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基于自适应权重的多重稀疏表示分类算法
被引量：
2
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作者
段刚龙
魏龙
李妮
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第8期173-177,246,共6页
提出了一种基于多特征字典的稀疏表示算法。该算法针对SRC的单特征鉴别性较弱这一不足,对样本提出多个不同特征并分别进行相应的稀疏表示。并根据SRC算法计算各个特征的鉴别性,自适应地学习出稀疏权重并进行线性加权,从而提高分类的性...
提出了一种基于多特征字典的稀疏表示算法。该算法针对SRC的单特征鉴别性较弱这一不足,对样本提出多个不同特征并分别进行相应的稀疏表示。并根据SRC算法计算各个特征的鉴别性,自适应地学习出稀疏权重并进行线性加权,从而提高分类的性能。实验表明,基于自适应权重的多重稀疏表示分类算法,具有更好的分类效果。
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关键词
自适应权重
多重稀疏表示
稀疏
表示
分类器(SRC)
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题名
基于自适应权重的多重稀疏表示分类算法
被引量：
2
1
作者
段刚龙
魏龙
李妮
机构
西安理工大学信息管理系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第8期173-177,246,共6页
基金
陕西省科技厅工业攻关项目(No.2011K06-13)
陕西省教育厅自然科学研究项目(No.11JK0985)
文摘
提出了一种基于多特征字典的稀疏表示算法。该算法针对SRC的单特征鉴别性较弱这一不足,对样本提出多个不同特征并分别进行相应的稀疏表示。并根据SRC算法计算各个特征的鉴别性,自适应地学习出稀疏权重并进行线性加权,从而提高分类的性能。实验表明,基于自适应权重的多重稀疏表示分类算法,具有更好的分类效果。
关键词
自适应权重
多重稀疏表示
稀疏
表示
分类器(SRC)
Keywords
adaptive weight
multiple sparse representation
Sparse Representation Classifier（SRC）
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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被引量
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1
基于自适应权重的多重稀疏表示分类算法
段刚龙
魏龙
李妮
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
2
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