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随着科技的发展和人们收集数据能力的提高，许多领域产生了高维，海量或者具有某种复杂结构的数据。如何对这些数据进行处理受到越来越......
学位
为解决高维稀疏建模问题，本文从经验风险最小化原则出发推导出一个基于零范数约束的特征选择判据，并利用嵌入式设计模式的特点将其与......
在5G和B5G时代,大量低复杂度、低成本、低功耗的小型设备将被广泛接入通信网络中并形成规模庞大的物联网络,其接入密度将高达每平......
子空间学习可以通过多种技术来开展，对一些流行且被广泛使用的子空间学习方法，简要回顾其基于L1-范数的鲁棒建模．从主成分分析开始介......
高维特征选择问题也称为稀疏建模问题,是当前机器学习研究领域的热点研究问题之一,目标是解决现有的特征建模方法在高维特征空间普......
随着数据采集技术的不断进步,原始数据的维度变的越来越高。更高维度的数据能获得更多有用信息的同时也引入很多冗余、增加算法的......
在高维特征空间，特征往往具有低维流形结构，因此，对揭示和推断这种结构具有重要意义。而且，特征空间在高维空间中具有稀疏特性。因此，流......
针对目前非均匀模糊图像盲复原算法在复原效果、计算和存储复杂性以及自动化程度方面存在的问题和不足,研究基于广义可加卷积模型......
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