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基于监督非相干字典学习的极化SAR图像舰船目标检测
被引量：
6
1
作者
文伟
王英华
+1 位作者
冯博
刘宏伟
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期1926-1940,共15页
提出了一种结构化非相干字典学习算法(Structured incoherent dictionary learning,SIDL),并将该方法应用于极化SAR(Polarimetric synthetic aperture radar,Po LSAR)图像舰船目标检测.在字典学习阶段,构建了一个新的目标函数,为了降低...
提出了一种结构化非相干字典学习算法(Structured incoherent dictionary learning,SIDL),并将该方法应用于极化SAR(Polarimetric synthetic aperture radar,Po LSAR)图像舰船目标检测.在字典学习阶段,构建了一个新的目标函数,为了降低子字典对交叉样本的稀疏表示能力,将子字典对交叉样本的重构能量约束及子字典互相干性约束加入到字典学习目标函数中.通过这两个约束,降低了子字典对交叉样本的表示能力,目标和杂波的极化特征矢量在学习获得的字典下具有良好的区分特性.该方法不依赖于目标后向散射能量,只利用学习获得的极化字典,根据测试样本在极化字典下的稀疏表示进行目标的检测.实验采用RADARSAT-2数据进行了验证,对比实验结果表明,本文提出的方法可以更好地抑制杂波,对弱小目标实现检测,获得了更好的检测效果.
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关键词
极化合成孔径雷达
监督
字典
学习
结构非相干
能量独立
舰船检测
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职称材料
有监督多类字典学习的单幅图像超分辨率重建
被引量：
3
2
作者
吴从中
胡长胜
+2 位作者
张明君
谢珍珠
詹曙
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期69-75,共7页
针对目前基于字典学习的图像超分辨率重建算法重建效果欠佳或重建耗时较长的问题,本文提出一种基于有监督的KSVD多类字典学习算法和使用类锚定邻域回归方法来重建低分辨率图像。首先使用高斯混合模型对训练图像块进行聚类,然后使用KSVD...
针对目前基于字典学习的图像超分辨率重建算法重建效果欠佳或重建耗时较长的问题,本文提出一种基于有监督的KSVD多类字典学习算法和使用类锚定邻域回归方法来重建低分辨率图像。首先使用高斯混合模型对训练图像块进行聚类,然后使用KSVD算法,在生成子类字典的同时产生一个线性分类器;最后利用此线性分类器对输入的测试特征分类,根据相应的类字典,使用类锚定邻域回归方法来完成图像重建。实验表明,本文算法与一些经典的算法相比,在主观视觉和客观评价上都获得了更好的结果,且对人脸图像具有更好地适应性。
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关键词
高斯混合模型
监督
字典
学习
超分辨率
稀疏表示
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职称材料
基于图结构的半监督字典学习
3
作者
刘晗宇
王迪
+1 位作者
张磊
张笑钦
《温州大学学报（自然科学版）》
2018年第3期1-8,共8页
利用有标签样本与无标签样本之间的内在结构关系,提出一种基于图结构的半监督字典学习方法.此外,针对模型的非凸非光滑性,提出了一种基于块坐标下降法的有效算法.在4个数据集上的实验结果验证了新算法具有较好的分类性能.
关键词
稀疏表示
图结构
半
监督
字典
学习
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职称材料
基于半监督最大间隔字典学习的故障诊断方法
4
作者
王维刚
陶京
刘占生
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期1068-1074,1137,共8页
针对有标记故障样本不足及传统半监督诊断方法识别率低的问题,提出基于半监督最大间隔字典学习算法(semi-supervised max-margin dictionary learning,简称SSMMDL)的故障诊断方法。该方法将无标记样本重构误差项添加至最大间隔字典学习...
针对有标记故障样本不足及传统半监督诊断方法识别率低的问题,提出基于半监督最大间隔字典学习算法(semi-supervised max-margin dictionary learning,简称SSMMDL)的故障诊断方法。该方法将无标记样本重构误差项添加至最大间隔字典学习算法模型中,通过最小化无标记样本稀疏重构误差项、有标记样本稀疏重构误差项、支持向量机的损失函数正则项和分类间隔正则项,实现字典和支持向量机的同步学习,从而获得判别能力较强的字典。在此基础上,运用稀疏编码获得测试样本的稀疏表示,利用基于稀疏表示的分类器进行故障识别。通过对转子不同故障进行识别,结果表明所提方法较相关对比算法识别准确率更高,可以满足机械故障在线监测的需要。
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关键词
故障诊断
支持向量机
稀疏编码
半
监督
最大间隔
字典
学习
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职称材料
题名
基于监督非相干字典学习的极化SAR图像舰船目标检测
被引量：
6
1
作者
文伟
王英华
冯博
刘宏伟
机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期1926-1940,共15页
基金
国家自然科学基金(61201292
61322103
+2 种基金
61372132)
全国优秀博士学位论文作者专项资金资助项目(FANEDD-201156)
中央高校基本科研业务费专项资金资助~~
文摘
提出了一种结构化非相干字典学习算法(Structured incoherent dictionary learning,SIDL),并将该方法应用于极化SAR(Polarimetric synthetic aperture radar,Po LSAR)图像舰船目标检测.在字典学习阶段,构建了一个新的目标函数,为了降低子字典对交叉样本的稀疏表示能力,将子字典对交叉样本的重构能量约束及子字典互相干性约束加入到字典学习目标函数中.通过这两个约束,降低了子字典对交叉样本的表示能力,目标和杂波的极化特征矢量在学习获得的字典下具有良好的区分特性.该方法不依赖于目标后向散射能量,只利用学习获得的极化字典,根据测试样本在极化字典下的稀疏表示进行目标的检测.实验采用RADARSAT-2数据进行了验证,对比实验结果表明,本文提出的方法可以更好地抑制杂波,对弱小目标实现检测,获得了更好的检测效果.
关键词
极化合成孔径雷达
监督
字典
学习
结构非相干
能量独立
舰船检测
Keywords
Polarimetric synthetic aperture radar（Pol SAR）
supervised dictionary learning
structured incoherence
ship detection
intensity independent
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
有监督多类字典学习的单幅图像超分辨率重建
被引量：
3
2
作者
吴从中
胡长胜
张明君
谢珍珠
詹曙
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期69-75,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(61371156)
安徽省科技攻关项目(1401B042019)
文摘
针对目前基于字典学习的图像超分辨率重建算法重建效果欠佳或重建耗时较长的问题,本文提出一种基于有监督的KSVD多类字典学习算法和使用类锚定邻域回归方法来重建低分辨率图像。首先使用高斯混合模型对训练图像块进行聚类,然后使用KSVD算法,在生成子类字典的同时产生一个线性分类器;最后利用此线性分类器对输入的测试特征分类,根据相应的类字典,使用类锚定邻域回归方法来完成图像重建。实验表明,本文算法与一些经典的算法相比,在主观视觉和客观评价上都获得了更好的结果,且对人脸图像具有更好地适应性。
关键词
高斯混合模型
监督
字典
学习
超分辨率
稀疏表示
Keywords
Gaussian mixture model
supervised dictionary leaming
super-resolution
sparse representation
分类号
TN919.81 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于图结构的半监督字典学习
3
作者
刘晗宇
王迪
张磊
张笑钦
机构
温州大学数理与电子信息工程学院
出处
《温州大学学报（自然科学版）》
2018年第3期1-8,共8页
基金
浙江省自然科学基金(LY17F030004
LR17F030001)
+3 种基金
浙江省科技计划项目(2015C31168)
温州市科技计划项目(G20160002
G20150017
ZG2017016)
文摘
利用有标签样本与无标签样本之间的内在结构关系,提出一种基于图结构的半监督字典学习方法.此外,针对模型的非凸非光滑性,提出了一种基于块坐标下降法的有效算法.在4个数据集上的实验结果验证了新算法具有较好的分类性能.
关键词
稀疏表示
图结构
半
监督
字典
学习
Keywords
Sparse Representation
Graph Structure
Semi-supervised Dictionary Learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于半监督最大间隔字典学习的故障诊断方法
4
作者
王维刚
陶京
刘占生
机构
东北石油大学机械科学与工程学院
哈尔滨工业大学能源科学与工程学院
出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期1068-1074,1137,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目（50875056,11472076）
中国石油科技创新基金资助项目（2016D-5007-0606）
东北石油大学“国家基金”培育基金资助项目（2017PYYL-4）
文摘
针对有标记故障样本不足及传统半监督诊断方法识别率低的问题,提出基于半监督最大间隔字典学习算法(semi-supervised max-margin dictionary learning,简称SSMMDL)的故障诊断方法。该方法将无标记样本重构误差项添加至最大间隔字典学习算法模型中,通过最小化无标记样本稀疏重构误差项、有标记样本稀疏重构误差项、支持向量机的损失函数正则项和分类间隔正则项,实现字典和支持向量机的同步学习,从而获得判别能力较强的字典。在此基础上,运用稀疏编码获得测试样本的稀疏表示,利用基于稀疏表示的分类器进行故障识别。通过对转子不同故障进行识别,结果表明所提方法较相关对比算法识别准确率更高,可以满足机械故障在线监测的需要。
关键词
故障诊断
支持向量机
稀疏编码
半
监督
最大间隔
字典
学习
Keywords
fault diagnosis
support vector machine
sparse coding
semi-supervised max-margin dictionary learning
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于监督非相干字典学习的极化SAR图像舰船目标检测
文伟
王英华
冯博
刘宏伟
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
6
下载PDF
职称材料
2
有监督多类字典学习的单幅图像超分辨率重建
吴从中
胡长胜
张明君
谢珍珠
詹曙
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
下载PDF
职称材料
3
基于图结构的半监督字典学习
刘晗宇
王迪
张磊
张笑钦
《温州大学学报（自然科学版）》
2018
0
下载PDF
职称材料
4
基于半监督最大间隔字典学习的故障诊断方法
王维刚
陶京
刘占生
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019
0
下载PDF
职称材料
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