邻域同调学习算法

摘要：

目前已有的边缘学习算法对边缘可变的数据划分问题存在一些不足，这些算法在分类过程中不能有效地保证数据的结构特征不变。因而文章首先通过引进同调代数中的单形划分理论，从机器学习的角度对分类问题中的边缘划分进行研究，提出了一种邻域同调学习算法。算法给出了图形的邻域复形的构造方法和判断2个给定图形相似性的判定标准。最后通过在USPS_ALL手写数字集数据库和MPEG7 CE图像库上与SVM、TVQ算法的对比实验验证了本算法的有效性。

关键词：同调学习、同调代数、机器学习、边缘划分、边缘同调学习、邻域同调学习算法、邻域复形图、相似性

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61033013，60775045．

在线出版日期：2014-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：336-342