检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2017年第1期31卷 192-204页

作者：钟毓费定舟武汉大学哲学学院心理系湖北武汉430072

针对社会媒体中非正式文本的数据分析经常出现的稀疏数据矩阵,在应用文本分析工具的基础上使用稀疏主成分分析这一特征,降维分析方法分析现实情况下聊天文本中非正式语词表现的认知语用特征、描述非正式语词与人格的关系。使用短文本主... 详细信息

针对社会媒体中非正式文本的数据分析经常出现的稀疏数据矩阵,在应用文本分析工具的基础上使用稀疏主成分分析这一特征,降维分析方法分析现实情况下聊天文本中非正式语词表现的认知语用特征、描述非正式语词与人格的关系。使用短文本主题模型、心理距离问卷、大五人格问卷测量人格和背景变量,使用计算机文本分析工具对被试提供的即时聊天文本内的语词计频,使用简体中文版语词查询与字词计数字典和认知语用学对稀疏主成分分析后非正式语词维度进行特征表征。在非正式语词降维上,稀疏主成分分析比主成分分析在因子载荷数上更稳定,在累积方差解释率上也相对更优(24.54%>23.40%);降维所得的6因子中"主观评价"与宜人性正相关(r_(0.05)=.16,p=.03<0.05),"随意社交"与宜人性负相关(r_(0.05)=-.16,p=.03<0.05),"认知愉悦"与性别显著正相关(r_(0.05)=.43,p=.00<0.001)。使用稀疏主成分分析对非正式语词的降维效果较好,并且比较简体中文版语词查询与字词计数字典的非正式语词维度和降维后所得非正式语词维度,两者在和人格的相关上是相符的,且后者能探索出更多信息。

关键词：文本分析稀疏主成分分析非正式语词

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基于稀疏主成分分析的乳制品拉曼光谱特征提取及解析技术研究

基于稀疏主成分分析的乳制品拉曼光谱特征提取及解析技术研究

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第二十届全国分子光谱学学术会议暨2018年光谱年会

作者：桂冬冬鲁齐金灿灿张正勇王海燕南京财经大学管理科学与工程学院湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室浙江工商大学管理工程与电子商务学院

实验采集了三种不同品牌乳制品的拉曼光谱数据,并分别进行了主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和稀疏主成分分析法(Sparse Principal Component Analysis,SPCA)处理。PCA特征提取结果显示前三个主成分贡献了超过90%信息,... 详细信息

实验采集了三种不同品牌乳制品的拉曼光谱数据,并分别进行了主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和稀疏主成分分析法(Sparse Principal Component Analysis,SPCA)处理。PCA特征提取结果显示前三个主成分贡献了超过90%信息,可实现乳制品品牌的分类识别,但是PCA的载荷向量图较为复杂,而SPCA的载荷向量图清晰明了,直观上便能凸显乳制品拉曼光谱的重要特征信息,增强了稀疏主成分的可解释性。进一步结合乳制品拉曼光谱谱图的化学先验信息,可以实现特征提取成分的信息归属解析。因此,实验结果表明运用稀疏主成分分析法能有效提取解析乳制品拉曼光谱谱图中的有效特征信息。

关键词：稀疏主成分分析拉曼光谱乳制品特征提取谱解析

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基于稀疏主成分分析的近红外光谱法鉴别黄花梨的成熟度

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理化检验（化学分册） 2017年第2期53卷 146-151页

作者：付建华周新奇刘辉军林敏中国计量学院计量测试工程学院杭州310018 聚光科技(杭州)股份有限公司杭州310052

从同一果园的12棵果树上,在8月的4个不同日期各采集5个黄花梨样品,共采集240个样品。从每个样品上采集光谱数据。通过稀疏主成分分析(SPCA)和主成分分析(PCA)提取光谱中与成熟度相关的特征并进行解析,结合人工神经网络(ANN)建立黄花梨... 详细信息

从同一果园的12棵果树上,在8月的4个不同日期各采集5个黄花梨样品,共采集240个样品。从每个样品上采集光谱数据。通过稀疏主成分分析(SPCA)和主成分分析(PCA)提取光谱中与成熟度相关的特征并进行解析,结合人工神经网络(ANN)建立黄花梨成熟度的鉴别模型。从所得载荷向量图可知:1 SPCA能有效提取光谱中与成熟度有关的特征,其7个稀疏主成分分别反映了黄花梨的糖类物质、水分、色素和硬度等信息;2 SPCA-ANN的成熟度鉴别模型的预测总识别率为93.33%,高于PCA-ANN的鉴别模型的预测总识别率91.67%。

关键词：近红外光谱法稀疏主成分分析黄花梨成熟度

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稀疏主成分分析的两阶段法

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应用数学进展 2017年第9期6卷 1174-1181页

作者：杨欣北京航空航天大学数学与系统科学学院北京

本文提出稀疏主成分分析的两阶段法,即先求解主成分,然后添加l1正则化项得到稀疏载荷,并利用坐标下降法求解模型。方法简单易操作。另外,本文还提出了一种可以确定两阶段模型中惩罚参数的算法,通过选取合适的惩罚参数,可以使稀疏主成分... 详细信息

本文提出稀疏主成分分析的两阶段法,即先求解主成分,然后添加l1正则化项得到稀疏载荷,并利用坐标下降法求解模型。方法简单易操作。另外,本文还提出了一种可以确定两阶段模型中惩罚参数的算法,通过选取合适的惩罚参数,可以使稀疏主成分方差和主成分相关性等性能指标取得折衷。

关键词：降维稀疏主成分分析最小迭代收缩阈值和选择算子坐标下降法

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基于稀疏主成分分析的高维数据特征选择

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福建质量管理 2019年第11期 156-156页

作者：郭小静上海海事大学上海 201306

信息技术的高速发展,带来了数据的海量存储,数据的维度也随之升高.数据维度的升高不仅会在非参数模型中遭遇'维数灾难',还容易在拟合过程中造成过度拟合.因此降低数据维度,简化算法,提高模型的可解释度成为数据挖掘的一项重要工... 详细信息

信息技术的高速发展,带来了数据的海量存储,数据的维度也随之升高.数据维度的升高不仅会在非参数模型中遭遇'维数灾难',还容易在拟合过程中造成过度拟合.因此降低数据维度,简化算法,提高模型的可解释度成为数据挖掘的一项重要工作.而稀疏主成分分析在主成分分析的基础上能够提升变量的可解释度,且具有降维和特征选择的双重意义.因此本文以德国某信贷数据为例,对基于稀疏主成分分析的高维特征进行了选择.结果证明稀疏主成分分析能够同时达到降维和变量选择的双重目的,在实际的建模数据集预处理的过程中有重大价值.

关键词：高维数据稀疏主成分分析降维变量选择

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神经元形态特征提取及其特征的稀疏主成分分析

神经元形态特征提取及其特征的稀疏主成分分析

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作者：郭睿华中科技大学

学位级别：硕士

神经元作为构成大脑的基本单位,其形态既复杂又多样。神经元形态的这种特点对于大脑的正常运行有着至关重要的作用,因此了解不同类型的神经元形态特征之间的差异,对于深入了解大脑为何拥有如此复杂的功能和精密的结构有着重要意义。神... 详细信息

神经元作为构成大脑的基本单位,其形态既复杂又多样。神经元形态的这种特点对于大脑的正常运行有着至关重要的作用,因此了解不同类型的神经元形态特征之间的差异,对于深入了解大脑为何拥有如此复杂的功能和精密的结构有着重要意义。神经元的几何形态特征在很大程度上可表征神经元的类型和结构。因此,对神经元类型和结构的研究,需要自动提取神经元几何形态特征并对提取的特征作有效的统计分析。目前,描述神经元的几何特征有数十种,存在相关的工具对这些几何特征自动提取。但是,这些工具分散、封闭、难以与其他神经元形态重建平台融合。在此情况下,本文设计并开发了自动计算神经元形态几何特征的软件工具。该软件工具是开源的,能够与神经元形态重建软件工具融合。在所开发的软件工具能对神经元形态几何特征自动提取的基础上,还对几何特征作相关的统计分析。考虑到描述神经元形态几何特征数目过多,且很多几何特征有强的相关性。当分析不同类型神经元形态差异时或对神经元识别、分类时,选择什么样的几何特征、选择多少几何特征一个较为困难的问题。为解决该问题,需要采用合适的统计方法,从众多的形态几何特征中,获取描述形态的关键特征。基于此需求,引入稀疏主成分分析,来综合当前众多的形态几何特征信息,形成几个关键几个形态特征。利用自主开发的工具及引入的稀疏主成分方法,对***数据库中的五种神经元数据进行分析。其结果概述如下,每种类型的神经元得到的主成分有部分相似的,例如神经元的分支和末端的联系、神经元的整体轮廓形态、神经元分支和主干的联系以及神经元的伸展度等,不过每种类型的神经元都由不同类型的主成分组合构成的,都有独有的主成分,这些和不同类型的神经元的形态特征有着直接的联系。

关键词：神经元形态几何特征稀疏主成分分析神经元形态特征提取统计分析

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基于TL_1罚的稀疏主成分分析

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纺织高校基础科学学报 2016年第4期29卷 -页

作者：任佳佳李海洋张倩西安工程大学理学院陕西西安710048

在稀疏主成分分析的基础上,用TL_1罚替代稀疏主成分分析中的L_1罚,提出TL_1罚稀疏主成分分析,并给出TL_1罚稀疏主成分分析的阈值迭代算法.最后,以蔬菜选择为例进行数值模拟,结果表明TL_1罚稀疏主成分分析效果更优.

关键词：稀疏主成分分析 TL1罚阈值迭代算法

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基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法

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计算机科学 2016年第7期43卷 95-100页

作者：卢涛万永静杨威武汉工程大学计算机科学与工程学院智能机器人湖北省重点实验室武汉430073

图像分割是机器视觉中的基础问题,基于阈值的图像分割算法依赖于参数调整,但参数调整容易受到局部最小值的影响且需要耗费大量时间,从而降低了分割算法的质量和效率。为了实现图像分割过程中的自适应阈值选择,提出了一种基于稀疏主成分... 详细信息

图像分割是机器视觉中的基础问题,基于阈值的图像分割算法依赖于参数调整,但参数调整容易受到局部最小值的影响且需要耗费大量时间,从而降低了分割算法的质量和效率。为了实现图像分割过程中的自适应阈值选择,提出了一种基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法。该算法首先利用稀疏主成分分析感知图像的噪声水平以自适应去噪,其次通过二维直方图感知图像的主干区域内容以自适应获得全局分割阈值,然后通过移动平均法的局部阈值分割算法对图像进行分割,最后将全局阈值分割和局部阈值分割图像结合,从而获得最佳的分割图像结果。在伯克利数据集上的仿真实验结果表明:相比传统的阈值分割算法,该算法在分割边缘的准确性和对噪声的鲁棒性上具有一定的优势,在主客观上均具有较好的分割效果,基于稀疏主成分分析的自适应阈值选择方法提高了图像的分割质量。

关键词：阈值分割稀疏主成分分析全局阈值局部阈值

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求解稀疏主成分分析问题的快速算法研究

求解稀疏主成分分析问题的快速算法研究

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作者：童谣福州大学

学位级别：硕士

在信息呈爆炸式增长的现代,大数据的应用研究已经成为一个热门领域,数据冗余是大数据背景下后台数据分析面临的一大难题.稀疏主成分分析(Sparse Principal Component Analysis,简记为SPCA)作为高维数据降维的有效方法,是解决这个难题的... 详细信息

在信息呈爆炸式增长的现代,大数据的应用研究已经成为一个热门领域,数据冗余是大数据背景下后台数据分析面临的一大难题.稀疏主成分分析(Sparse Principal Component Analysis,简记为SPCA)作为高维数据降维的有效方法,是解决这个难题的一种途径,在机器学习、图像分割、自动翻译、数据挖掘、模式识别与基因表达数据分析等领域得到了广泛应用.因此,研究求解SPCA问题快速算法具有十分重要的意义.近年来,SPCA模型和算法吸引了众多学者的目光,取得了丰富的研究成果.本文依据SPCA优化模型的特征,从矩阵特征值问题着手,研究设计求解SPCA优化模型的分裂算法,得到如下结果:首先,本文设计了一种求解正交约束优化问题的快速算法.正交约束是主成分分析和特征值问题所具备的共同特征.正交约束的非凸性给算法设计与分析带来了巨大的挑战.为此,本文提出了一种投影梯度算法,该算法采用施密特标准正交化方法处理正交约束(可视为在约束集上的投影运算).将算法应用于矩阵特征值问题,其时间复杂度为O(r2n)(其中r为矩阵的秩).当r<稀疏性,提出一种可能的解决途径.从数值性能方面展示了所设计快速算法的有效性.算法的理论收敛研究具有较大的挑战性,将作为后续研究的主要目标.

关键词：稀疏主成分分析特征值问题软阈值算子正交约束优化分裂算法

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基于稀疏主成分分析的非正式语词的心理-人格特征研究

基于稀疏主成分分析的非正式语词的心理-人格特征研究

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第十五届全国计算语言学学术会议(CCL2016)暨第四届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD-2016)

作者：钟毓费定舟武汉大学哲学学院心理系湖北武汉430072

目的:针对社会媒体中非正式文本的数据分析经常出现的稀疏数据矩阵,在应用文本分析工具的基础上使用稀疏主成分分析这一特征降维分析方法分析现实情况下聊天文本中非正式语词表现的认知语用特征、描述非正式语词与人格的关系.方法:使用... 详细信息

目的:针对社会媒体中非正式文本的数据分析经常出现的稀疏数据矩阵,在应用文本分析工具的基础上使用稀疏主成分分析这一特征降维分析方法分析现实情况下聊天文本中非正式语词表现的认知语用特征、描述非正式语词与人格的关系.方法:使用短文本主题模型、心理距离问卷、大五人格问卷测量人格和背景变量,使用计算机文本分析工具对被试提供的即时聊天文本内的语词计频,使用简体中文版语词查询与字词计数字典和认知语用学对稀疏主成分分析后非正式语词维度进行特征表征.结果:在非正式语词降维上,稀疏主成分分析比主成分分析在因子载荷数上更稳定,在累积方差解释率上也相对更优(24.54％>23.40％);降维所得的6因子中“主观评价”与宜人性正相关(r0.05=.16,p=.03<0.05),“随意社交”与宜人性负相关(r0.05=-.16,p=.03<0.05),“认知愉悦”与性别显著正相关(r0.05=.43,p=.00<0.001).结论:使用稀疏主成分分析对非正式语词的降维效果较好,并且比较简体中文版语词查询与字词计数字典的非正式语词维度和降维后所得非正式语词维度,两者在和人格的相关上是相符的,且后者能探索出更多信息.

关键词：非正式语词稀疏主成分分析心理特征人格特征

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