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[期刊论文] 作者：李勇,梁志贞,夏士雄,,
来源：计算机工程与应用 年份：2013
主成分分析(PCA)是降维的一种经典方法。二维主成分分析(2DPCA)在特征抽取之前不需要将图像矩阵转化为向量形式,所以能快速地提取特征。但是基于L2范数的PCA和2DPCA在遇到异常值时的表现不稳定而且得到的向量通常不是稀疏的。提出了一种基于L1范数的且受Lp范数......
[期刊论文] 作者：夏战国,夏士雄,蔡世玉,万玲,,
来源：通信学报 年份：2013
针对传统的监督学习方法难以解决真实数据集标记信息少、训练样本集中存在类不均衡的问题,提出了类不均衡的半监督高斯过程分类算法。算法引入自训练的半监督学习思想,结合高...
[期刊论文] 作者：梁志贞, 李勇, 夏士雄, 周勇,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2013
针对主成分分析在处理污染数据时的敏感性且其投影向量非稀疏的特性，提出一种鲁棒主成分分析的优化模型．该模型的目标函数采用Ll范数且投影向量受Lp范数约束．范数约束下的主成分......
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