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《华南理工大学》 2014年
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基于遗传算法的张量特征选择研究

郭腾蛟  
【摘要】:随着计算机和互联网技术的快速发展,网络日志、图像、语音和视频等技术的广泛应用带来了数据量的飞速增长,这预示着大数据时代的到来。大数据时代中,不仅数据量急剧增长,而且数据结构和类型也越来越复杂。在模式识别、计算机视觉和图像处理等领域,图像数据和视频数据常常表示为张量。随着数据收集和存储技术的进步,张量模式的重要性在许多实际问题日益突出,而有监督张量学习的问题,也成为了学术界重点关注的研究方向。近来,基于有监督张量学习(STL)框架,有研究学者提出了线性支持高阶张量机模型(SHTM)。 由于张量数据中的冗余信息和模型参数很大程度上影响了SHTM模型的分类性能,在本文中,我们提出了利用遗传算法对张量特征选择和SHTM模型参数寻优,称为TFS-SHTM。该算法有效地去除了张量数据中的冗余信息,并且通过搜索模型最优参数和最优特征子集以获得更好的泛化性能。为了验证该算法的有效性,在12个张量数据集上设计了一系列的实验。由统计分析结果可知,与线性SHTM模型相比,该算法在张量分类测试精度上有显著性地提高。 目前有监督张量学习的研究方向主要集中在线性张量学习模型。然而,在实际问题中,数据往往是线性不可分,因此,构建非线性张量学习模型是一项十分重要且富有挑战性的工作。在本文中,基于核函数方法和线性SHTM模型,我们提出了一个基于核函数方法的张量机模型,称为NSHTM,该模型可以看成是非线性支持向量机模型在张量模式的推广,唯一的区别是利用张量的分解向量进行内积计算而非原始数据。另外,考虑到并非所有的特征都有利于模型学习以及模型参数对模型分类性能的影响,我们引入了遗传算法同时对张量特征选择和模型参数寻优。为了验证该算法的有效性,在12个张量数据集上设计了一系列的实验。大量的实验结果表明,基于遗传算法的NSHTM模型可以有效地提高张量分类性能。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP18

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