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图像稀疏表征多字典学习的联合优化训练方法
图像稀疏表征多字典学习的联合优化训练方法
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作者： 陶晓明 黄丹蓝 徐迈 葛宁 陆建华 100084 北京市海淀区清华园1号
图像稀疏表征多字典学习联合优化训练方法，属于多媒体通信和图像数据处理领域，其特征在于，把训练用图像单元的梯度矩阵经奇异值分解后的奇异值矩阵中的非零元素视作对应梯度方向的能量值，根据设定的能量值参数门限把图像单元分为各... 详细信息
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稀疏与低秩表征中的判别模型研究及其应用
稀疏与低秩表征中的判别模型研究及其应用
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作者： 俞牡丹 浙江师范大学
学位级别：硕士
随着信息科技的发展,人脸识别技术正日益显示出其价值,因此受到了研究人员的广泛关注。目前,研究人员提出了各种有关人脸识别的方法,也取得了一定的成果。但是由于多种因素会导致人脸识别困难,包括光照、姿势、遮挡等较大变化,甚至不同... 详细信息
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一种基于稀疏表征分类算法的运动想象脑电分类处理方法
一种基于稀疏表征分类算法的运动想象脑电分类处理方法
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作者： 莫宏伟 赵岩岩 张经睿 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室
本发明属于脑电信号识别领域以及人工智能领域，具体涉及一种基于稀疏表征分类算法的运动想象脑电分类处理方法。本发明包括：试备者在外部干扰较小的环境中，头部戴上无线或有线传输的头皮电极帽，根据提示想象运动动作，脑电帽检测到... 详细信息
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基于字典学习和稀疏表征的地震资料高分辨率处理方法
基于字典学习和稀疏表征的地震资料高分辨率处理方法
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作者： 张归前 王峣钧 陈豪 胡光岷 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
本发明公开了一种基于字典学习和稀疏表征的地震资料高分辨率处理方法，包括以下步骤：S1、进行井震标定，提取地震子波；S2、建立联合样本；S3、利用K‑SVD算法训练得到联合字典；S4、将实际采集到的地震数据做归一化处理；S5、将归一... 详细信息
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井控稀疏表征大规模谱聚类地震相划分方法
井控稀疏表征大规模谱聚类地震相划分方法
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作者： 王峣钧 李昊阳 胡光岷 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
本发明公开了一种井控稀疏表征大规模谱聚类地震相划分方法，包括以下步骤：S1、输入测井数据和测井数据所对应的岩相标签；S2、输入地震数据所得属性体，对该数据按照地震数据采样方式进行网格化，将网格化坐标进行随机采样，得到k个... 详细信息
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一种基于拉普拉斯正则化的低秩稀疏表征图像特征学习方法
一种基于拉普拉斯正则化的低秩稀疏表征图像特征学习方法
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作者： 孟敏 兰孟城 武继刚 王勇 510006 广东省广州市越秀区东风东路729号
本发明公开一种基于拉普拉斯正则化的低秩稀疏表征图像特征学习方法，包括以下步骤：（1）将数据集随机分成训练集和测试集；（2）构建训练集的无向权重图，并计算其拉普拉斯矩阵；（3）初始化特征提取矩阵，对训练集进行初次特征提取；... 详细信息
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基于快速正交字典的稀疏表征正则化叠前AVO反演方法
基于快速正交字典的稀疏表征正则化叠前AVO反演方法
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作者： 王峣钧 刘宇 厍斌 胡光岷 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
本发明公开一种基于快速正交字典的稀疏表征正则化叠前AVO反演方法，应用于地球物理勘探解释技术领域，针对现有基于KSVD字典反演的运算速率慢且受控参数多的问题，本发明根据已知的角道集地震数据、子波序列、入射角信息和初始模型参... 详细信息
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面向空间信息网络的跨域资源层次化稀疏表征方法
面向空间信息网络的跨域资源层次化稀疏表征方法
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作者： 盛敏 鲍晨曦 周笛 李建东 史琰 白卫岗 朱彦 李浩然 710071 陕西省西安市太白南路2号
本发明公开了一种面向空间信息网络的跨域资源层次化稀疏表征方法，实现的具体步骤为：1)构建待表征的空间信息网络；2)划分待表征空间信息网络的规划时间；3)获取同层异轨卫星的星间关系矩阵；4)对同层异轨卫星的星间关系进行稀疏表征... 详细信息
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一种参数化稀疏表征的机载SAR运动目标聚焦方法
一种参数化稀疏表征的机载SAR运动目标聚焦方法
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作者： 陈一畅 刘奇勇 洪亮 周乐 430019 湖北省武汉市江岸区黄埔大街288号
本发明一种参数化稀疏表征的机载合成孔径雷达SAR运动目标聚焦方法，以经SAR距离徙动成像算法处理过的散焦的动目标复数图像数据为输入数据，以目标距离、方位二维速度参数构建动目标散焦数据相位补偿函数；然后基于速度参数候选集合中... 详细信息
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基于约束稀疏表征的社交媒体信息传播图数据压缩方法
基于约束稀疏表征的社交媒体信息传播图数据压缩方法
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作者： 翟学萌 潘梦阳 胡光岷 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
本发明公开了一种基于约束稀疏表征的社交媒体信息传播图数据压缩方法，包括以下步骤：S1、数据采样：对传播网络的每个节点进行采样，获得网络中每个节点的自我中心网络；S2、数据预处理：将自我中心网络表示成邻接矩阵的形式，并获得... 详细信息
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