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题名采用强制稀疏编码的人脸识别方法
被引量：3
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作者
石祥滨
厉复圳
张德园
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机构
沈阳航空航天大学计算机学院
辽宁大学信息学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第2期381-385,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61170185)资助
航空科学基金项目(2013ZC54011)资助
辽宁省教育厅基金项目(L2014070)资助
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文摘
针对稀疏表示重建精度高但计算速度慢,协同表示计算速度快但重建精度低的问题,提出一种兼顾重建精度与计算速度的算法,即强制稀疏编码算法.强制稀疏编码算法采用协同表示算法生成协同表示系数,并将其经强制稀疏处理后的结果作为稀疏表示算法迭代求解过程中的初始值和字典降维依据,从而达到通过设置倾向性初值和降低字典维数以提高求解稀疏表示速度的目的.在公开可获得的大量数据集上的实验表明,强制稀疏编码算法求解速度快,识别精度高,且所得编码向量稀疏度较高,在保证识别率的前提下,提高了计算效率.
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关键词
稀疏表示
协同表示
强制稀疏编码
重建精度
计算效率
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Keywords
sparse representation
collaborative representation
mandatory sparse coding
reconstruction accuracy
computing efficiency
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于强制稀疏自编码神经网络的作战态势评估方法研究
被引量：22
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作者
郭圣明
贺筱媛
吴琳
胡晓峰
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机构
国防大学联合作战学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期772-784,800,共14页
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基金
国家自然科学基金(61273189
71401168
+4 种基金
61174156
61403401
61374179
61773399)
军民共用重大研究计划联合基金(U1435218)
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文摘
针对传统数据挖掘方法无法解决态势评估中防空体系特征自主挖掘和生成机理分析的问题,提出一种基于强制自编码神经网络的态势评估方法。结合大数据与复杂网络技术,构建强制自编码深度学习网络模型,形式化描述体系能力指标之间的级联涌现关系,在战场态势预测分析的基础上,进一步深入分析体系能力生成机理及贡献度,并通过仿真数据对模型进行验证。该模型对体系能力指标涌现的形式化描述,不仅体现了涌现过程的非线性、不确定性等复杂性特征,还赋予指标体系相对明确的物理含义,为辅助指挥员深入认知复杂战场态势提供了可行的方法手段。
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关键词
态势评估
先验知识
强制稀疏自编码神经网络
涌现效应
贡献度
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Keywords
situation assessment
heuristic knowledge
FS-SAE
emergence effect
contribution rate of SOS
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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