为了降低图像分类算法的计算复杂度,提高图像分类的准确性,本研究提出一种基于稀疏非负张量分解的图像分类算法,首先提取图像本身的结构特征信息得到图像特征数据,再把子空间数据稀疏性作为约束项,添加到非负张量分解目标函数中,再利用稀疏约束的非负张量分解算法对图像数据集进行降维处理,最后使用支持向量机方法对图像数据库进行分类.实验结果表明,本研究提出的算法能有效提高图像分类的准确性并降低计算复杂度.
作者:徐慧敏; 陈秀宏 期刊:《智能系统学报》 2019年第06期
非负矩阵分解是一种流行的数据表示方法,利用图正则化约束能有效地揭示数据之间的局部流形结构。为了更好地提取图像特征,给出了一种基于图正则化的稀疏判别非负矩阵分解算法(graph regularization sparse discriminant non-negative matrix factorization,GSDNMF-L2,1)。利用同类样本之间的稀疏线性表示来构建对应的图及权矩阵;以L2,1范数进行稀疏性约束;以最大间距准则为优化目标函数,利用数据集的标签信息来保持数据样本之间的...
作者:彭梦冉 期刊:《长春工程学院学报·自然科学版》 2019年第03期
人脸识别是利用计算机提取人脸的相关特征,并由此辨别人物身份的一种应用技术,人脸图像的特征提取是人脸识别过程中最关键的技术之一,局部特征提取方法是人脸特征提取方法中比较常用的一种方法,而非负矩阵分解算法是一类应用较为广泛的局部特征提取方法。以人脸识别中的特征提取作为研究对象,在已有的非负矩阵分解算法理论的基础上,将矩阵变换理论、最速下降法和稀疏性理论结合,分别提出了基于矩阵变换的非负矩阵分解算法和基于最...
作者:喻泽峰 期刊:《赣南师范大学学报》 2019年第03期
带稀疏约束的优化模型常用于主成分分析和压缩感知等领域.随着张量研究的推进,高阶主成分分析和高阶压缩感知也被提出并取得一些研究成果.本文提出一个带稀疏约束的张量Z-特征向量求解的数学问题,并设计算法进行求解.
作者:刘喜武; 刘洪; 李幼铭 期刊:《地球物理学进展》 2004年第01期
Radon变换方法在地震资料处理中广泛采用,在地震同相轴识别和估计方面具有良好效果.无论是倾斜叠加,还是广义Radon变换方法,一般采用最小二乘反演方法实现.目前,在提高反演算法的效率和分辨率方面仍值得研究.本文从倾斜叠加的定义出发,阐明Radon变换分辨率问题的来源和解决办法.采用最小二乘反演方法研究高分辨率抛物线Radon变换和双曲Radon变换时,给出稀疏约束预条件共轭梯度法求解的高分辨率Radon变换的实现方法,同阻...
作者:卜丽静; 卜欣彤; 张过; 武文波; 张正鹏 期刊:《测绘科学》 2017年第10期
在卫星光学图像盲复原问题中,点扩散函数的估计和复原模型选择对结果影响很大。针对点扩散函数模板估计困难的问题,该文在分析图像中近似点状地物成像特点的基础上,提出了基于点状地物信息的椭圆抛物面模型点扩散函数估计方法,得到较好的点扩散函数模板;针对图像噪声对复原的影响问题,采用能够分离图像的信号和噪声的归一化稀疏约束模型进行盲复原。利用“吉林一号”卫星图像进行了实验。结果表明:该文提出的优化点扩散函数估计方...
作者:吴宏林; 赵淑珍; 王建新; 张建明; 喻小虎 期刊:《红外技术》 2019年第09期
针对单一先验知识不足以约束病态严重的图像超分辨率问题,本文提出了融合内外特征的图像超分辨率算法。针对图像的自相似性,通过采用基于内部特征的深度卷积网络学习来增强输入图像的细节纹理,去除超分辨率图像伪影;同时,使用基于外部图像的稀疏约束方法来学习图像结构信息,并结合高频残差字典来解决超分辨率重建中的高频信息缺失问题;最后通过卷积稀疏方法分别从基础层和细节层来融合内外特征的重建图像,以获得细节清晰、去伪影的...
作者:曹占中; 胡冬妮; 李煦; 潘接林; 颜永红 期刊:《网络新媒体技术》 2018年第05期
研究了基于L1范数约束的快速迭代算法,分析了其迭代过程以及与波束形成算法相结合的方式。提出了一种基于迭代数控制的波束形成算法,并给出了实现过程。所提算法避免了现有算法对信噪比估计的依赖,并提高了算法在低信噪比环境下的干扰抑制能力。经验证,该方法在维持了较低复杂度的前提下,其信干噪比在不同信噪比条件下的稳健性要优于对比算法。
作者:魏瑞芳; 周栋森 期刊:《计算机系统应用》 2018年第02期
针对非负矩阵分解后的数据稀疏性较低,训练样本偏多导致运算规模持续增大的普遍现象,本文提出基于稀疏约束的非负正则矩阵学习算法,本文算法是在样本几何结构信息条件上执行非负矩阵分解操作,并且与学习算法结合,不仅能够有效保持样本局部结构,还能够充分利用前期分解结果参加迭代运算,从而达到降低运算时间目的.本文实验表明与其他算法比较来说,本文方法在ORL人脸数据库上最多节省时间14.84 s,在COIL20数据集上为136.1 s;而在分解...
作者:康鹰; 杨清山; 冯清贤 期刊:《电子信息对抗技术》 2018年第06期
针对整个空间体域飞行器三维安全路径的优化问题,提出一种基于稀疏性约束蚁群算法的安全路径规划方法。该方法首先将空间体域划分为栅格,并计算各栅格中由所有雷达探测概率组成的威胁向量,然后对威胁向量进行量化以合成空间威胁值,最后利用稀疏性约束的蚁群算法进行路径规划寻优。仿真结果表明,该文方法可规划出最优的安全路径,并且相对传统蚁群算法,有效减少了搜索时间。
作者:徐毅; 李蓓蓓; 宋威 期刊:《计算机科学与探索》 2019年第04期
深度置信网络(deep belief network,DBN)通过逐层无监督学习进行训练,但训练过程中易产生大量冗余特征,进而影响特征提取能力。为了使模型更具有解释和辨别能力,基于对灵长类视觉皮层分析的启发,在无监督学习阶段的似然函数中引入惩罚正则项,使用CD(contrastive divergence)训练最大化目标函数的同时,通过稀疏约束获得训练集的稀疏分布,可以使无标签数据学习到直观的特征表示。其次,针对稀疏正则项中存在的不变性问题,提出一种改进...
作者:田泽; 杨明; 李爱师 期刊:《计算机研究与发展》 2018年第08期
字典学习是重要的特征表示方法之一,在人脸识别等方面有广泛的应用,特别适合解决姿态变化下的人脸识别问题,因而倍受研究者的关注.为有效增强字典的判别能力,研究者结合领域知识和抗噪等策略提出大量的字典学习模型,其中包括最近提出的同时进行降维和字典学习的方法,但这些方法侧重考虑样本中特定类的信息,未能有效考虑训练样本间的共享信息.因此,提出了一种稀疏约束下快速低秩共享的字典学习方法.该方法采用降维和字...
作者:张旭; 陈志奎; 高静 期刊:《小型微型计算机系统》 2018年第11期
随着计算机科学和生物医学的发展,基因表达谱数据能够以高维数据的形式导出,这为应用数据挖掘算法对其分析处理提供了可能.基因表达谱数据存在高维度和高冗余特性,实际应用中常需要进行维度约简.基于非负矩阵分解的方法常被选择为维度约简的手段,但由于传统方法未进行针对性处理,在基因数据集上的表现不佳.针对此类数据的特点,本文提出了一种基于非负矩阵分解的改进算法,结合图正则化处理和稀疏化理论,进一步加入了去噪处理,对处理...
作者:郭拓; 王英民; 任笑莹; 马远良 期刊:《声学学报》 2018年第04期
针对标准Capon波束形成器旁瓣级高以及期望信号方向存在误差时,性能会严重下降的问题,提出一种基于噪声及干扰空间谱加权的稀疏约束Capon波束形成方法。该方法利用波束响应本身具有的稀疏特性,以及在稀疏重构算法中l1范数具有抑制较大值保护较小值的特性,使用噪声及干扰的空间谱对不同角度的波束响应进行加权,然后施以稀疏约束。仿真、水池试验与湖上试验中,与其它几种方法比较表明该方法可以降低波束形成器的旁瓣级,获得较深的零...
作者:刘江斌; 林萱; 毛钦辉; 祝颖莲 期刊:《哈尔滨师范大学自然科学学报》 2018年第01期
探讨了不完全投影数据的CT图像重建问题.基于压缩感知理论,引入稀疏约束,构造了ART-算法和SART-迭代方法,对SART-方法应用前两步迭代信息进行加速.最后针对模拟数据与实际临床数据将所提算法与传统方法进行比较.
作者:薛亚茹; 王敏; 陈小宏 期刊:《石油地球物理勘探》 2018年第01期
L0范数是度量数据稀疏度的最优方法,但它具有的非凸性造成求解困难。本文将光滑L_0范数(Smoothed L_0 Norm,SL_0)稀疏约束引入Radon变换中,降低了其求解难度,并进一步提高了Radon变换的分辨率。即通过构建平滑的连续函数逼近L_0范数,以此作为抛物线Radon变换的目标函数,采用最速下降法和梯度投影原理获得最优解。理论模型和实际地震数据重建试验结果表明,该方法进一步提高了Radon变换分辨率,较好地恢复了缺失地震数据的连续性和A...
作者:叶会娟; 刘向阳 期刊:《信息技术》 2017年第10期
针对卷积神经网络训练图像数据时,其学习到的卷积核是杂乱无章,没有规则的,提出了基于稀疏卷积核的卷积神经网络算法。该方法通过对平方误差代价函数加入稀疏约束项,在反向传播中修正卷积核时,使其学习到的部分卷积核近似于一阶微分梯度算子,即学习到的卷积核中部分值是0或者趋于0,可更好地来提取图像边缘特征。通过对手语图像数据及车牌图像数据进行训练的实验结果显示,其学习到的部分卷积核具有近似一阶微分的模板形式;并且相对...
作者:邹月娴; 刘诗涵; 王迪松 期刊:《控制理论与应用》 2017年第06期
低信噪比非稳态噪声环境中的语音增强仍是一个开放且具有挑战性的任务.为了提高传统的基于非负矩阵分解(nonnegativematrixfactorization,NMF)的语音增强算法性能,同时考虑到语音信号的时频稀疏特性和非稳态噪声信号的低秩特性,本文提出了一种基于多重约束的非负矩阵分解语音增强算法(multi-constraintnonnegativematrixfactorizationspeechenhancement,MC–NMFSE).在训练阶段,采用干净语音训练数据集和噪声训练数据集分别构建语音...
将压缩传感理论应用于分数傅里叶变换数字全息领域,提出了基于压缩传感的相移同轴分数傅里叶变换数字全息方法。计算机仿真结果证明了该方法的可行性;与传统的分数傅里叶变换数字全息相比,在远低于奈奎斯特采样定理所需数据量的情况下仍能准确地重建原图;与压缩传感的相移同轴傅里叶变换数字全息相比,可缩小傅里叶变换频谱的动态范围,改善图像重建质量。该方法可潜在地应用于基于数字全息的光场数据采集、压缩与存储等领域。
作者:潘新朋; 张广智; 宋佳杰; 张佳佳; 王保丽; 印兴耀 期刊:《中南大学学报·社会科学版》 2017年第01期