习算法相比,多李群核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	吴鲁辉	苏州大学计算机科学与技术学院	2	3	1.0	1.0