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Convolutional Sparse Coding in Gradient Domain for MRI Reconstruction 被引量:1
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作者 Jiaojiao Xiong Hongyang Lu +1 位作者 Minghui Zhang Qiegen Liu 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期1841-1849,共9页
关键词 梯度图像 稀疏编码 MRI 卷积 应用 分割图像 空间采样 磁共振成像
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人脸识别中基于学习的核图像微分滤波器
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作者 房贻广 刘武 +3 位作者 张骥 张令臣 袁玫瑰 屈磊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期1185-1188,1192,共5页
针对人脸识别应用,提出一种基于学习且具有鉴别能力的核图像微分滤波器。首先,区别于现有滤波器的手工设计方法,该滤波器利用训练集动态学习获得,通过在学习过程中融入线性判别分析(LDA)思想,可在增加滤波后图像类内相似度的同时减小类... 针对人脸识别应用,提出一种基于学习且具有鉴别能力的核图像微分滤波器。首先,区别于现有滤波器的手工设计方法,该滤波器利用训练集动态学习获得,通过在学习过程中融入线性判别分析(LDA)思想,可在增加滤波后图像类内相似度的同时减小类间相似度;其次,在线性滤波分类器的基础上进一步引入二阶微分信息,并结合核方法在高维空间下进行滤波器学习,使得图像中的细节和非线性信息可以得到更好的利用并获得更具鉴别力的特征描述。AR和ORL人脸库上的多组对比实验结果表明,与线性可学习图像滤波器IFL、不考虑微分信息的核图像滤波器以及只考虑一阶微分信息的核图像滤波器进行比较,所提算法可有效提高识别性能。 展开更多
关键词 滤波器学习 线性判别分析 核空间 二阶微分 人脸识别
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基于卡尔曼滤波的二次型神经网络学习算法及收敛性分析 被引量:2
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作者 贺昱曜 方忠 徐德民 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1999年第8期57-59,共3页
提出了二次型多层前馈神经网络的卡尔曼滤波学习算法,并证明了该算法的收敛性。与文献[2,3]中的学习算法和经典的误差反向传播学习算法相比,新的学习算法具有更快的学习速度、良好的泛化能力,并且对学习率有很好的鲁棒性,不容... 提出了二次型多层前馈神经网络的卡尔曼滤波学习算法,并证明了该算法的收敛性。与文献[2,3]中的学习算法和经典的误差反向传播学习算法相比,新的学习算法具有更快的学习速度、良好的泛化能力,并且对学习率有很好的鲁棒性,不容易陷入局部极小点。仿真实验结果表明了新算法的有效性。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 神经网络 学习算法 收敛性
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中性线有源滤波器重复学习控制 被引量:1
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作者 石峰 查晓明 陈允平 《电力电子技术》 CSCD 北大核心 2008年第2期1-2,5,共3页
提出了一种新型中性线谐波治理装置,通过3个单相变压器的特殊连接方式,仅使用一个单相全桥逆变电路即可完成补偿,同时避免承受电网基波电压,有效降低系统成本、开关损耗以及控制复杂程度;建立了其等效电压源模型,有效解决了电压型有源... 提出了一种新型中性线谐波治理装置,通过3个单相变压器的特殊连接方式,仅使用一个单相全桥逆变电路即可完成补偿,同时避免承受电网基波电压,有效降低系统成本、开关损耗以及控制复杂程度;建立了其等效电压源模型,有效解决了电压型有源滤波器(APF)的控制跟踪问题;介绍了重复学习控制策略并给出其控制模型;研制了一套容量为10 kVA的实验装置,实验结果证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 谐波 滤波器/重复学习控制 建模
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基于DSP和FPGA实现的中性线有源滤波器重复学习控制
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作者 石峰 查晓明 孙建军 《电力电子》 2007年第5期35-40,共6页
本文首先提出了一种新型中性线谐波治理装置,通过三个单相变压器的特殊连接方式,仅使用一个单相全桥逆变电路即可完成补偿要求,同时避免承受电网基波电压,有效降低开关损耗。其次,介绍了重复学习控制策略并给出其控制模型,最后使用FPGA... 本文首先提出了一种新型中性线谐波治理装置,通过三个单相变压器的特殊连接方式,仅使用一个单相全桥逆变电路即可完成补偿要求,同时避免承受电网基波电压,有效降低开关损耗。其次,介绍了重复学习控制策略并给出其控制模型,最后使用FPGA和DSP给出了该控制的数字算法实现并基于所提出装置进行实验,实验结果证明了算法的有效性,使得系统具有较好的鲁棒性,动态性及较小的稳态误差。 展开更多
关键词 中性线有源滤波器 重复学习控制 DSP FPGA
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巧用Foxmail5.0过滤垃圾邮件
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作者 方静 《电脑学习》 2007年第3期26-27,共2页
以Foxmail5.0为例,综合介绍“黑名单”、“白名单”、“规则法过滤”、“学习法过滤”(贝叶斯法过滤)等技术及其过滤垃圾邮件的使用方法。
关键词 FOXMAIL 黑名单 白名单 规则法过滤 学习法过滤
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