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基于ML和L2范数的视频目标跟踪算法 被引量:10
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作者 姜明新 王洪玉 +1 位作者 王洁 王彪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期2307-2313,共7页
目标跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题,本文提出了一种基于ML(最大似然)估计和L2范数的视频目标跟踪算法.建立基于稀疏限制的ML模型,给样本中的异常像素分配较小的权值,减少异常像素对跟踪算法的影响.利用L2范数最小化进行... 目标跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题,本文提出了一种基于ML(最大似然)估计和L2范数的视频目标跟踪算法.建立基于稀疏限制的ML模型,给样本中的异常像素分配较小的权值,减少异常像素对跟踪算法的影响.利用L2范数最小化进行稀疏编码求解.采用贝叶斯估计得出目标跟踪结果.与其他典型算法相比,本算法降低了计算的复杂度,对遮挡,旋转,尺度变化,光照变化等异常变化具有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 稀疏限制 最大似然 l2范数最小化 贝叶斯MAP估计
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基于正则化理论的时频分析方法及应用
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作者 张金强 《物探与化探》 CAS 北大核心 2023年第4期965-974,共10页
时频分析方法在地震勘探中有广泛的应用,因而获得具有良好时频分辨率的时频分析算法至关重要。传统的时频分析方法存在着一定的局限性,为克服这些局限性,提出了基于正则化理论的时频分析方法。该方法认为,短时窗信号是不同频率谐波的叠... 时频分析方法在地震勘探中有广泛的应用,因而获得具有良好时频分辨率的时频分析算法至关重要。传统的时频分析方法存在着一定的局限性,为克服这些局限性,提出了基于正则化理论的时频分析方法。该方法认为,短时窗信号是不同频率谐波的叠加,应从求解反问题的角度考察时频分析问题。在此视角下,时频分析问题具有不适定性,为得到有意义的时频谱,需要在正则化理论框架下进行时频分析。考察了正则化理论中常用的L_(1)范数约束、L_(2)范数约束以及最小支撑约束条件下的求解方法,并将3种约束函数的求解方法统一到同一个求解框架中。通过数值分析表明,最小支撑约束的时频分析方法具有较高的时频分辨率。将方法系统应用于一个特定研究区的实际资料,获得了具有较高时频分辨率的时频数据体,并利用单频数据体清晰刻画了储层的平面展布范围,展示了方法良好的应用前景。 展开更多
关键词 时频分析 正则化理论 L1范数约束 l2范数约束 最小支撑约束 时频谱
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基于卷积神经网络的正则化方法 被引量:71
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作者 吕国豪 罗四维 +1 位作者 黄雅平 蒋欣兰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期1891-1900,共10页
正则化方法是逆问题求解中经常使用的方法.准确的正则化模型在逆问题求解中具有重要作用.对于不同类型的图像和图像的不同区域,正则化方法的能量约束形式应当不同,但传统的L1,L2正则化方法均基于单一先验假设,对所有图像使用同一能量约... 正则化方法是逆问题求解中经常使用的方法.准确的正则化模型在逆问题求解中具有重要作用.对于不同类型的图像和图像的不同区域,正则化方法的能量约束形式应当不同,但传统的L1,L2正则化方法均基于单一先验假设,对所有图像使用同一能量约束形式.针对传统正则化模型中单一先验假设的缺陷,提出了基于卷积神经网络的正则化方法,并将其应用于图像复原问题.该方法的创新之处在于将图像复原看作一个分类问题,利用卷积神经网络对图像子块的特征进行提取和分类,然后针对不同特征区域采用不同的先验形式进行正则化约束,使正则化方法不再局限于单一的先验假设.实验表明基于卷积神经网络的正则化方法的图像复原结果优于传统的单一先验假设模型. 展开更多
关键词 L1范数约束 l2范数约束 正则化方法 卷积神经网络 图像复原
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Bézier曲线约束降多阶算法的分析与比较 被引量:3
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作者 王国瑾 喻春明 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1805-1809,共5页
为了顺利进行产品外形数据的压缩与传递,分析和比较了L2范数下Bézier曲线带高阶端点插值条件的降多阶算法.基于工程的应用需要,对有代表性的4种算法,从理论机理、误差预测、表达形式、逼近精度、机时消耗5个方面作了系统的剖析与对... 为了顺利进行产品外形数据的压缩与传递,分析和比较了L2范数下Bézier曲线带高阶端点插值条件的降多阶算法.基于工程的应用需要,对有代表性的4种算法,从理论机理、误差预测、表达形式、逼近精度、机时消耗5个方面作了系统的剖析与对比,并通过大量实例对算法效果进行了比较,找到了一种能够预报误差、显式表示、精度最高、机时最省的最佳算法. 展开更多
关键词 算法比较 BÉZIER曲线 降多阶 端点约束 l2范数
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Angel estimation via frequency diversity of the SIAR radar based on Bayesian theory 被引量:2
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作者 ZHAO GuangHui,SHI GuangMing & ZHOU JiaShe Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China,Xidian University,Xi’an 710071,China 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2010年第9期2581-2588,共8页
The orthogonal signals of multi-carrier-frequency emission and multiple antennas receipt module are used in SIAR radar.The corresponding received echo is equivalent to non-uniform spatial sampling after the frequency ... The orthogonal signals of multi-carrier-frequency emission and multiple antennas receipt module are used in SIAR radar.The corresponding received echo is equivalent to non-uniform spatial sampling after the frequency diversity process.As using the traditional Fourier transform will result in the target spectral with large sidelobe,the method presented in this paper firstly makes the preordering treatment for the position of the received antenna.Then,the Bayesian maximum posteriori estimation with l2-norm weighted constraint is utilized to achieve the equivalent uniform array echo.The simulations present the spectrum estimation in angle precision estimation of multiple targets under different SNRs,different virtual antenna numbers and different elevations.The estimation results confirm the advantage of SIAR radar both in array expansion and angle estimation. 展开更多
关键词 synthetic IMPULSE and APERTURE RADAR Bayesian maximum POSTERIORI probability formulation frequency diversity l2-norm weighted constraint
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基于Hessian正则的自适应损失半监督特征选择 被引量:2
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作者 朱建勇 周振辰 +1 位作者 杨辉 聂飞平 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期1862-1870,共9页
传统的基于拉普拉斯图的半监督特征选择算法处理高维、少标签样本时,缺乏外推能力且对数据异常值的鲁棒性差.基于此,提出一种基于Hessian正则的自适应损失半监督稀疏特征选择算法.首先,为提升线性映射能力,利用Hessian正则保留数据的局... 传统的基于拉普拉斯图的半监督特征选择算法处理高维、少标签样本时,缺乏外推能力且对数据异常值的鲁棒性差.基于此,提出一种基于Hessian正则的自适应损失半监督稀疏特征选择算法.首先,为提升线性映射能力,利用Hessian正则保留数据的局部流形结构;其次,为增强模型对具有较小或者较大损失数据的鲁棒性,引入自适应损失函数,通过调节自适应损失参数确定最小损失;再次,采用l2,p范数稀疏投影矩阵,提升特征的区分度,增加模型适应度;最后,采用递归迭代优化求解目标函数.仿真实验验证了所提方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 半监督 特征选择 自适应损失 稀疏约束 l2 p范数
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