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稀疏关系表示(SRR)是一种性能良好的子空间聚类算法,其利用一个数据样本和所有样本间的邻域关系作为新特征来学习自表示系数,由自表示系数矩阵构建相似度矩阵并通过谱聚类得到聚类结果。同时考虑相似度矩阵的稀疏性和聚集性,在SRR算法基础上提出一个判别性增强的稀疏子空间聚类模型。对邻域关系矩阵的自表示矩阵采用平方F范数代替SSR中的核范数,降低模型求解难度,并在邻域关系矩阵的自表示矩阵中引入新的正则项,保证自表示矩阵的类间判别性和邻域关系矩阵的类内聚集性,进一步优化聚类性能。实验结果表明:与SSC、LRR、LSR、BDR-B、SRR等模型相比,该模型具有较好的聚类性能;在MNIST、USPS、ORL数据集上,聚类错误率较SRR模型分别下降9.6、14.1、3.8个百分点;在Extended Yale B数据集上,针对2、3、5、8、10类聚类问题的聚类错误率较SRR模型分别下降0.39、0.72、1.32、2.73、3.28个百分点。 相似文献
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基于一种新的阈值函数的小波域信号去噪 总被引:69,自引:0,他引:69
在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,构造了一个新的阈值函数.与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数表达式简单易于计算,克服了硬阈值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,而且是高阶可导的,便于进行各种数学处理,还克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,同时它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性.仿真结果表明,采用了新的阈值函数的去噪结果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法. 相似文献
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Huang变换是近几年发展起来处理非平稳信号的新方法。时间序列同信号一样具有非平稳的特性,研究了Huang变换在时间序列预测中的应用。首先将时间序列通过Huang变换分解为有限个固有模态函数和一个残余函数之和,每一个的固有模态函数反映了时间序列在各个尺度的特征,而残余函数则很好地反映了时间序列的总体趋势,然后应用BP神经网络对各个固有模态函数和残余函数进行预测,最后将所有的预测值重构叠加,就得到原始时间序列的预测值。实例证明,基于Huang变换和BP神经网络的时间序列的预测方法,优于小波变换和神经网络相结合的预测方法,提高了预测精度。 相似文献
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在谱减去噪过程中噪音的功率谱估计一般根据经验而定,对此提出了一种改进方法,利用含噪语音的短时能零积和基本谱减法,得到语音起止点和噪音功率谱估计,有利于在不同语音阶段对含噪语音进行谱减去噪。最后利用无音阶段噪音特点对去噪之后的残留噪音进行残差处理以彻底去除噪音。仿真实验表明该方法比传统单一的谱减去噪方法效果理想。 相似文献
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工业纸浆模塑包装制品作为近几年来新兴环保产品,正逐渐走向市场成熟期。一种新产品要打开销路,提高市场占有率,从而取代其他包装材料,就必须考虑到技术和成本问题。 相似文献
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从国外引进两条快速锻造自动生产线,通过不断改进模具设计、调整系统参数和工艺流程以及长时间的模具寿命跟踪,分析了模具失效的原因,积累了一些可以提高模具寿命的经验。 相似文献
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