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[发明专利]一种振动光谱维数约简方法及系统-CN202010643124.7在审
发明人：罗娜;孙传恒;邢斌 -专利权人：北京农业信息技术研究中心
申请日： 2020-07-06 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种振动光谱维数约简方法及系统，该方法包括获取待测样本的原始振动光谱数据；基于主成分分析法，对原始振动光谱数据进行特征维数约简处理，获取一次降维数据集；基于T‑SNE降维方法，对一次降维数据集进行二次特征维数约简处理，获取目标降维数据集。本发明实施例提供的振动光谱维数约简方法及系统，将非线性降维方法与线性降维方法进行结合，应用于农产品振动光谱数据的维数约简，在降维过程中最大程度保留了原始数据内在结构，使得降维后性质相近的样本数据相互聚集
一种振动光谱维数约简方法系统

[发明专利]一种基于核半监督判别分析的语音情感识别方法-CN201310549224.3有效
发明人：郑文明;徐新洲;赵力;魏昕;余华;黄程韦;刘健刚 -专利权人：东南大学
申请日： 2013-11-07 - 公布日： 2014-01-29 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核半监督判别分析的语音情感识别方法，对经预处理的语音样本中语音情感特征提取后，进行特征筛选、KSDA维数约简和分类。在训练阶段，对全监督训练样本集使用KSDA进行维数约简，将表示训练样本不同关系信息的嵌入图结合起来，并使用核化数据映射，实现对语音情感特征维数约简的优化，再用低维样本训练多类SVM分类器；在测试阶段，依次使用训练阶段特征筛选得到的特征及维数约简得到的数据映射方式与现有方法相比，本发明的方法在语音情感特征维数约简中增加了降维的有效性，使语音情感识别系统的识别率性能得到了提升。
一种基于监督判别分析语音情感识别方法

[发明专利]基于维数约简的GNSS/SINS深组合导航系统-CN201710409932.5有效
发明人：袁欢欢;王永利;曹娜;冯霞;赵宁;赵亮;孙华成;张万麒;赵成圆;杜仲舒 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-06-02 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于维数约简的GNSS/SINS深组合导航系统，包括GNSS信息采集输入端1、N个通道2、N个维数约简模块3、组合导航滤波器4和SINS惯性导航系统5；N个通道2对应N个维数约简模块3，本发明利用维数约简、高动态场景降噪、信息融合预测、滤波更新周期选取等关键导航技术，引入机器学习方法对系统信号处理算法进行优化与扩展，提升深组合导航技术在新型应用场景下的现代化定位、导航及授时的服务水平。
基于维数约简 gnss sins 组合导航系统

[发明专利]一种基于双特征正交弹性维数约简的手写体数字识别方法-CN202110366347.8在审
发明人：苏树智;朱刚;朱彦敏;谢玉麒;卢彦丰;张开宇 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双特征正交弹性维数约简的手写体数字识别方法，主要是构建局部无向近邻图与全局几何图的同时引入正交性准则，构建正交弹性维数约简模型，并进一步利用该模型实现了手写体数字的识别任务。其具体实现过程为：(1)利用模态策略对手写体数字图像进行模态化处理；(2)构建正交弹性维数约简模型；(3)利用双特征分解方法对该模型进行求解，并借助最近邻分类器实现的手写体数字的识别。与现有技术相比，本发明提出的基于双特征正交弹性维数约简的手写体数字识别方法更具有效性和鲁棒性。
一种基于特征正交弹性维数约简手写体数字识别方法

[发明专利]一种基于多重局部约束的图优化维数约简方法-CN201710863785.9在审
发明人：易玉根;王建中;刘冲;周唯;郑彩侠;赵蕊 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2017-09-22 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多重局部约束的图优化维数约简方法(DRMLCGO)。与现有的图嵌入维数约简方法相比，该方法具有如下优点：1)为了避免基于k近邻或ε球准则构图策略中的参数选择问题，本发明采用线性重构的思想，即利用高维数据间的重构系数自适应地构建图；2)本发明将图学习与投影矩阵学习整合到统一框架，在维数约简的过程中自动地对图结构进行更新和优化，从而解决了图构建与维数约简分离的问题；3)为了使所学的图能够全面和准确地刻画高维数据的本征结构，本发明充分利用多重局部约束，并自适应对其加权融合；4)本发明提出一种有效的迭代算法求解目标函数
约简维数局部约束高维数据自适应优化标准人脸图像参数选择迭代算法加权融合目标函数嵌入维数投影矩阵线性重构图构建图结构自动地求解本征构建整合重构数据库刻画验证学习更新统一

[发明专利]三维人脸识别方法和系统-CN201610883797.3有效
发明人：滕书华;鲁敏 -专利权人：湖南拓视觉信息技术有限公司
申请日： 2016-10-10 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种三维人脸识别方法和系统，其中，所述方法包括：获取待识别的三维人体数据的人脸特征，以及用于三维人脸识别的识别规则，其中，所述三维人体数据包括人的面部的数据；对所述人脸特征进行维数约简；按照所述识别规则对维数约简后的人脸特征进行三维人脸识别。本发明实施例降低人脸特征的维数，减少了根据人脸特征进行三维人脸识别的计算量，提高了三维人脸识别的速度和精度。
三维识别方法系统

[发明专利]一种基于流形学习和s-k-means聚类的滚动轴承故障诊断方法-CN202010193238.6在审
发明人：付胜;匡佳锋;王赫;井睿权 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-03-18 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：该方法主要包括5个步骤：获取轴承在正常及故障状态下的振动信号作为原始信号；获取时域特征集和小波包能量特征集；利用散布矩阵，构造特征分类能力指数，排除部分无关特征，实现特征选取；将经过特征选择后的特征集作为维数约简算法的高维输入，使用NPE(邻域保持嵌入)的流形学习方法进行维数约简，得到经过约简后的低维特征集；采用s‑k‑means聚类方法对故障特征矩阵进行聚类分析，确定故障类型。该方法简单有效，有助于实现高维故障特征的有效约简和二次提取，得到了与故障联系密切的少量典型特征，使得特征分类时的计算量大大减少，从而准确识别故障类型。
一种基于流形学习 means 滚动轴承故障诊断方法

[发明专利]基于相关保持映射和一分类器的图像视频搜索排序方法-CN201210594857.1有效
发明人：冀中;苏育挺;井佩光 -专利权人：天津大学
申请日： 2012-12-31 - 公布日： 2013-04-17 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了基于相关保持映射和一分类器的图像视频搜索排序方法，通过人工标注或自动标注从样本的特征向量集合中选择若干个与查询最相关的样本及与查询不相关的样本，组成训练样本集合；利用所述训练样本集合，作为基于超球体分布的维数约简模块的输入，获取维数约简模型；利用所述维数约简模型对所有样本及训练样本集合进行变换，得到维数约简后的所有样本新特征矩阵
基于相关保持映射分类图像视频搜索排序方法

[发明专利]基于局部约束的图优化维数约简方法-CN201510777140.4在审
发明人：齐妙;王建中;孔俊;易玉根 -专利权人：东北师范大学
申请日： 2015-11-13 - 公布日： 2016-03-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于局部约束的图优化维数约简方法，属于图像处理领域。首先将图优化和投影矩阵学习整合到一个统一框架，在维数约简的过程中使得图可以自适应的更新，其次通过引入局部约束，可以很好的挖掘和保持高维数据的局部信息，还提出一个有效且快速的更新策略来求解提出的算法。
基于局部约束优化维数约简方法

[发明专利]基于邻域粗糙集的宏基因组片段属性约简及分类方法-CN201710212053.3在审
发明人：刘富;薛健;侯涛;刘云;姜守坤 -专利权人：吉林大学
申请日： 2017-04-01 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于邻域粗糙集的宏基因组片段属性约简及分类方法，步骤如下A随机获取微生物菌的全基因组序列；将每段DNA片段的数量和维数作为条件属性，随机选取行和列做相应的标识用于代表每段DNA片段后作为决策属性形成决策表；B初始化的约简集合为空集，样本为整个论域，每次计算全部剩余属性的属性重要度，从中选择属性重要度最大的加入约简组合里，直到所有剩余属性的属性重要度小于设置属性重要度的下限为止；C将步骤B中的约简后的宏基因组DNA片段的低维基因进行分类。本发明在不对宏基因组片段进行组装的情况下对宏基因组片段进行约简，以获得和约简前同样甚至高于约简前的分类精度。
基于邻域粗糙宏基片段属性分类方法

[发明专利]一种基于多核学习判别分析的舰船辐射信号识别方法-CN201410437529.X有效
发明人：郑文明;徐新洲;赵力;罗昕炜;黄程韦;余华;吴尘;查诚 -专利权人：东南大学
申请日： 2014-08-29 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多核学习判别分析的舰船辐射信号识别方法，对舰船辐射信号样本依次进行预处理、听觉模型特征提取、维数约简、分类器分类判决。其中在维数约简阶段，使用了基于多核学习判别分析的方法，利用交替优化，分别对核映射系数和线性多核组合系数，在用图嵌入形式表示的核判别分析优化目标下，进行优化运算。
一种基于多核学习判别分析舰船辐射信号识别方法

[发明专利]图像维数的约简方法、系统、应用及可读存储介质、系统及可读存储介质-CN202310382984.3在审
发明人：顾翔元;王家星;余杭;陈广辉;李博;胡伟 -专利权人：航天时代飞鸿技术有限公司
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像维数的约简方法、系统、应用及可读存储介质，所述约简方法包括以下步骤：S1：获取图像数据并进行两组特征提取，获取第一特征集和第二特征集；S2：进行特征抽取处理，获取第三特征集和第四特征集；S3：进行合并处理，获取第五特征集；S4：计算第五特征集中特征的费希尔得分；S5：按照费希尔得分进行降序排列，获得第六特征集；S6：将第六特征集作为约简方法选取的最终特征集，第六特征集中的特征顺序作为最终特征集的顺序；S7：对最终特征集进行多组验证，将每组验证的平均值作为验证结果，本发明不但能够在维数约简的效果上有一定的提升，还具有一定的应用价值，可以应用到无人机图像分类领域中。
图像方法系统应用可读存储介质

[发明专利]基于图正则低秩表示维数约简的高光谱图像分类方法-CN201310331315.X有效
发明人：张向荣;焦李成;贺予迪;侯彪;吴家骥;杨淑媛;马文萍;马晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2013-07-22 - 公布日： 2013-11-27 - 主分类号： G06K9/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图正则低秩表示维数约简的高光谱图像分类方法，首先用均值漂移技术对高光谱图像进行预分割；对预分割后的高光谱图像进行图正则低秩表示系数，获取图正则低秩系数矩阵；构造出特征值方程；学习出维数约简的映射矩阵，将原始高维数据转换到低维空间中再进行分类。本发明挖掘高光谱图像局部流形结构并保持原图像的空间分布特性，学习出有效的降维空间，提高高光谱图像分类正确率，且降低计算复杂度，主要解决了高光谱图像维数过高而导致计算量大及现有方法分类正确率低的问题，可用于精细农业
基于正则表示维数约简光谱图像分类方法

[发明专利]一种基于大数据技术的维度约简方法及装置-CN201711202117.8在审
发明人：秦昊;谢凌登;张利平;纪飞;奚培琳;邓松;解鸿斌;桑海霞;朱想;丁煌;王知嘉;陈卫东 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网公司;南京邮电大学
申请日： 2017-11-27 - 公布日： 2018-05-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于大数据技术的维度约简方法及装置，包括：将负荷数据聚类簇分为待支持聚集簇、支持聚集簇和输入样本数据；根据所述待支持聚集簇中负荷数据与所述支持聚集簇间支持率函数值确定所述待支持聚集簇中负荷数据支持数；根据所述待支持聚集簇中负荷数据支持数确定待支持数据簇中负荷数据的支持率；根据待支持数据簇中负荷数据的支持率将所述待支持数据簇中负荷数据加入至所述输入样本数据；对所述输入样本数据进行降维，获取降维后的输入样本数据；本发明提供的技术方案，对高维数据进行有效的维数约简，提高对负荷数据的分类处理性能，实现数据降维的同时剔除噪声点和异常数据点，为解决输电线路负荷数据的问题提供了重要依据。
一种基于数据技术维度方法装置

[发明专利]一种基于CELMDAN和SSKFDA的机械状态监测方法-CN202010972737.5在审
发明人：任世锦;潘剑寒;唐娴;杨茂云;魏明生 -专利权人：江苏师范大学
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：(3)提出SSKFDA维数约简方法，充分利用标签样本和未标签样本集几何信息，融合核方法、稀疏表示、流形学习以及FDA方法，更好地揭示嵌入在高维稀疏空间的低维子空间数据集，解决高维、稀疏和非线性数据维数约简问题
一种基于 celmdan sskfda 机械状态监测方法

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