-
题名基于数据挖掘的人力资源数据缺失值填补方法
- 1
-
-
作者
曹旭
-
机构
南方电网数字电网研究院有限责任公司
-
出处
《自动化技术与应用》
2024年第6期133-136,155,共5页
-
文摘
现有人力资源数据缺失值填补方法均方根误差大、填补命中率低等问题。提出一种基于数据挖掘的人力资源数据缺失值填补方法。采用分裂Bregman迭代算法消除人力资源数据中存在的噪声,根据人力资源数据的时间序列特征,挖掘数据中存在的隐藏变量。根据特征对缺失值进行检测。通过FCMSI算法根据缺失值检测结果对缺失值进行填补,采用平均比率法首次填充人力资源数据,通过模糊C均值聚类算法对填充后的数据进行聚类处理,其次在协同过滤思想的基础上进一步对人力资源数据的缺失值进行填补。实验结果表明,所提方法的均方根误差小、填补命中率高。
-
关键词
数据挖掘
人力资源数据
分裂bregman迭代算法
平均比率法
缺失值填补
-
Keywords
data mining
human resource data
split bregman iterative algorithm
average ratio method
missing value filling
-
分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名基于空-谱加权总变分的高光谱图像混合噪声去除算法
- 2
-
-
作者
孔祥阳
徐保根
-
机构
四川工程职业技术学院基础教学部
西北工业大学自动化学院
华东交通大学数学系
-
出处
《德州学院学报》
2017年第4期42-46,共5页
-
文摘
通常的高光谱图像噪声模型是单一类型的,这不能尽量真实地反映高光谱图像噪声的真实情况.同时,一般地高光谱图像混合噪声的去除算法通常只考虑空间维,因此重构效果并不理想.对此,高光谱图像混合噪声存在一定对图像阅读和理解造成误判,因此需要进行降噪工作.通过引入空-谱加权总变分正则项,得到高光谱图像的空-谱加权总变分(SSWTV)模型,并利用分裂Bregman迭代算法对其进行快速求解.仿真和数值实验表明,该算法能够有效地在去除高光谱图像的单一噪声或混合噪声的同时,能够较好地保持恢复图像的边缘和细节信息.
-
关键词
图像处理
混合噪声
空-谱加权总变分
分裂bregman迭代算法
-
Keywords
image processing
mixed noise
spatial--spectral weighted total variation
split bregman iterative algorithm
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于Split Bregman算法的图像处理
被引量：1
- 3
-
-
作者
石国良
-
机构
中国传媒大学理工学部
-
出处
《中国传媒大学学报（自然科学版）》
2017年第2期32-37,共6页
-
文摘
在本文中,我们介绍了图像去噪的经典模型-TV去噪模型,TV去噪能更好地保留图像的边缘细节。我们通过实验使用Split Bregman迭代算法对TV模型进行图像去噪,最终我们得出Split Bregman算法收敛速度快,处理TV去噪模型时也能保留图像的细节。
-
关键词
图像去噪
TV模型
split
bregman迭代算法
保留图像细节
-
Keywords
image denosing
Total Variation（TV） model
split bregman iteration algorithm
retain image details
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名脉冲噪声去除的L_(1)正则化方法
- 4
-
-
作者
葛阳祖
张贵仓
黄黎明
韩根亮
宋玉哲
-
机构
西北师范大学数学与统计学院
甘肃省传感器与传感技术重点实验室
-
出处
《现代电子技术》
2022年第17期47-53,共7页
-
基金
国家自然科学基金项目(61861040)
甘肃省科学院应用研究与开发项目(2018JK-02)
+4 种基金
甘肃省重点研发计划(20YF8GA125)
甘肃省传感器与传感技术重点实验室开放基金项目(KF-6)
兰州市科技计划项目(2018-4-35)
甘肃省优秀研究生“创新之星”项目(2021CXZX266)
西北师范大学2020年度研究生科研资助项目(2020KYZZ001127)。
-
文摘
为了实现脉冲噪声图像的复原,提出了一种基于L_(1)范数正则化模型的脉冲噪声图像复原方法。以全变差正则化模型为基础,选取L_(1)范数作为数据拟合项,加入梯度算子和小波框架作为正则化项,采用分裂Bregman迭代算法和交替方向乘子法求解模型并得到清晰图像。经证明得到由模型解得的序列是有界收敛的,且至少存在一个极值点为复原模型的稳定点。结合峰值信噪比、相对误差和结构相似度进行实验结果对比分析,结果表明采用交替方向乘子法可以有效降低复原模型的求解难度,同时该模型可以有效地去除图像脉冲噪声、抑制图像阶梯效应、保护图像边缘细节、提高峰值信噪比、减少相对误差,在结构相似度方面表现更好,在脉冲噪声图像复原中更具有普遍性,容易得到更加清晰的图像。
-
关键词
图像复原
正则化模型
脉冲噪声
分裂bregman迭代算法
交替方向乘子法
收敛性
-
Keywords
image restoration
regularization model
impulse noise
split bregman iteration algorithm
alternating direction multiplier method
convergence
-
分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[电子电信—信息与通信工程]
-
