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发布时间：2019-03-12

论文类型：期刊论文

发表时间：2018-01-01

发表刊物：系统工程与电子技术

收录刊物：CSCD

卷号：40

期号：4

页面范围：934-940

ISSN号：1001-506X

关键字：子空间学习;半监督;稀疏近邻保持投影

摘要：提出了改进的稀疏子空间学习方法.首先,提出了稀疏近邻相关性重构模型,该模型通过提取样本间的局部信息和标记样本的标签信息,解决了稀疏子空间学习的全局特征导致数据描述不充分的问题;其次,利用半监督技术,引入正则化参数对无标签判别特征和标签判别特征进行特征融合,提高了基于稀疏近邻相关性重构的子空间学习算法的性能.实验结果表明,该方法具有较高的分类性能和识别率,此外,稀疏近邻相关性重构在提取判别信息时具有良好的稳定性.