基于流形嵌入过采样的非平衡数据分类方法

工业监测数据中正常与异常状态数据一般存在非平衡性,而传统的过采样非平衡数据处理方法往往在解决非线性、高维含噪的非平衡问题时不能获得满意的模式分类效果.本文利用流形学习的非线性降维,提出一种流形嵌入过采样方法,为有机结合流形学习与过采样的非平衡数据模式分类方法提供了统一框架.研究结果表明:该方法采用过采样平衡数据在流形空间的低维嵌入数据直接完成模式分类,可以减小流形嵌入空间到原始数据空间反映射的计算代价和模式分类成本.另外,流形学习可以有效保持原始数据结构特性,在流形嵌入空间的过采样可以实现更符合原始数据特性的非线性插值.面向TE过程和矿山微震2种具有不同规模和特性的非平衡工业监测数据集,F1指标分别平均提升了21.94%和37.34%,AUC指标分别提升了37.85%和10.64%,从而验证了所提方法在解决较大数据规模的非平衡模式分类问题时,具有稳定良好的分类效果.

从欧氏空间到流形空间

学习控制\优化\决策等方面知识的朋友都知道,欧氏空间是一种最常见的几何空间。很多时候看到别人将欧氏空间上的理论扩展到流形空间上，就有一种冲动，好学流形、黎曼几何之类知识，也将自己研究往这个方面靠一靠，在理论层面上提高提高。很明显，流形是好东西，但很难学。这时，一本好书并且适合你的书就很关键。这本书是一本流形入门的好书，其从欧氏空间讲起，慢慢地过渡到流形空间，更易于那些数学基础差的朋友从欧氏空间转到流形空间。

有关流形学习的内容流行学习的作用

概述流形学习研究的内容，等。概述流形学习研究的内容，流行学习的作用等。概述流形学习研究的内容，流行学习的作用等。

基于稀疏流形聚类嵌入模型和

<p>综合利用含错标签中的有用信息和数据结构中蕴含的鉴别信息, 提出一种基于稀疏流形聚类嵌入模型和<em>L</em>₁范数正则化的标签错误检测修正方法. 首先, 用稀疏流形聚类嵌入模型将数据投影到易分类的空间, 利用标注正确的极少量样本和最近邻分类器获得新标签; 然后, 构造标签错误检测模型, 获得仅含0、1 元素的检测向量, 正确、错误的标签分别对应着1、0 的位置; 最后, 给出了相应的优化算法及收敛证明, 并在相关实验上验证了算法的有效性.</p>

微分流形数学书

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基于最大间隔准则的鲁棒多流形判别局部图嵌入算法.pdf

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Kähler流形上变形超对称力学的对称性

基于系统的哈密顿和超场方法，我们在与恒定磁场相互作用的Kähler流形上构造了变形的N = 4、8超对称力学，并研究了它们的对称性。 首先，我们通过在恒定磁场的Kähler流形上通过标准（未变形）N = 4,8超对称自由粒子系统的最小耦合，构造变形的N = 4,8超对称Landau问题。 我们显示出初始的“平面”超对称必定会变形为SU（2 | 1）和SU（4 | 1）超对称，磁场起变形参数的作用，并且所得系统继承了所有运动对称性 最初的。 然后，我们构造SU（2 | 1）超对称Kähler振荡器，发现它们在特定情况下包括复欧几里得和复射影空间上的谐振子模型，以及它们的超积分形变，即。 CN-Smorodinsky-Winternitz和CPN-Rosochatius系统。 我们表明，提出的超对称扩展继承了初始玻色子模型的所有运动对称性。 至少在CN系统的情况下，它们还继承了隐藏的（非运动）对称性。 基于世界线SU（2 | 1）和SU（4 | 1）超空间形式主义，提出了这些超对称系统的超场公式。

论文研究-黎曼流形上的多模态医学图像配准.pdf

针对传统多模态配准方法忽视图像的结构信息和像素间的空间关系，并假定灰度全局一致的前提，提出了一种在黎曼流形上的多模态医学图像配准算法。首先采用线性动态模型捕捉图像高维空间的非线性结构和局部信息；然后通过参数化动态模型构造出一种李群群元，形成黎曼流形，继而将流形嵌入到高维的再生核希尔伯特空间；最后在核空间上学习出相似性测度。仿真和临床数据实验结果表明，该算法在刚体配准和仿射配准精度上均优于传统互信息方法和基于邻域的相似性测度学习方法。

流形学习算法MATLAB代码

流形学习的MATLAB代码，初学者看看，有益无害

紧凑的奇异G 2全息流形和M /杂种/ F理论对偶

我们研究了紧致完整G 2流形上的M理论与Calabi-Yau三重折叠上的杂合弦之间的对偶性。 研究了K3纤维G 2流形的对偶性，称为扭曲连接和，它们适用于纤维方式M理论/异质对偶。 对于这类G 2流形的一大类，我们能够确定对偶杂散以及F理论的实现。 首先，我们建立光滑G 2流形的对偶链。 对于具有非阿贝尔规范组的情况，这是自然的概括，其对应于奇异的G 2流形，其中K3纤维均退化。 我们通过二元性链来证明它们的存在，并辅以对光谱的非平凡检查。 相应的4d量规组可以是Higgsable和Non-Higgsable，并且我们提供了一些一般构造的明确示例。

流形学习预处理程序

流形学习预处理程序，通过调试后可对数据进行分类压缩，并找到描述数据的低维流形。

快速流形学习的降维算法

快速流形学习的降维算法

流形学习专题介绍

降维技术流形学习的全面概括，包括线性降维和非线性降维的各种流形学习方法。

微分流形及其应用

作者: 杨万年主编 出版社: 重庆大学出版社 ISBN: 9787562404461 出版时间: 1992-11 版次: 一版一印 印刷时间: 1992-11 装帧: 平装 开本: 16开 页数: 308页

论文研究-流形排序算法预测microRNA.pdf

在已知microRNA(miRNA)较少的情况下，为了提高算法预测的准确性，提出一种基于流形排序的miRNA预测算法。该算法采用加权图模型描述序列，使用置信传播分配排序分数，降低了算法的时间复杂度；算法根据大规模数据内部全局流形结构进行排序，提高了排序结果的准确性。在人类和按蚊全基因组范围内的实验证明，流形排序算法的预测效果优于传统的预测方法，可以作为预测miRNA的一个有效工具。

微分流形初步(陈维桓)(第二版)

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LF-EME：局部特征与弹性流形嵌入，可识别人类动作

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流形学习最全matlab代码mani.m

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