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快速单像素多目独立成分设计
被引量：
2
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作者
佘堃
蒲红梅
+1 位作者
郑方伟
周明天
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期421-423,449,共4页
分析了LCNN的约束项的物理意义,认为约束项λ是有监督学习的加速度,使得整个算法无论是学习矩阵还是独立成分的求解效率都可达到O(n)。针对不同的λ和源信号、观测信号对的不同特性,提出了4种快速LCNN算法,分析了静态图像独立成分分析模...
分析了LCNN的约束项的物理意义,认为约束项λ是有监督学习的加速度,使得整个算法无论是学习矩阵还是独立成分的求解效率都可达到O(n)。针对不同的λ和源信号、观测信号对的不同特性,提出了4种快速LCNN算法,分析了静态图像独立成分分析模型,建立了单像素内的独立模型,并总结了其优势。
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关键词
Helmholtz自由能
独立成分分析(ICA)
lagrange
约束神经网络
单像素内独立成分模型
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职称材料
带稀疏惩罚的LCNN盲目图像复原
2
作者
陈科
朱清新
易涛
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第6期926-929,共4页
为了加强算法的稀疏性和稳定性,在SCAD基础上提出了一种新的稀疏惩罚函数,并加入到拉格朗日约束神经网络中,以克服传统盲源分离方法和独立分量分析方法的缺陷,有效地避免了方程的病态问题,提高盲目图像复原的稀疏性、稳定性和准确性。...
为了加强算法的稀疏性和稳定性,在SCAD基础上提出了一种新的稀疏惩罚函数,并加入到拉格朗日约束神经网络中,以克服传统盲源分离方法和独立分量分析方法的缺陷,有效地避免了方程的病态问题,提高盲目图像复原的稀疏性、稳定性和准确性。通过人工数据和真实数据的不同复原算法对比实验,证明了带稀疏惩罚的拉格朗日约束神经网络盲目图像复原技术具有良好的图像复原效果。
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关键词
盲目图像复原
拉格朗日约束神经网络
稀疏惩罚函数
子带分解
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职称材料
题名
快速单像素多目独立成分设计
被引量：
2
1
作者
佘堃
蒲红梅
郑方伟
周明天
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
重庆通信学院第四系
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期421-423,449,共4页
基金
四川省学术带头人后备人才基金(Y02001010601011)
文摘
分析了LCNN的约束项的物理意义,认为约束项λ是有监督学习的加速度,使得整个算法无论是学习矩阵还是独立成分的求解效率都可达到O(n)。针对不同的λ和源信号、观测信号对的不同特性,提出了4种快速LCNN算法,分析了静态图像独立成分分析模型,建立了单像素内的独立模型,并总结了其优势。
关键词
Helmholtz自由能
独立成分分析(ICA)
lagrange
约束神经网络
单像素内独立成分模型
Keywords
Helmholtz
free
energy
independent
component
lagrange
constraint
neural
network
sub-pixel
independent
component
model
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
带稀疏惩罚的LCNN盲目图像复原
2
作者
陈科
朱清新
易涛
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
中国电子集团公司第三十研究所
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第6期926-929,共4页
基金
国家自然科学基金(60671033)
文摘
为了加强算法的稀疏性和稳定性,在SCAD基础上提出了一种新的稀疏惩罚函数,并加入到拉格朗日约束神经网络中,以克服传统盲源分离方法和独立分量分析方法的缺陷,有效地避免了方程的病态问题,提高盲目图像复原的稀疏性、稳定性和准确性。通过人工数据和真实数据的不同复原算法对比实验,证明了带稀疏惩罚的拉格朗日约束神经网络盲目图像复原技术具有良好的图像复原效果。
关键词
盲目图像复原
拉格朗日约束神经网络
稀疏惩罚函数
子带分解
Keywords
blind
image
restoration
lagrange
constraint
neural
network
sparse
penalty
function
subband
decomposition
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
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1
快速单像素多目独立成分设计
佘堃
蒲红梅
郑方伟
周明天
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
2
下载PDF
职称材料
2
带稀疏惩罚的LCNN盲目图像复原
陈科
朱清新
易涛
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
0
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职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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