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随着物联网时代的到来,在智能家居、智慧工厂和无人车间等室内环境下,通过分布式传感器可用实现对设备的智能控制,极大丰富和便利......
在阵列信号处理领域,波束赋形技术一直以来都是一项核心技术。这项技术通过调整阵列中各个阵元天线的馈电激励,达到控制接收或发射......
由于脑电信号反映了大脑神经的基本活动,所以能够客观反映出人的内在情感。然而在脑电信号采集过程中不可避免的出现伪迹,这将导致......
本文主要研究了投资组合优化中的几个问题。其一,基于压缩协方差矩阵和稀疏化方法构建稀疏因子组合。其二,提出了一种新的结合了压......
时间序列广泛存在于实际的复杂动态系统中,对其进行分析与建模来挖掘复杂系统动态行为变化的同时,开展前瞻性预测并提供辅助性决策......
针对当前飞机发动机状态预测过程中,不考虑相关变量状态变化,仅根据单变量历史时间序列对飞机发动机状态预测的问题,提出一种基于......
通信技术和雷达技术发展之迅速,融合之快,使其从军用扩展到商用,再到如今的民用车载雷达通信一体化。该系统巧妙地应用于车联网中,利用......
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术是当前4G-LTE中的核心技术,由于OFDM技术是通过多个子载波并......
随着信息技术的发展,传统的信号采集模式越来越不能够满足日益增长的数· 据量的需求。这急需一种能突破传统采样方式瓶颈的理论出......
近20年,台风路径与强度的预报能力随着数值模式的发展而不断提高。模式的结构设计和物理过程都日渐完备,进而初始条件对于数值预报......
多元时间序列广泛存在于水文、气象、交通、医疗等各种领域,对这些时间序列进行分析与预测,在指导人类社会的生活、生产等方面具有......
随着微波工程中高工作频率、高功率、高集成度、高复杂性等器件研究不断推进,超电大尺寸问题和多尺度问题层出不穷,要求我们深入研......
核自适应滤波器(KAF,kernel adaptive filter)在信号处理方面有着很广泛的应用,它作为一类新型的自适应滤波器(AF,adaptive filter......
古生物学常涉及多样性对比的研究.因为待比较的样本通常大小不一,所以直接对原始数据进行比较一般并不准确.稀疏标准化方法使两样......
提出了二维半(灰度/深度)图像序列的三维內插方法,该方法摆脱了原实摄路径限制,可在空间內任意巡行。采用空间稀疏化采样,从而达到......
本文基于特征基函数方法(CBFM)与低阶交叉近似(ACA)方法,提出一种新型的CBFM-ACA方法;来分析有限尺寸的共形频率选择表面。该方法一......
矩量法求解电大尺寸介质柱散射时生成大型线性方程组,该文用离散小波包方法对其快速求解。比较了该方法与离散小波变换方法的时间复......
PLA自动版图设计系统可以使设计者快速地得到宏单元,从电路盒物理版图的细节中解放出来。由于PLA较低的设计费用和可编程的特点,设计系统对......
稀疏化是压缩感知理论的关键,对信号恰当的稀疏表示能提高恢复的精度.本文提出一种基于参数字典的稀疏表示方法,把参数字典设计作......
本文提出了一种基于稀疏化最小二乘支持向量机的WSN节点区域定位算法。算法将WSN室内定位问题看作以传感器节点RSSI值为特征量的多......
凭借着其具有的稳定性,友好性,隐蔽性等优势,人脸识别技术在生物识别领域中正在受到越来越多的关注。在比较理想和环境较为简单的......
提出了一种基于核密度估计(KDE)的核分类算法SKVM。SKVM构建了可稀疏化分类器参数的模型,并根据两类样本的密度差信息构造了约束函......
近些年来,随着现代生物科学和计算机技术的快速发展,蛋白质序列数据增长迅猛。根据序列预测蛋白质的功能,是生物信息学的研究热点......
语音识别是一种最直接、最便捷的人机交互手段,属于多维模式识别的范畴。最小二乘支持向量机是机器学习领域目前研究较热的一种模......
随着模式识别和人工智能的不断发展,人的行为分析作为计算机视觉的一个重要的研究领域取得了长足的进步。其研究从简单场景下二值图......
在保证适当学习精度前提下,神经网络的神经元个数应该尽可能少(结构稀疏化),从而降低成本,提高稳健性和推广精度.本文采用正则化方......
降维是一种重要的高维数据处理技术。它将高维空间中的数据,根据某种假设和方法,转化为低维空间中的表示点。其目的是在减少数据的维......
在现代信息社会,多维时间序列的研究变得越来越重要.相比于单变量时间序列,多维时间序列的研究还远远不够.多维时间序列的传统VARMA......
神经网络的输入数据中有时包含有一些无用的信息,我们称它们为冗余数据。如果包含有冗余数据,我们就需要把它们找出来,我们把这个......
针对超临界直流锅炉受热面存在热力性质的较大变化及很强的非线性,采用稀疏化核偏最小二乘法对直流锅炉受热面的过冷段、蒸发段和......
天线阵列的宽频段测向特性十分复杂,使采用智能学习的方法对波达方向进行估计时,面临着一个海量数据的复杂学习问题.采用LS-SVM建......
最小二乘支持向量机与传统支持向量机相比在训练速度上有所提高,但当训练样本数目较大时,训练速度也相对缓慢.针对这一特点,对最小......
肾间质纤维化(interstitial fibrosis,RIF)是指由各种损伤因素引起的肾脏病理过程,组织学表现为肾间质内的成纤维细胞显著增生和细......
针对二维小波变换捕捉方向信息有限,不能稀疏地表示MRI图像中曲线状奇异特征的缺点,提出了一种基于离散剪切波变换的压缩感知MRI图......
现有的轨迹匿名算法没有充分考虑轨迹内外在特征信息以及移动对象个性化的隐私需求.为此,本文提出个性化轨迹κ-匿名的概念,并提出......
4G/5G网络功能特性合理应用可有效提升网络质量,但由于当前网络存在多种功能特性资源在同一区域共用的情况,造成功能特性评估结果......
受限玻尔兹曼机(RBM)作为深度学习算法的一种基础模型被广泛应用,但传统RBM算法没有充分考虑数据的稀疏化特征学习,使得算法性能受数据......
解的稀疏性的丧失——所有的训练样本均作为支持向量,是最小二乘支持向量机的缺点之一,针对导致模型复杂度提高和模型训练、识别速......
提出了一种适用于半导体辐射探测器的全集成CMOS读出电路,该电路结合自触发方式,采用新型的稀疏化方法。当一个通道占用公共输出级时......
分析了红外图像的数据特性,并对红外数据进行稀疏化处理,提出了基于压缩感知理论的红外图像成像方法。在红外图像测量平面使用随机观......
针对最小二乘支持向量机失去标准支持向量机稀疏特性的问题,提出了一种基于密度加权的稀疏化算法.首先计算样本的密度信息,对样本......
目的基因表达谱数据分析是生物信息学领域最重要的研究内容之一。其可实现对不同病理分型的肿瘤的正确分类,对肿瘤诊断和治疗具有重......
本文采用有限差分格式和Daubechies正交小波,提出了一种求解Black-Scholes方程数值解新算法.为美式看跌期定价提供了一条新的途径.......