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张少龙; 巩知乐; 廖海斌;
平顶山工业职业技术学院计算机与软件工程学院,河南平顶山467000;
湖北科技学院计算机科技与技术学院,湖北咸宁437100;
人脸识别; 流形学习; 数据降维; 全局距离保持; 局部结构保持;
机译：M-Isomap：用于非线性降维的正交约束边缘Isomap
机译：通过ISOMAP非线性空间降维改进的流固界面3D数据传输方法
机译：基于UL-Isomap的非线性降维用于高光谱图像分类
机译：基于LLE和ISOMAP的人脸识别降维
机译：流数据的可扩展非线性频谱降维方法
机译：hdEEG / fMRI同步成像中的伪像：一种非线性降维方法
机译：EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam，S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法，提出了对应于健康人的EEG信号，癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图（EEG）首先被凭经上分解为内在模式功能（IMF）。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数（LLE）和相关尺寸（CD）方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图（Asepileptic患者）（两者都有癫痫发作）。因此，所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图（EEG），仿真态分解（EMD），最大的Lyapunov指数（LLE），相关维度（CD），癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司，孟加拉国工程和技术大学，孟加拉国达卡 - 1000（电子邮件：imamul@eee.buet.ac.bd）pdf cite：s. m. shafiul Alam，s。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar，“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态，”计算机电气工程卷国际杂志。 4，不。 3，pp。326-330,2012，上一篇论文对情绪的看法，使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社（IACSIT Press）
机译：利用稀疏表示和非线性降维的智能数据融合
机译：通过未经监督的局部线性嵌入（LLE）学习算法对地理数据进行可视化和降维
机译：为了使计算机可行的降维方式，使用该程序的降维搜索引擎设备空数值队列，降维设备和所述降维设备，以及
机译：多参数非线性降维方法及相关系统
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