Regularized Embedded Multiple Kernel Dimensionality Reduction for Mine Signal Processing
المؤلفون المشاركون
Li, Shuang
Zhang, Chen
Liu, Bing
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-05-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Traditional multiple kernel dimensionality reduction models are generally based on graph embedding and manifold assumption.
But such assumption might be invalid for some high-dimensional or sparse data due to the curse of dimensionality, which has a negative influence on the performance of multiple kernel learning.
In addition, some models might be ill-posed if the rank of matrices in their objective functions was not high enough.
To address these issues, we extend the traditional graph embedding framework and propose a novel regularized embedded multiple kernel dimensionality reduction method.
Different from the conventional convex relaxation technique, the proposed algorithm directly takes advantage of a binary search and an alternative optimization scheme to obtain optimal solutions efficiently.
The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method for supervised, unsupervised, and semisupervised scenarios.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Shuang& Liu, Bing& Zhang, Chen. 2016. Regularized Embedded Multiple Kernel Dimensionality Reduction for Mine Signal Processing. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099691
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Shuang…[et al.]. Regularized Embedded Multiple Kernel Dimensionality Reduction for Mine Signal Processing. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099691
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Shuang& Liu, Bing& Zhang, Chen. Regularized Embedded Multiple Kernel Dimensionality Reduction for Mine Signal Processing. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099691
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099691
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر