多李群核覆盖学习算法在图像分类上的应用

发布时间：2017-10-19 21:39

  本文关键词：多李群核覆盖学习算法在图像分类上的应用

  更多相关文章： 李群 流形结构 覆盖学习算法 核函数

【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。
【作者单位】： 苏州大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 李群 流形结构 覆盖学习算法 核函数
【分类号】：TP181
【正文快照】： 1 引言 现实世界的数据具有多样性和复杂性,数据的空间结构信息往往蕴含着更多有效信息,能够对数据分析提供有力支撑。建模数据的空间结构的一种有效方式是流形,但是没有有力的数学工具作为流形可计算方式,最终还是利用流形局部同胚与欧式空间这个特点,将数据映射到欧式空间，

本文编号：1063482