《面向高維小樣本數據的流形學習算法及套用研究》是依託浙江師範大學，由鄭忠龍擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向高維小樣本數據的流形學習算法及套用研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：鄭忠龍
- 依託單位：浙江師範大學
- 負責人職稱：教授
- 批准號：60805001
- 申請代碼：F0605
- 研究期限：2009-01-01 至 2011-12-31
- 支持經費：19（萬元）
項目摘要
構建具有高效、魯棒、泛化能力強的流形學習算法是解決當前流形學習在高維空間小樣本模式下的瓶頸與難點。本項目基於高維空間小樣本數據問題，研究流形學習在機器學習、模式識別等套用領域中的關鍵技術，主要包括：研究高維空間中的3S（Small Sample Size）問題在流形學習框架下高效的解決方案；分析高維小樣本中噪聲（outliers）的特點，研究穩定、魯棒的流形學習算法；分析局部特性與內蘊結構在流形學習中的作用與關係，研究和設計參數選擇的自適應策略；結合半監督學習思想，研究流形學習增強算法；基於以上研究，進行面向人臉姿態估計和識別、生物信息學套用的實驗驗證。本項目的研究將進一步推動流形學習理論的發展，拓展流形學習在媒體數據分析、生物數據處理等方面的套用範疇，促進交叉學科的互動與發展，有效的為國民經濟建設服務。
