l1-范数相关论文
【目的】针对二分类问题,构造了一种新的基于L1-范数的v-双子限定支持向量机（L1-vTBSVM）。【方法】类似于v-双子限定支持向量机（v-TBS......
地幔转换带的导电性对温度、含水量、熔融状态等非常敏感,因此由地磁测深方法获得的电性结构可以很好的约束转换带性质,支撑深部动......
反演中,通常假设数据和模型参数具有高斯概率分布特征,通过求解L2-范数的目标函数得到一个光滑模型并使其响应与反演数据相拟合.但......
在图像处理与模式识别领域,图像数据量正以前所未有的速度增长,图像的维数也越来越高。然而,高维图像中包含大量冗余信息,极大增加......
当今社会,计算机的发展可谓是一 日千里,人们利用计算机从生活中获得了越来越多的信息。比如在计算机视觉领域中,随着计算机软硬件......
相干性,干扰现象的核心,它起源于量子态的一个重要性质,即量子叠加效应.量子相干性是量子信息处理任务中的重要组成部分,在物理学......
癌症是严重影响人类健康的重大疾病之一。随着基因芯片技术和第二代测序技术的发展,产生了大量的癌症组学数据。此类数据往往具有......
讨论信号恢复问题,对l1正则化模型,用光滑函数近似l1-范数,并用三项共轭梯度法进行求解.证明了水平集的有界性,函数梯度的Lipschit......
统计模式识别在判别分析领域扮演着重要的角色，也是模式识别的课题之一，作为统计模式识别基础的多元统计分析和鉴别分析在计算机出现......
针对近远场混合源定位问题,本文提出了一种基于稀疏信号重构的信源参数估计算法。该算法首先通过对接收信号的协方差矩阵进行稀疏......
在进行线性投影降维时,由于传统的最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)算法基于L2-范数,易于受到野值(outliers)及噪声的......
利用信号本身的结构特征，通过附加不同的稀疏约束，该模型利用过完备字典进行信号分解，使其表示成字典中若干原子的线性组合，从而获得数......
张量主成分分析(Tensor Principal Component Analysis,TPCA)是主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)在多维空间上的推广......
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......
高斯分布模型历来在信号处理领域中占据主导地位,其原因在于:理论上的完整性、工程应用中的简洁性以及非线性问题的规避性。然而,......
全球地磁感应测深能获得地幔转换带及下地幔上部的导电结构.但目前稀疏的地磁台站分布及部分台站的观测数据稳定性较差,影响了三维......
为了进一步降低TSVR的计算复杂性,加快其学习速度,本文利用L_1-范数将TSVR的两个原始二次规划问题转化为线性规划问题,并提出了基......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
鲁棒性不足是传统的基于L2-范数的主成分分析(L2-PCA)的主要问题。为此,提出了一种基于新的L1-范数优化技术的主成分分析(L1-PCA)......
为了避免图像数据向量化后的维数灾难问题,以及增强对野值（outliers）及噪声的鲁棒性,该文提出一种基于L1-范数的2维线性判别分析（L1-n......
在kNN算法分类问题中，k的取值一般是固定的，另外，训练样本中可能存在的噪声能影响分类结果。针对以上存在的两个问题，本文提出一种新的......
