单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级基于稀疏表示的识别方法稀疏表示(SR)的原理基于SR识别的原理基于SR识别的效果识别方法的实现常用稀疏求解算法常用识别认证方法算法实验算法验证实验识别实验字典相关性测试稀疏表示(SR)的原理线性表示如何用于识别给定m维空间中一组过完备的基A 如何选择最少个数的基向量x重构给定向量y 基于SR识别的原理共有k个类每个类下的每个样
第28卷 第5 期
一种基于L 1 -L 1 范数稀疏表示的地震反演方法石战战夏艳晴周怀来王元君唐湘蓉 1. 成都理工大学 工程技术学院四川 乐山 614000 2. 成都理工大学 地球物理学院四川 成都 610059 异常值敏感度对比分析 abcd—传统算法反演结果efgh—L 1 -L 1 范数稀疏表示反演结果由上到下异常值数量分别为015和10 物探与化探201943(4):
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Click to edit Master title styleClick to edit Master text stylesSecond levelThird levelFourth levelFifth levelMMSE Estimation for Sparse Representation ModelingBy:
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基于Bandelet变换的图像稀疏表示及
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级稀疏图像表示和自然计算焦李成西安电子科技大学智能信息处理研究所2006.81报告内容稀疏图像表示稀疏几何图像表示稀疏几何表示域隐马模型过完全稀疏表示.自然计算人工免疫系统协同进化粒子群优化.2第一部分:稀疏图像表示3小波分析的局限性寻求客观事物的稀疏表示方法 一直是计算机视觉数学数据压缩等领域的专家学者致力于的研究目标.对于含
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