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基于非局部自相似性的稀疏表示遥感图像去噪方法[发明专利]

2024-09-30

(10)申请公布号              (43)申请公布日              (21)申请号 201510192014.2(22)申请日 2015.04.21G06T 5/00(2006.01)(71)申请人南京理工大学地址210000 江苏...

范数的三个条件

2024-09-30

范数的三个条件1.引言1.1 概述概述部分的内容:范数是数学中一种度量向量的大小的方式。它是向量空间中的一种函数,将向量映射为非负实数。在实际应用中,范数经常被用来衡量向量的长度、大小或距离。范数的概念在数学、物理、计算机科学等领域有着广泛的应用和重要的作用。本文将介绍范数的三个条件。在讨论这三个条件之前,我们将先对范数进行定义和讨论其基本性质。然后,我们将详细讲解范数的三个条件,这些条件对于确定...

基于学习型卷积稀疏编码的图像去雨方法

2024-09-30

(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 113902931 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111095476.4(22)申请日 2021.09.17(71)申请人 淮阴工学院    地址 223400 江苏省淮安市涟水县海安路10号安东大厦八楼(72)发明人 陈华松 杜娟 华妮娜 李健 郑媛媛 裴...

矩量法中阻抗矩阵的稀疏化研究

2024-09-30

矩量法中阻抗矩阵的稀疏化研究    本文旨在探讨矩量法中阻抗矩阵的稀疏化研究。首先,本文介绍了矩量法的基本概念,并介绍了阻抗矩阵的构成和特征。其次,介绍了阻抗矩阵的稀疏化技术,其中包括数据稀疏、正则化和稀疏模型。最后,我们进行了实际应用,通过使用稀疏化技术来优化阻抗矩阵,取得了较好的结果。    【关键词】哪种正则化方式具有稀疏性   ...

《几类快速支持向量机模型及算法研究》范文

2024-09-30

《几类快速支持向量机模型及算法研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断进步,机器学习已成为当今科研领域的热点之一。其中,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为监督学习模型的一种,广泛应用于图像分类、文本分类、生物信息学等领域。然而,传统的支持向量机在处理大规模数据时存在计算复杂度高的问题。因此,本文将研究几类快速支持向量机模型及算法,以提高其在大规模数据上的处理速度...

探索稀疏编码算法中稀疏性参数的选择方法

2024-09-30

探索稀疏编码算法中稀疏性参数的选择方法稀疏编码算法是一种常用于特征选择和信号处理的方法。在稀疏编码中,稀疏性参数是一个关键的参数,它决定了编码过程中的稀疏性程度。选择合适的稀疏性参数对于算法的性能至关重要。本文将探索稀疏编码算法中稀疏性参数的选择方法。1. 稀疏性参数的定义稀疏性参数是稀疏编码算法中的一个参数,用于控制编码过程中的稀疏性程度。在稀疏编码中,稀疏性参数越大,编码结果越稀疏,即编码向量...

卷积神经网络的参数剪枝和稀疏化方法(四)

2024-09-30

随着人工智能技术的不断发展,卷积神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。然而,随着网络模型的不断加深和参数规模的不断增大,模型的存储和计算成本也在不断增加。为了解决这一问题,研究者们提出了一系列的参数剪枝和稀疏化方法,以在保持模型性能的同时减少模型的存储和计算开销。哪种正则化方式具有稀疏性一、参数剪枝参数剪枝是一种常用的模型压缩方法,它通过去除网络中的冗余参数来减小网络的...

稀疏编码算法的收敛性分析与优化方法

2024-09-30

稀疏编码算法的收敛性分析与优化方法稀疏编码算法是一种常用的信号处理技术,它在许多领域中得到了广泛的应用。稀疏编码算法的核心思想是通过对信号进行稀疏表示,从而实现信号的压缩和降维。本文将对稀疏编码算法的收敛性分析与优化方法进行探讨。在稀疏编码算法中,我们通常使用一个稀疏基向量矩阵来表示信号。这个矩阵的每一列都是一个基向量,而信号则可以通过这些基向量的线性组合来表示。稀疏编码算法的目标是到一个最优的...

稀疏编码的鲁棒性分析与异常数据处理

2024-09-30

稀疏编码的鲁棒性分析与异常数据处理哪种正则化方式具有稀疏性在现代数据处理的领域中,稀疏编码是一种重要的技术,被广泛应用于信号处理、图像处理、机器学习等领域。稀疏编码的主要目标是通过对信号进行压缩表示,提取出信号中的主要信息,同时抑制噪声和异常数据的影响。本文将对稀疏编码的鲁棒性进行分析,并探讨如何处理异常数据。首先,我们来了解一下稀疏编码的基本原理。稀疏编码是一种通过线性组合来表示信号的方法,其核...

稀疏编码算法的收敛性与稳定性分析

2024-09-30

稀疏编码算法的收敛性与稳定性分析稀疏编码算法是一种常用的信号处理和机器学习算法,它在多个领域都有广泛的应用。稀疏编码算法的目标是通过对信号进行稀疏表示,从而实现信号的降维和特征提取。在实际应用中,我们经常需要分析稀疏编码算法的收敛性和稳定性,以确保算法的有效性和可靠性。首先,我们来看稀疏编码算法的收敛性。收敛性是指算法在迭代过程中是否能够逐渐趋于稳定状态。对于稀疏编码算法来说,收敛性主要体现在迭代...