电子学报 ›› 2017, Vol. 45 ›› Issue (6): 1362-1366.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.06.012

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计算和存储空间受限下的数据稀疏核分析方法

谢晓丹1, 李伯虎1, 柴旭东2   

  1. 1. 北京航空航天大学, 北京 100191;
    2. 北京仿真中心, 北京 100854
  • 收稿日期:2015-05-06 修回日期:2015-11-26 出版日期:2017-06-25
    • 作者简介:
    • 谢晓丹 女,1976年出生,高级工程师,博士生,主要从事图像处理、高光谱信息处理、智能数据分析等领域的研究工作.E-mail:xiexiaodanbeijing@126.com;李伯虎 男,1938年出生于上海市,中国工程院院士,博导,研究方向为分布仿真、虚拟样机、并行工程、网络化设计,制造系统;柴旭东 男,1969年出生,男,山西人,博士,研究员,博士后,研究方向为分布交互仿真技术,虚拟样机技术,复杂系统高层建模与协同仿真技术.

Computation and Store Space Constrained-Based Sparse Kernel Data Analysis

XIE Xiao-dan1, LI Bo-hu1, CHAI Xu-dong2   

  1. 1. College of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China;
    2. Beijing Simulation Center, Beijing 100854, China
  • Received:2015-05-06 Revised:2015-11-26 Online:2017-06-25 Published:2017-06-25

摘要:

针对核主成分分析算法广泛面临的训练样本数量大而带来的计算和存储空间的问题,提出了基于1类支持向量理论的稀疏核主成分分析算法,该方法适合于计算和存储空间受限下的应用场合,如小型硬件平台下的图像检索系统、医学辅助诊断系统等.通过求解最优方程找到能够代表原始样本空间的少量典型样本,这些样本作为计算核数据矩阵,大大节省了核矩阵计算的时间和存储空间成本,在有限的训练样本集上最大限度在硬件平台下图像处理领域有效提高识别率和计算效率.

关键词: 主成分分析, 核方法, 稀疏学习

Abstract:

In order to solve the computation and storage space problems of kernel principal component analysis,which come from the large number of the training samples,this paper presents one-class support vector based sparse kernel principal component analysis (SKPCA).This method can be used in the computation-constrained and space-constrained applications,for example,a small scale hardware platform based image retrieval system,medical assistant diagnosis system,and so on.The method uses the constrained optimization equation to seek the few representative samples,and the few representative samples are used to compute the kernel matrix.The method decreases the computing time and decreases the storage space.So under conditions of the limited training samples,the method is to improve the performance of accuracy and efficiency for hardware computing platform-based image processing.

Key words: principal component analysis, kernel method, sparse learning

中图分类号: