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郑建伟;邱、洪;徐新丽;王万良;黄琼芳

快速判别随机邻域嵌入分析。 （英语） 兹比尔1307.94013

计算。数学。方法医学。 2013，文章ID 106867，第14页（2013）.
摘要：特征对于生物医学信号分析和生命系统分析的许多应用都很重要。在改进现有DSNE方法的基础上，提出了一种快速判别随机邻域嵌入分析（FDSNE）特征提取方法。该算法采用基于类内和类内样本的K近邻构造的替代概率分布模型。此外，利用核技巧和基于核的方法，即KFDSNE1和KFDSNE2，将FDSNE扩展到非线性场景。FDSNE、KFDSNE1和KFDSNE2从三个方面进行评估：可视化、识别和耗时。在多个数据集上的实验结果表明，与DSNE和MSNP相比，该算法不仅显著提高了计算效率，而且获得了更高的分类精度。

MSC公司：

94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Zheng}等人，计算。数学。方法Med.2013，文章ID 106867，14 p.（2013；Zbl 1307.94013）
全文： 内政部

参考文献：

[1] DOI:10.1016/j.trb.2011.10.006·doi:10.1016/j.trb.2011.10.006
[2] 认知神经科学杂志3（1）第71页–（1991）·doi:10.1162/jocn.1991.3.1.71
[3] 内政部：10.1109/TPAMI.2007.250598·doi:10.1109/TPAMI.2007.250598
[4] 内政部：10.1109/34.598228·doi:10.1109/34.598228
[5] 《机器学习研究杂志》8页1027–（2007）
[6] 内政部：10.1109/TPAMI.2010.189·doi:10.1109/TPAMI.2010.189
[7] DOI:10.1016/j.动脉粥样硬化.2012.06.015·doi:10.1016/j.动脉粥样硬化.2012.06.015
[8] 内政部：10.1186/1532-429X-13-64·doi:10.1186/1532-429X-13-64
[9] 内政部：10.1109/JSEN.2009.2022434·doi:10.1109/JSEN.2009.2022434
[10] IEE会议记录D 133（5）第217页–（1986）·Zbl 0593.92004号 ·doi:10.1049/ip-d.1986.0036
[11] 内政部：10.3724/SP.J.1004.2010.00534·doi:10.3724/SP.J.1004.2010.00534
[12] 内政部：10.1126/science.290.5500.2319·doi:10.126/科学290.5500.2319
[13] 内政部：10.1126/science.290.5500.2323·doi:10.126/科学290.5500.2323
[14] DOI:10.11162/0899760360321780317·Zbl 1085.68119号 ·doi:10.1162/089976603321780317
[15] 内政部：10.1016/j.patrec.2011.04.004·doi:10.1016/j.patrec.2011.04.004
[16] 内政部：10.1016/j.patrec.2010.10.005·doi:10.1016/j.patrec.2010.10.005
[17] 神经信息处理系统进展15 pp 833–（2002）
[18] 机器学习研究杂志9第2579页–（2008）
[19] 神经信息处理系统进展22 pp 2169–（2009）
[20] DOI:10.1016/j.neucom.2011.03.036·doi:10.1016/j.neucom.2011.03.036
[21] 计算机辅助设计与计算机制图24（11）第1477页–（2012）
[22] 内政部：10.1155/2012/298634·doi:10.1155/2012/298634
[23] 数字对象标识码：10.1117/1.OE.51.4.047005·doi:10.1117/1.OE.51.4.047005
[24] 神经信息处理系统进展16 pp 1385–（2003）
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