高光谱遥感数据降维.pdf
高光谱数据降维是遥感数据在土地资源分析及应用的第一步，是人们获取遥感信息的一种重要手段。针对高光谱数据具有的高维数、非线性、数据量大、标记样本少等特性，利用机器学习、模式识别和遥感科学等多学科交叉的理论和方法，研究高光谱数据降维问题。 本书以稀疏表示、张量学习、迁移
降维
流固耦合数据的界面非线性降维传递.pdf
流固耦合界面网格间的数据传递是流固耦合数值分析方法实现的重要环节。现有的流固耦合数据传递方法由于受到耦合面弯曲、网格不匹配、网格密度大小等因素的影响，数据传递精度不高，进一步影响了流固耦合数值分析的精度。本书着重从耦合面和耦合数据空间非线性的全新角度讨论流固耦合数据传递问题，通过
快速与增量式数据降维算法研究.pdf
本书围绕数据降维技术，分别针对线性降维和非线性降维两种降维手段进行广泛而深入的讨论。对于线性降维技术，本书介绍了常用的降维算法，并对线性降维与矩阵分解的等价性进行了分析，在此基础上提出了semi-NMF、OCA、IOCA、EOCA等改进算法并进行详细的理论分析和实验验证。对于非线
高光谱遥感影像降维方法与应用.pdf
本书针对高光谱遥感数据具有维数高、数据量大、冗余度高、不确定性显著、样本选择困难等特点，引入机器学习、模式识别等理论和技术，开展高光谱遥感影像降维理论、方法与应用的研究。全书共8章：第1章介绍高光谱遥感影像降维及进展；第2章介绍高光谱遥感影像降维的理论基础、常用方法和方法评价；第
同济博士论丛——基于流形学习的高光谱遥感影像降维理论与方法研究.pdf
在充分分析国内外学者对于高光谱影像降维问题研究的基础上，本书从高光谱数据的非线性本质出发引入流形学习方法，研究适合高光谱影像数据特性的非线性流形学习降维理论和方法体系，目的在于指导后续的高光谱影像分类、目标识别和异常探测等应用。
特大流域水电站群优化调度降维理论 冯仲伯等 著.pdf
经过数十年的梯级滚动开发,我国已经形成多个装机容量超千万千瓦的特太流域水电站群,其调度运行呈现水电站数目众多、任务需求多样、约束条件复杂等综合特征,系统规模与运行复杂性急剧增大,维数灾已经成为影响水电调度的重大基础科学难题.为此,本书在解析大规模水电调度维数灾根源、经典方法计算性