【摘 要】
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为了提高字典学习算法的分类性能，提出基于编码系数和原子的双权重约束判别字典学习算法（DWCDL）。利用编码系数矩阵的行向量（Profiles）构造原子权重约束项，促使相似的原子重构同类
【机 构】
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广东技术师范学院工业中心,哈尔滨工业大学深圳研究生院生物计算研究中心
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为了提高字典学习算法的分类性能，提出基于编码系数和原子的双权重约束判别字典学习算法（DWCDL）。利用编码系数矩阵的行向量（Profiles）构造原子权重约束项，促使相似的原子重构同类训练样本，并减少原子间的自相关性。利用训练样本的类标设计编码系数的权重，促使同类的训练样本有相似的编码系数。实验结果表明DWCDL算法比七个稀疏编码和字典学习算法取得更高的分类性能。
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