基于自适应邻域选择的局部线性嵌入算法

基于Canny算法的自适应边缘检测方法卞桂平;秦益霖【摘要】图像边缘检测是数字图像处理的重要组成部分.传统的Canny边缘检测算子存在高斯滤波函数方差和阈值选取上的缺陷,本文提出了一种基于改进canny 算子的图像边缘检测算法.首先运用复合形态学滤波取代高斯滤波,然后运用Otsu 算法进行高低双阈值的自适应选取;最后连接边缘并运用数学形态学对边缘进行细化.实验结果表明,改进算法具有良好的抗噪性能和较好的检测效果.%Image edge detection is an important part of digital image processing. The traditional Canny edge method without the adaptive ability in the variance of Gaussian filtering and threshold, this paper proposes an image edge detection algorithm based on improved Canny operator. Firstly, this method uses compound morphology smoothing replaces Gaussian filtering; then this method uses the Otsu method to calculates the optimal high and low dual-threshold; finally, connecting edge and using the morphology to thinning the image detection edge. Experimental results prove that the improved algorithm has a good anti-noise function and a good detective performance.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)010【总页数】5页(P53-56,60)【关键词】边缘检测;Canny算子;形态学;Otsu法;边缘细化【作者】卞桂平;秦益霖【作者单位】江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江 212003;常州旅游商贸高等职业技术学校江苏常州 213032【正文语种】中文【中图分类】TN911.73图像边缘是计算机理解图像的重要特征之一。

基于自适应本征维数估计流形学习的相空间重构降噪方法马婧华;汤宝平;宋涛【摘要】Aiming at the problem that the actual engineering vibration signals are interfered by strong noise with strong nonlinear characteristic,a phase space reconstruction method based on adaptive intrinsic dimension estimation manifold learning was proposed.Firstly,one-dimensional time series containing noise were reconstructed into a high dimensional phase space with the phase space reconstruction method.Secondly,the intrinsic dimension of each sample point in the phase space was estimated based on the maximum likelihood estimate (MLE),the adaptive weighted average method was used to calculate the global intrinsic dimension.At last,the manifold learning algorithm and the local tangent space alignment (LTSA)were employed to project the signal containing noise from the high-dimensional phase space into the intrinsic dimensional space of useful signals.After eliminating the noise distributing in the high-dimensional space, the signals were reconstructed back into one-dimensional time series.Lorenz simulation and an example of vibration signals'noise reduction for a wind power generator unit showed that the proposed method has a good performance of nonlinear noise reduction.%针对实际工程领域振动信号噪声干扰大、具有强烈非线性等问题，提出了基于自适应本征维数估计流形学习的相空间重构降噪方法。

流形学习算法及其应用研究共3篇流形学习算法及其应用研究1流形学习算法是一种机器学习算法，其目的是从高维数据中抽取出低维度的特征表示，以便进行分类、聚类等任务。

流形学习算法的基本思想是通过将高维数据变换为低维流形空间，从而保留数据的本质结构和信息。

近年来，流形学习算法得到了越来越多的关注和应用。

以下我们将介绍一些常用的流形学习算法及其应用。

一、常用的流形学习算法（一）局部线性嵌入（Locally Linear Embedding，简称LLE）LLE算法是一种无监督的流形学习算法，它把高维数据集映射到低维空间，保留了数据间的局部线性关系，即原始数据点集中的线性组合权重。

LLE算法的核心思想是假设所有数据样本都是从某个流形空间中采样得到的，并通过寻找最小化误差的方式来还原流形结构。

LLE算法有着较好的可解释性和良好的鲁棒性，同时可以有效地应用于图像处理、模式识别等领域。

（二）等距映射（Isomap）Isomap算法是一种经典的流形学习算法，它可以从高维数据中提取出低维流形空间，并且保留了数据间的地位关系。

它的基本思想是将高维数据转化为流形空间，从而保留了数据的全局性质。

等距映射算法可以应用于数据降维、探索数据关系等领域，并已经在生物学、计算机视觉等领域得到广泛应用。

（三）核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis，简称KPCA）KPCA算法是一种非线性的流形学习算法，可以有效地处理非线性问题。

KPCA通过使用核函数来将数据映射到高维空间，然后应用PCA算法进行降维。

KPCA算法在图像识别、人脸识别、语音识别等领域应用广泛。

（四）流形正则化（Manifold Regularization）流形正则化算法是一种半监督学习算法，它可以有效地利用已经标记的数据和未标记的数据来进行分类或回归。

其基本思想是通过在标记数据和未标记数据之间构建连接关系，利用非线性流形学习算法对数据进行处理。

基于自适应隶属度函数的特征选择特征选择是数据预处理过程中的重要步骤，其目的是从原始数据中选择出最具有代表性和信息量的特征，忽略那些冗余和噪音特征，以提高机器学习模型的性能和泛化能力。

在特征选择的方法中，自适应隶属度函数是一种有效的方法，能够根据特征的分布情况进行自适应的特征选择，本文将介绍自适应隶属度函数的原理和应用。

自适应隶属度函数是一种基于模糊理论的特征选择方法，在特征选择过程中首先使用隶属度函数对特征进行编码，然后根据特征的分布情况进行自适应的调整隶属度函数。

隶属度函数用于度量特征在目标类别下的重要性，常用的隶属度函数有线性函数、指数函数等。

自适应隶属度函数的核心思想是根据数据的分布情况调整特征的权重，对于分布在高峰值附近的特征，其权重将变大，反之，对于分布在低峰值附近的特征，其权重将变小。

这样一方面能够减少对冗余特征的依赖，提高特征的选择准确性；另一方面能够有效地降低噪音特征的影响，提高模型的鲁棒性。

自适应隶属度函数的应用过程如下：1.计算初始权重：首先根据特征的分布情况，计算初始的隶属度函数权重。

可以根据特征的重要性和优势性等指标进行计算。

2. 根据权重确定隶属度：根据初始权重确定每个特征的隶属度，通常使用高斯函数、sigmoid函数等进行计算。

3.特征选择：根据特征的隶属度进行特征选择，将隶属度较高的特征选择为最终的特征集合。

4.自适应调整：根据特征的分布情况和模型的性能，对隶属度函数进行自适应调整，减弱对冗余特征的依赖，提高对重要特征的选择准确性。

5.评估和验证：使用选择的特征进行机器学习模型的训练，并使用测试集进行评估和验证，根据评估结果对特征选择过程进行调整和改善。

自适应隶属度函数的优点是能够针对不同的数据分布进行自适应调整，能够捕捉到特征之间的相关性和重要性，提高特征选择的准确性。

同时，自适应隶属度函数还能够探索数据中隐藏的模式和依赖关系，提高机器学习模型的性能和泛化能力。

在实际应用中，自适应隶属度函数可以应用于各种机器学习任务，比如分类、聚类、回归等。

alns算法的基本原理
ALNS算法，即自适应大邻域搜索算法（Adaptive Large Neighborhood Search）的基本原理如下：
1. 创建初始解：首先，通过某种启发式方法生成一个初始解作为搜索的起点。

2. 邻域搜索：从当前解开始，通过移动操作对当前解进行改变，生成相邻的解。

移动操作可以是交换两个元素的位置、插入一个元素到某个位置、删除某个元素等。

这些移动操作构成了问题特定的邻域。

3. 评估目标函数：对于每个生成的邻域解，计算其目标函数值。

目标函数可以是问题本身的优化目标，比如最小化目标函数值。

4. 选择策略：根据一定的策略，从生成的邻域中选择一个解作为下一个搜索点。

常见的策略有最好选择（选择具有最小目标函数值的邻域解）和随机选择（从邻域解中随机选择一个解）。

5. 更新解空间：根据选择的解，更新当前解，并更新问题的解空间。

如果选择的解更优，则将其作为当前解，否则保持不变。

6. 迭代搜索：重复以上步骤直到满足停止准则。

停止准则可以是达到一定迭代次数、达到一定时间限制、目标函数值不再改变等。

7. 输出最优解：最终输出找到的最优解。

ALNS算法的关键思想是通过探索问题的大邻域，增加搜索的多样性，从而有更大的机会找到更优的解。

同时，算法还具有自适应性，通过适应问题实例的特性，动态调整搜索策略。