小型微型计算机系统Journal of Chinese Computer Systems 2020年12月第12期 Vol.41 N o. 12 2020一种梯度正则化稀疏表示的图像超分辨率重建方法黄淑英，胡晓燕，吴昕，吴佳俊，许亚婷(江西财经大学软件与物联网工程学院，南昌330032)E-mail ：************************摘要：近年来，稀疏表示的方法在图像超分辨率（Su...

基于非局部统计稀疏表示的图像去噪研究图像去噪是图像处理中一个非常重要的问题，它旨在去除图像中的噪声并恢复清晰的图像信息。在实际应用中，图像去噪不仅仅是一种去除噪声的操作，更是一种预处理方法。它可以为图像特征提取、目标检测、图像识别等后续工作提供更高质量的数据。因此，研究有效的图像去噪技术对于提高图像处理的效率和质量具有非常重要的意义。近年来，基于稀疏表示的图像去噪方法已经成为了当前最受欢迎和最前沿...

RESULTS COMMUNICATION基于加权稀疏与加权核范数最小化的图像去噪刘绪娇武汉科技职业学院公共课部，湖北  武汉  430000摘要：为提高图像去噪的性能，本文提出一种基于加权稀疏表示结合加权核范数最小化的图像去噪算法。通过高斯混合模型（G M M）学习算法，从自然图像中学习非局部自相似先验信息，利用加权稀疏编码来辅助重构图像的细节纹理，及低秩正则化来恢复噪声图像...

数据保真项与稀疏约束项相融合的稀疏重建高红霞;谢剑河;曾润浩;吴梓灵;马鸽【摘 要】Aiming at the process of low-dose photon counting imaging with Poisson-Gaussian mixed noise ,a sparse reconstruction method of integrating data fidelity term...

深度学习中的标签噪声问题及解决方案第一章 引言深度学习作为机器学习中的重要技术之一，在许多领域都获得了巨大的成功。然而，在实际应用中，深度学习面临着一个棘手的问题，那就是标签噪声问题。标签噪声指的是训练数据中存在错误或者不准确的标签。标签噪声会对模型的性能和泛化能力产生严重的影响，因此如何在深度学习中有效地处理标签噪声问题成为了一个热门研究课题。第二章 标签噪声问题的原因标签噪声问题的产生原因较为...

技术应用2021年第42卷第1期自动化与信息工程35*基金项目：广东省自然科学基金（2018A030313306）基于不确定性感知的语音分离方法*涂斌炜吕俊（广东工业大学自动化学院，广东广州510006）摘要：为抵御噪声的干扰，提出一种基于不确定性感知的语音分离方法。在训练阶段，采用双链路架构分别学习噪声和语音源成分的编解码子网和分离子网；在测试阶段，以闭式解的形式自适应更新噪声编码子网，减小训练...

第39卷第4期              温 州 大 学 学 报（自 然 科 学 版）              2018年11月 V ol 39, No 4              &n...

关于正则系综的分布函数的推导    正则噪声的分布函数推导主要基于常用的正态分布的概率密度函数的推导及其在正则噪声中的运用。    首先，我们基于正态分布的概率分布函数及其公式进行推理：    正态分布概率密度函数是一种常见的概率分布函数，它可用一个高斯曲线来表示：    ![P(x) = \frac{1}{\sqrt...

基于Python语言和支持向量机的字符验证码识别作者：杨雄来源：《数字技术与应用》2017年第04期        摘要：验证码的主要目的是区分人类和计算机，用来防止自动化脚本程序对网站的一些恶意行为，目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵。本文以某高校教务系统的字符验证码作为研究对象，利用图像处理的方法，对验证码图像进行二值化、去离散噪声、字...

浅析稀疏优化在机器学习中的应用    稀疏优化在机器学习中的应用已经成为当前机器学习领域的研究热点之一。随着大数据和深度学习的发展，稀疏优化技术对于提高模型的泛化能力和减少模型的复杂度起到了至关重要的作用。本文将从稀疏优化的概念入手，对其在机器学习中的应用进行浅析。    一、稀疏优化的概念    稀疏优化是指在进行参数优化时，采用约束或...

稀疏编码的稳定性分析与鲁棒性评估哪种正则化方式具有稀疏性稀疏编码是一种常用的信号处理技术，它通过将信号表示为尽可能少的非零系数来实现信号的压缩和降维。然而，稀疏编码的稳定性和鲁棒性一直是研究者们关注的问题。本文将对稀疏编码的稳定性进行分析，并评估其在面对噪声和干扰时的鲁棒性。首先，我们来探讨稀疏编码的稳定性。稀疏编码的目标是到一组稀疏系数，使得通过这些系数重构的信号与原信号尽可能接近。稳定性指的...

人工智能ai正则化使用方法如何处理AI技术模型中的噪声问题一、引言在人工智能领域，噪声是一个普遍存在的问题。它可以出现在数据集中、训练过程中或者是模型的应用阶段。噪声对于AI技术模型的准确性和稳定性都有着重要影响。本文将探讨如何处理AI技术模型中的噪声问题，并提供一些解决方案。二、噪声类型及影响1. 数据集噪声：数据集可能包含错误标签、重复样本或不完整的数据，这些都会对模型的训练造成干扰。例如，在...

-----------------------------------Docin Choose -----------------------------------豆 丁 推 荐↓精 品 文 档The Best Literature----------------------------------The Best Literature文章编号：１００７－７２９４（２００７）０１－０１３６－０７...

采用方差-协方差分量估计GPS时间序列噪声特性张旭飞【摘 要】本文采用方差-协方差分量估计分析GPS残差时间序列噪声特性.介绍了该方法如何运用于GPS时间序列分析,详细的推导了函数模型,建立了数据处理流程.对比传统的极大似然估计,该方法可以定量计算各噪声分量的大小,并且具有计算速度快,数学模型严谨等优点.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2017(000)004【总页数】5页(P33-37)...

图像复原技术研究国内外文献综述作为日常生活中广泛使用的技术，图像修复技术汇集了国内外许多重要技术。实际上，图像复原分为三种标准：首先是搭建其劣化图像的图像模型；其次去研究和筛选最佳的图像复原方法；最后进行图像复原。所有类型的成像模型和优化规则都会导致应用于不同领域的不同图像恢复算法。我们对现有的图像复原方法大致做了总结，如利用线性代数知识的线性代数复原技术、搭建图像退化模型的去卷积图像恢复技术以及...

学习算法中的特征选择和降噪技术在机器学习领域中，特征选择和降噪技术是非常重要的一部分。特征选择可以帮助我们从原始数据中选择出最具有代表性的特征，降低了数据维度，提高了模型的准确性和效率。而降噪技术则可以帮助我们去除数据中的噪声，提高模型的鲁棒性和泛化能力。本文将介绍特征选择和降噪技术的一些常见方法和应用。一、特征选择特征选择是指从原始特征集中选择出最有意义的特征子集，以提高机器学习模型的性能。特征...

熊政辉，李小军，戴志军，陈苏. 2019. 基于L 1范数正则化的强震动加速度记录基线漂移识别方法. 地震学报，41（1）：111−123. doi ：10.11939/jass.20180072.Xiong Z H ，Li X J ，Dai Z J ，Chen S . 2019. A method for identifying the baseline drift of strong-moti...

l1正则和l2正则的共同点l1正则和l2正则作为常见的正则化方法，都用于解决机器学习中的过拟合问题。尽管它们的计算方式不同，但它们有一些共同的特点。首先，l1正则和l2正则都是通过向目标函数添加一个正则化项的方式实现。正则化项的引入有助于限制模型参数的大小，从而避免模型过于复杂，减少过拟合的风险。这对于在训练集上表现良好但在测试集上泛化能力差的模型是尤其重要的。正则化解决过拟合其次，l1正则和l2...

支持向量机对噪声数据的鲁棒性优化方法支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题中。然而，当面对噪声数据时，传统的SVM模型可能会出现性能下降的情况。因此，研究者们提出了一系列的鲁棒性优化方法，以提高SVM在处理噪声数据时的效果。一、引言噪声数据是指在训练集中存在错误标记或异常样本的数据。这些噪声数据会对传统的SVM模型造...

正则化可以产生稀疏权值稀疏表示算法在图像处理中的应用图像处理一直是计算机视觉领域的重要研究方向之一，而稀疏表示算法则是近年来被广泛应用的一种方法。稀疏表示算法基于信号压缩的理论，试图从输入信号中提取一组具有最少数量部件的特征向量，进而实现信号的压缩和重建等多种功能。在图像处理中，稀疏表示算法可以用于图像压缩、降维、去噪、分割等多种任务，本文将详细介绍稀疏表示算法在图像处理方面的具体应用。一、图像压...

矩阵范数及其求导在机器学习的特征选择中，利⽤选择矩阵的范数对选择矩阵进⾏约束，即是正则化技术，是⼀种稀疏学习。矩阵的L0,L1范数为了度量稀疏矩阵的稀疏性，则定义矩阵的⼀种范数，为：∥W∥1=∑i,j|W i,j|。即为矩阵所有元素的绝对值之和，能够描述接矩阵的稀疏性，但是在优化时，难度较⼤，是将情况向矩阵中元素尽可能是0的⽅向优化。1）L0范数是指向量中⾮0的元素的个数。如果我们⽤L0范数来规则...

adaboost过拟合解决方法正则化可以防止过拟合    Adaboost算法是一种常见的分类算法，该算法可以将多个弱分类器组成一个强分类器，实现非常高的分类准确率。但是，在实际应用中，Adaboost算法也存在着过拟合现象，即在训练数据上表现非常好，但在测试数据上表现不佳。    针对Adaboost算法的过拟合问题，可以采取以下解决方法：  &...

第40卷第2期2021年4月红外与毫米波学报J.Infrared Millim.Waves Vol.40，No.2 April，2021基于L1范数优化模型的遥感图像条纹去除方法李凯1，2，3，李文力1，2，3，韩昌佩1，2*（1.中国科学院上海技术物理研究所，上海200083；2.中国科学院红外探测与成像技术重点实验室，上海200083；3.中国科学院大学，北京100049）摘要：从条纹噪声的结...

全变差正则化模型的噪声图像复原算法    全变差正则化模型的噪声图像复原算法    摘要：噪声图像复原是数字图像处理领域的重要任务之一。在实际应用中，图像往往会受到各种噪声的干扰，降低图像质量和视觉效果。全变差正则化模型是一种常用的图像复原方法，它通过最小化图像的总变差来以很好地去除噪声。本文将介绍全变差正则化模型的基本原理和算法，并结合具体的噪声图像复原实...

总变差正则化总变差正则化是指在机器学习算法中用来减少噪声干扰的一种方法。在大数据时代，数据源源不断地产生，但是数据中存在噪声和不必要的信息，这些都会对机器学习算法的效果产生不良影响。而使用总变差正则化，可以减少噪声干扰，使机器学习算法更加精确和可靠。总变差正则化的主要作用是对数据进行平滑处理，避免数据的不连续和不光滑导致的偏差，从而得到更加稳定和准确的结果。总变差正则化可以应用于图像处理、信号处理...

了解机器学习模型中的噪声问题及解决方案机器学习模型是一种通过计算机程序从数据中学习和获取知识的方法。然而，在实际应用中，机器学习模型经常面临噪声的干扰。噪声是指数据中包含的错误或异常值，这些噪声会干扰模型的学习和预测能力，导致模型的性能下降。因此，了解机器学习模型中的噪声问题及解决方案对于提高模型的鲁棒性和准确性至关重要。机器学习模型中的噪声问题主要表现在两个方面：数据噪声和模型噪声。正则化解决什...

基于正则化方法的图像去噪算法研究正则化解决什么问题在数字图像处理领域，去噪是一个非常重要的问题。在实际应用中，由于噪声的干扰，往往会导致图像信息的模糊和失真。因此，如何有效地去除图像噪声，提高图像质量，一直是数字图像处理研究的热点问题之一。为了解决图像去噪问题，近年来出现了许多不同的方法，其中基于正则化的方法备受关注。正则化方法是一种数值分析中常用的方法，通过引入正则化项，把优化问题转化为带约束的...

如何解决神经网络中的噪声干扰问题正则化解决什么问题神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它通过学习和训练来完成各种任务。然而，在实际应用中，神经网络往往会受到噪声干扰的影响，导致其性能下降。本文将探讨如何解决神经网络中的噪声干扰问题。首先，我们需要了解噪声干扰对神经网络的影响。噪声干扰是指在输入数据中存在的不相关的、随机的干扰信号。这些干扰信号可能来自于传感器的误差、数据采集过程中的干扰以及...

如何解决机器学习技术中的模型泛化能力和标签噪声问题机器学习技术的发展为我们提供了许多强大的工具和方法，使我们能够从海量数据中发现有价值的知识和规律。然而，机器学习模型的泛化能力和标签噪声问题是困扰我们的两个主要挑战。本文将讨论如何解决这两个问题。首先，我们来谈谈机器学习模型的泛化能力问题。泛化能力是指模型在见过的样本之外的未见过的数据上的预测能力。泛化能力差可能导致模型在实际应用中的表现较差，出现...

不完全鲁棒主成分分析的正则化方法及其在背景建模中的应用作者：史加荣　郑秀云　杨威来源：《计算机应用》2015年第10期        摘要：针对现有的鲁棒主成分分析（RPCA）方法忽略序列数据的连续性及不完整性的情况，提出了一种低秩矩阵恢复模型——正则化不完全鲁棒主成分分析（RIRPCA）。首先基于序列数据连续性的度量函数建立了RIRPCA模型，即最小化矩阵...