如何解决机器翻译中的稀疏问题，以提高翻译的质量和流畅度    机器翻译技术的发展，使得跨语言交流变得更加便捷和高效。然而，在实际应用中，由于语言之间的差异性以及数据稀疏性等问题，机器翻译系统往往存在翻译质量不佳、流畅性差的情况。因此，如何解决机器翻译中的稀疏问题，以提高翻译的质量和流畅度成为了当前研究的热点之一。    一、稀疏问题的本质分析  &...

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...

高维信号的稀疏感知与处理高维信号的稀疏感知与处理随着科技的不断发展，我们所接收到的信号越来越复杂，信号的维度也越来越高。高维信号的处理成为了一个重要的研究领域。在高维信号的处理中，稀疏感知技术被广泛应用。稀疏感知技术是一种通过少量的观测来恢复信号的技术。在高维信号的处理中，信号通常是稀疏的，即信号中只有少量的非零元素。稀疏感知技术利用这个特点，通过少量的观测来恢复信号。这种技术在信号处理、图像处理...

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...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 105825200 A(43)申请公布日 2016.08.03(21)申请号 CN201610196286.4正则化与稀疏(22)申请日 2016.03.31(71)申请人 西北工业大学    地址 710072 陕西省西安市友谊西路127号(72)发明人 张艳宁 李飞 张秀伟 魏巍 张磊 蒋冬...

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...

---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 基于稀疏表示的图像重建算法研究+文献综述摘要图像在获取、存储、传输等过程中都会受到特定噪声的污染，造成图像质量的下降，因此图像的重建是图像处理中的一个重...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113960600 A(43)申请公布日 2022.01.21(21)申请号 CN202111402837.5(22)申请日 2021.11.23(71)申请人 中国科学院空天信息创新研究院    地址 100190 北京市海淀区北四环西路19号(72)发明人 徐仲秋 张冰尘 蒋鹏宇 张柘 吴一...

稀疏编码与卷积神经网络的融合研究在机器学习领域，稀疏编码和卷积神经网络是两个非常重要的概念。稀疏编码是一种能够将输入数据表示为稀疏向量的技术，而卷积神经网络则是一种能够自动学习特征表示的深度学习模型。本文将探讨稀疏编码与卷积神经网络的融合研究，以及这种融合对于机器学习任务的影响。首先，我们来了解一下稀疏编码的基本原理。稀疏编码的目标是到一组基向量，使得输入数据能够用这些基向量的线性组合来表示。为...

正则化与稀疏lasso筛选的参数    Lasso筛选是一种常用的特征选择方法，它通过对模型系数进行惩罚，从而将一些特征的系数缩减为零，从而实现特征的筛选。Lasso筛选的参数主要包括以下几个方面：    1. α值（alpha），α值是Lasso模型中的正则化参数，用于控制模型系数的稀疏程度。当α越大时，模型系数越趋向于稀疏，即越多的特征系数会被缩减为零。...