广义无监督流形对准

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针对高光谱图像特征利用不足和训练样本难以获取的问题,提出了一种具有多特征和改进堆栈稀疏自编码网络的高光谱图像分类算法。采用流形学习获得高光谱图像的低维数据结构,并提取高光谱图像的光谱特征、具有空间信息的局部二值模式(LBP)特征及拓展多属性剖面 (EMAP)特征。利用主动学习查询特征性强的未标记样本并将其标记,利用融合空谱联合信息的样本训练堆栈主动稀疏自编码神经网络并用Softmax分类器对其分类。Indian pines数据集的总体分类精度达到98.14%,Pavia U数据集总体分类精度达到97.24%。实验结果表明,该算法分类精度高,边界点分类效果更好。

基于流形结构的图像地理信息标注方法

控制系统的零动态是系统的一种内部动态品质，其行为与系统的许多性质相联系，如系统的稳定性，反馈镇定与输出跟踪等。针对一类非线性微分代数系统，提出了输出零子流形和零动态的概念。利用M-导数方法，探讨了此类系统的输出零子流形的性质，并给出了此类系统的输出零子流形和零动态算法，也讨论了该算法的一些性质。最后，给出一个例子说明如何利用系统的零动态来讨论系统的反馈稳定化问题。

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本文首先对目前典型的流形学习方法与核函数理论进行较为全面的分析， 并对 LE(LaplaceEigenmaPs)算法进行核化。此外，提出了一种PCA(PrinciPal ComponentAnalysiS)和 LLE(LoealLinearlyEmbedding)混合数据降维方法，并 在经典数据集和具有挑战性的数据集上取得了较好的降维效果。为了进一步说 明此算法的有效性，本文将此算法应用于手写字分类和人脸分类算法的预处理 过程中，得到了预期的效果。为了说明此算法的有效性，本文又进一步从理论 上进行了分析。

2015年研究生数学建模竞赛B题MATLAB代码： 将zip文件解压到mydir，将mydir设置为工作路径； 运行RunAll即可生成全部图片。