基于超限学习机的非线性典型相关分析及应用

• 作者: 刘华平 孙富春 温晓红 阎高伟
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 典型相关分析 超限学习机 特征提取 多模态融合 机器抓取 目标识别 RGB-D数据 神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 633-639
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5162字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201703034

摘要

典型相关分析是目前常用的研究两个变量间相关性的统计方法.针对线性典型相关分析难以准确揭示变量之间复杂关系的问题,提出一种基于超限学习机的非线性典型相关分析多模态特征提取方法.首先,采用超限学习机分别的对每个模态进行无监督特征学习,得到抽象的深度特征表示;然后将这些深度抽象特征通过典型相关分析极大化模态之间的相关性,同时得到两组相关变量,实现多模态数据的复杂非线性和高相关性表示.最后在康奈尔大学机器抓取公开数据集上进行实验验证,结果表明,所提出的方法与其他相关算法相比,训练速度得到显著提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙富春	清华大学计算机科学与技术系	116	2389	20.0	47.0
3	刘华平	清华大学计算机科学与技术系	57	650	12.0	24.0
7	阎高伟	太原理工大学电气与动力工程学院	58	223	8.0	12.0
8	温晓红	太原理工大学电气与动力工程学院	1	2	1.0	1.0