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一种基于深度玻尔兹曼机的半监督典型相关分析算法
  • ISSN号：1672-6871
  • 期刊名称：《河南科技大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：郑州大学信息工程学院,河南郑州450001
  • 相关基金：国家自然科学基金项目（61210005;61331021）
作者： 蒋文, 齐林
关键词： 典型相关分析, 深度玻尔兹曼机, 半监督学习, 人脸识别
中文摘要：

从模式分类的角度出发,针对典型相关分析（canonical correlation analysis,CCA）算法不适应于高层次关联的缺陷,提出了改进算法。将深度学习理论与典型相关分析算法相结合,基于深度玻尔兹曼机理论提出了一种半监督典型相关分析算法。通过深度玻尔兹曼机提取出样本的显层特征与隐层特征,结合已标注样本的监督信息,构造出最有效的鉴别特征。依据ORL、Yale和AR人脸数据库进行仿真实验,实验结果表明：本文算法与其他的方法相比,具有更好的识别效果。

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期刊信息
  • 《河南科技大学学报：自然科学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:河南科技大学
  • 主编：苏娟华
  • 地址：河南省洛阳市开元大道263号
  • 邮编：471023
  • 邮箱：hkdxbz@haust.edu.cn
  • 电话：0379－64231476
  • 国际标准刊号：ISSN：1672-6871
  • 国内统一刊号：ISSN：41-1362/N
  • 邮发代号:36-285
  • 获奖情况:
  • 1999年全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀科技...,全国高校自然科学优秀学报,河南省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:4775