B.W.布鲁顿。;布鲁顿，S.L。;J.L.普罗克托。;J.N.库茨。 用于分类的稀疏传感器布局优化。 （英语） Zbl 1350.49037号 SIAM J.应用。数学。 76，第5号，2099-2122（2016）. 摘要：选择一组有限的传感器位置来表征或分类高维系统是工程设计中的一个重要挑战。传统上，优化传感器位置涉及强力组合搜索，这是NP困难的，并且对于中等规模的问题来说在计算上是难以解决的。利用稀疏性提升技术的最新进展，我们提出了一种新的算法来解决这种稀疏传感器布局分类优化（SSPOC），该算法利用了许多高维系统所呈现的低维结构。我们的方法受到压缩感知的启发，压缩感知是一种从很少的测量数据中重建数据的框架。如果只需要分类，则可以避免重建，所需的测量数量级更少。我们的算法解决了（ell_1）最小化问题，以找到在特征空间中准确重建判别向量的完整测量向量的最少非零项；这些条目代表最能通知决策任务的传感器位置。我们在五个分类任务上演示了SSPOC算法，使用来自不同示例的数据集，包括物理动力学系统、图像识别和微阵列癌症识别。一旦训练确定了传感器位置，在这些位置采集的数据就形成了一个低维测量空间，我们执行计算效率高的分类，其精度接近使用全状态数据进行分类的精度。当对大量子样本数据进行训练时，该算法也可以工作，从而消除了对不切实际的全状态训练数据的需要。 引用于25文件 MSC公司： 49立方米 变分法中的其他数值方法（MSC2010） 49号30 信息不完整的问题（优化） 94甲13 信息与通信理论中的探测理论 94A20个 信息与传播理论中的抽样理论 94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等） 关键词：传感器布局优化;分类;压缩感知;\（\ell_1\）-最小化;稀疏;特征选择;机器学习;图像识别 软件：PRMLT公司;处罚LDA PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.W.Brunton}等人，SIAM J.Appl。数学。76，第5号，2099--2122（2016；Zbl 1350.49037） 全文： 内政部 参考文献： [1] D.Amsallem、M.J.Zahr和C.Farhat，{基于局部降阶基的非线性模型降阶}，国际。J.数字。方法工程，92（2012），第891-916页·Zbl 1352.65212号 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