基于整数小波和非负有序独立成分分析的遥感影像融合

1

作者 余先川 安卫杰 +3 位作者 倪锋 曹婷婷 龙四亮 刘少华 《地质通报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1462-1466,共5页

结合ICA算法可以去除高阶冗余信息和IWT具有多分辨率、运算速度快的特性,在非负性条件的约束下,提出一种基于整数小波变换和非负有序独立成分分析(IWT-ONICA)的遥感影像融合方法。将该方法用于全色影像和多光谱影像的融合,数理统计(峰... 结合ICA算法可以去除高阶冗余信息和IWT具有多分辨率、运算速度快的特性,在非负性条件的约束下,提出一种基于整数小波变换和非负有序独立成分分析(IWT-ONICA)的遥感影像融合方法。将该方法用于全色影像和多光谱影像的融合,数理统计(峰值信噪比、扭曲度、熵等)和目视判读结果表明,该方法融合效果优于其他方法,融合结果更加清晰,可视性更好。 展开更多

关键词 整数小波变换 非负有序独立成分分析 遥感影像融合

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非负矩阵分解的江西省资源环境承载力评价

2

作者 唐勇波 丰娟 +1 位作者 龚国勇 彭涛 《生态科学》 北大核心 2025年第3期63-73,共11页

基于系统论视角,从社会经济系统、资源系统、环境系统选取24个指标构建江西省资源环境承载力指标体系,引入非负矩阵分解方法(NMF)进行资源环境承载力评价,定义了基于NMF的综合承载力,对江西省资源环境承载力状况进行测度和系统分析,利... 基于系统论视角,从社会经济系统、资源系统、环境系统选取24个指标构建江西省资源环境承载力指标体系,引入非负矩阵分解方法(NMF)进行资源环境承载力评价,定义了基于NMF的综合承载力,对江西省资源环境承载力状况进行测度和系统分析,利用主成分分析方法和灰色关联法对承载力结果进行验证分析;构建基于NMF的障碍度模型,诊断影响承载力的主要障碍因子;建立基于NMF和支持向量机(SVM)的承载力预测模型对承载力的演变趋势进行预测。研究结果表明:(1)江西省资源环境承载力指数整体呈波动上升趋势,由2004年的0.0956提高至2019年的0.8111,高速发展的社会经济是承载力的最直接驱动力。(2)NMF、主成分分析和灰色关联法三者反映的趋势和结论是一致的,NMF评价结果更客观。(3)社会经济系统和资源系统成为制约江西省资源环境承载力提高的主要因素,万元GDP工业废气排放量、人均建成区面积是重要的障碍因子。(4)与BP神经网络和灰色模型相比,基于NMF和SVM的承载力预测模型具有更好的精确度,能够预测江西省资源环境承载力的演变趋势。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 灰色关联度 主成分分析 资源环境承载力 江西省

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一种用于低维光谱空间构造的非负主成分分析法 被引量：7

3

作者 王莹 曾平 +1 位作者 罗雪梅 谢琨 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期165-170,共6页

针对经典主成分分析法进行多光谱图像数据降维会使重构光谱反射比出现负值的问题,提出一种非负主成分分析法,并用该法构造低维光谱空间,实现高维多光谱数据与低维光谱空间的转换。首先分析主成分分析法产生非光谱反射比数据的原因,据此... 针对经典主成分分析法进行多光谱图像数据降维会使重构光谱反射比出现负值的问题,提出一种非负主成分分析法,并用该法构造低维光谱空间,实现高维多光谱数据与低维光谱空间的转换。首先分析主成分分析法产生非光谱反射比数据的原因,据此对主成分分析模型增加非负约束,建立迭代方程,求出一组线性无关的非负主成分权向量;然后用该组向量构造低维光谱空间;最后用非线性优化技术确定高维数据在低维空间中的投影值。实验表明,新方法与经典主成分分析法相比,能使重构光谱反射比数据限制在[0,1]范围内,保持了光谱反射比的物理意义,同时所构造低维光谱空间的精度能与经典主成分分析法保持一致。 展开更多

关键词 光谱色彩管理 非负主成分分析 低维光谱空间 非线性优化 多光谱图像

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高光谱数据非监督分类的改进独立成分分析方法 被引量：7

4

作者 李娜 赵慧洁 《国土资源遥感》 CSCD 2011年第2期70-74,共5页

利用数据本身统计特性是实现高光谱数据非监督分类的有效方法之一。针对利用高光谱数据一阶、二阶统计量不能完全表征数据结构的问题,提出了一种基于数据高阶统计特性——峭度的改进独立成分分析方法(Improved Kurtosis-Based Independe... 利用数据本身统计特性是实现高光谱数据非监督分类的有效方法之一。针对利用高光谱数据一阶、二阶统计量不能完全表征数据结构的问题,提出了一种基于数据高阶统计特性——峭度的改进独立成分分析方法(Improved Kurtosis-Based Independent Component Analysis,IKICA)的高光谱数据非监督分类方法,并针对利用峭度进行非高斯性度量时对噪声等敏感的问题进行了模型改进。利用同一航带的OMIS高光谱遥感数据对该算法的性能进行了评价,并分别与基于最大似然估计和基于负熵的独立成分分析(ICA)方法进行了性能比较。将该方法应用于PHI获取的方麓茶场航空高光谱数据的非监督分类,结果表明,本文提出的算法明显地提高了运算的收敛速度和鲁棒性,并具有较高的分类精度和较强的抗噪声能力。 展开更多

关键词 高光谱遥感 独立成分分析 峭度 非监督分类

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非参数GKNN估计的高效独立成分分析算法 被引量：1

5

作者 王法松 李宏伟 李睿 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期764-768,共5页

基于概率密度非参数估计的广义k-最近邻估计(GKNN)和线性独立成分分析(ICA)神经网络,提出了一种新的ICA非参数算法,实现了对源信号分布的全"盲"要求.传统的ICA算法不能分离一般的包括超高斯、亚高斯和非对称分布的杂系混合信... 基于概率密度非参数估计的广义k-最近邻估计(GKNN)和线性独立成分分析(ICA)神经网络,提出了一种新的ICA非参数算法,实现了对源信号分布的全"盲"要求.传统的ICA算法不能分离一般的包括超高斯、亚高斯和非对称分布的杂系混合信号,因此它们需知道源信号的一些信息.基于GKNN的非参数密度估计直接由观测信号样本出发,实现了对分离信号评价函数的直接估计,从而在一定程度上解决了ICA算法中如何选取估计信号评价函数的难题.所提算法可以只用一种灵活的评价函数分离任意的杂系混合信号,该算法为ICA的更广泛应用铺平了道路.模拟实验从统计性质和计算时间说明了所提算法性能的优越性. 展开更多

关键词 盲源分离 独立成分分析 非参数估计 广义k-最近邻估计

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时频域非参数密度估计的独立成分分析 被引量：1

6

作者 许海翔 丛丰裕 +1 位作者 雷菊阳 史习智 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第z1期98-101,共4页

这篇文章提出了一种新的时频域非参数密度估计独立成分分析,考虑到含噪的情况将小波包系数阈值降噪作为其预处理过程,该种算法实现非平稳信号过定瞬时混合的盲分离,它同时估计了解混合矩阵以及未知时频域内的密度函数,其最大优点是不需... 这篇文章提出了一种新的时频域非参数密度估计独立成分分析,考虑到含噪的情况将小波包系数阈值降噪作为其预处理过程,该种算法实现非平稳信号过定瞬时混合的盲分离,它同时估计了解混合矩阵以及未知时频域内的密度函数,其最大优点是不需要选择时频点或者是划分时频面,目前对于实际信号时频盲处理方法来说,选择有效的时频点以及进行合理的时频面划分是有很大局限性的.如仿真所示,其在相同的信噪比特别是低信噪比下分离效果要优于某些时频算法. 展开更多

关键词 非参数密度估计 短时傅立叶变换 独立成分分析 小波包系数阈值降噪

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改进的非负独立分量分析法

7

作者 周昊 王斌 张立明 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2007年第1期54-58,共5页

传统的非负独立分量分析(ICA)算法假设源信号独立,通过对观测信号预白化得到Z,再找到旋转矩阵W,从而保证Y=W×Z为非负,但不适用于源信号相关程度较大的情况。本文在深入分析传统算法的基础上对传统算法进行了相应的改进,通过引入去... 传统的非负独立分量分析(ICA)算法假设源信号独立,通过对观测信号预白化得到Z,再找到旋转矩阵W,从而保证Y=W×Z为非负,但不适用于源信号相关程度较大的情况。本文在深入分析传统算法的基础上对传统算法进行了相应的改进,通过引入去相关矩阵R,对于即使相关程度较大的源信号也可以进行较好地分解。实验结果证明,改进后的算法简单有效。 展开更多

关键词 独立分量分析 非负分解 相关分析 源信号

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独立成分分析的研究进展 被引量：31

8

作者 张建明 林亚平 +1 位作者 吴宏斌 杨格兰 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期992-997,1001,共7页

介绍了独立成分分析(ICA)的基本模型及其假设、含混性、非高斯性度量和通用求解过程。讨论了目前ICA的几个研究方向的发展现状和面临的问题,分析了ICA基本模型和几种扩展模型的求解算法,包括盲反卷积、卷积混和的盲分离、非线性瞬时混... 介绍了独立成分分析(ICA)的基本模型及其假设、含混性、非高斯性度量和通用求解过程。讨论了目前ICA的几个研究方向的发展现状和面临的问题,分析了ICA基本模型和几种扩展模型的求解算法,包括盲反卷积、卷积混和的盲分离、非线性瞬时混合的盲分离。提出了ICA未来理论和应用研究中的开放课题。 展开更多

关键词 独立成分分析 盲源信号分离 非高斯性 神经网络

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基于独立成分分析的胃电信号检测 被引量：4

9

作者 何峰 李刚 +2 位作者 周振理 于向阳 张居元 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期871-875,共5页

胃电是一种典型的微弱信号,其检测过程中会引入大量的强背景噪声,其中又以心电、呼吸伪迹最难去除。这是由于两者的幅值远高于胃电,而两者的频带却与胃电极为接近。为此,以高精度ΣΔADC采集8通道混合信号,先经数字带通预处理去除基线... 胃电是一种典型的微弱信号,其检测过程中会引入大量的强背景噪声,其中又以心电、呼吸伪迹最难去除。这是由于两者的幅值远高于胃电,而两者的频带却与胃电极为接近。为此,以高精度ΣΔADC采集8通道混合信号,先经数字带通预处理去除基线漂移并滤去大部分干扰,再用FastICA算法分析其中的独立成分,将心电、呼吸对应的部分权重置0反向投影回观测空间,从而得到清晰的胃电波形。该算法原理简单、收敛速度快、去噪效果明显,所得的结果与临床理论分析得出的结论相符,具有较高的实用价值。 展开更多

关键词 胃电图 盲源分离 独立成分分析 非高斯最大化 负熵

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基于小波变换和独立成分分析的人脸识别 被引量：3

10

作者 刘嵩 罗敏 +1 位作者 向军 张国平 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期166-169,共4页

针对传统的独立成分分析算法对光照、表情、姿态等敏感的不足,提出了一种结合小波变换和独立成分分析的人脸识别方法.人脸图像首先经过小波变换后选取低频子图像进行独立成分分析,提取人脸图像特征,最后根据最近邻分类器分类.分析了样... 针对传统的独立成分分析算法对光照、表情、姿态等敏感的不足,提出了一种结合小波变换和独立成分分析的人脸识别方法.人脸图像首先经过小波变换后选取低频子图像进行独立成分分析,提取人脸图像特征,最后根据最近邻分类器分类.分析了样本数目、小波分解级数对平均识别率和识别时间的影响.基于ORL人脸数据库的实验结果证明了本方法在识别性能方面相对于单一方法的优越性. 展开更多

关键词 人脸识别 独立成分分析 小波变换 最近邻分类器 特征提取 非高斯性

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独立成分分析在化学战剂混叠峰识别中的应用 被引量：2

11

作者 陈媛媛 王芳 +1 位作者 王志斌 李文军 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期242-247,共6页

在战场等复杂环境得到的混合气体的红外光谱主次吸收峰交错重叠,因此对其定性识别的特征提取方法就显得尤为重要。采集到的各种化学战剂和有机气体的红外光谱数据都是高维度数据,首先采用中心化后降维进行特征提取来尽可能多地捕获到它... 在战场等复杂环境得到的混合气体的红外光谱主次吸收峰交错重叠,因此对其定性识别的特征提取方法就显得尤为重要。采集到的各种化学战剂和有机气体的红外光谱数据都是高维度数据,首先采用中心化后降维进行特征提取来尽可能多地捕获到它所包含的本质信息,由于混合气体的红外光谱是非线性、非高斯性信号,把非高斯性作为独立性度量将各成分作为独立分量分离出来,为了满足实时需求,在传统快速独立成分分析(Fast ICA)算法的基础上对其迭代过程进行优化,并应用极限学习机(ELM)建立模型进行定量分析。实验结果表明:改进算法的迭代次数较传统算法减少,定量分析均方差E=2.392 6×10-4,回归系数R=0.999,说明该方法在不影响分离精度的前提下提高了混合物质中纯物质光谱分离出来的效率。 展开更多

关键词 混叠峰识别 红外光谱 非高斯性 快速独立成分分析

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基于线性神经网络的独立成分分析算法 被引量：1

12

作者 李睿 王法松 李宏伟 《南京大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2012年第2期198-205,共8页

基于概率密度非参数估计的广义高斯密度(GGD)核估计和线性独立成分分析(ICA)神经网络,本文提出了一种新的非参数ICA算法,实现了对源信号分布的全盲要求.该算法直接由观测信号样本出发,对分离信号评价函数直接估计,可以只用一种灵活评价... 基于概率密度非参数估计的广义高斯密度(GGD)核估计和线性独立成分分析(ICA)神经网络,本文提出了一种新的非参数ICA算法,实现了对源信号分布的全盲要求.该算法直接由观测信号样本出发,对分离信号评价函数直接估计,可以只用一种灵活评价函数分离任意的杂系混合信号,并且GGD核可以根据源信号的高阶统计性质自适应的改变以适应不同的要求,从而在一定程度上解决了ICA算法中选取估计信号评价函数的问题.模拟实验说明了所提算法的性能优越性. 展开更多

关键词 独立成分分析 评价函数 极大似然 非参数估计 神经网络

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基于光滑性和主成分的非负矩阵分解算法

13

作者 马鹏 杨丹 +2 位作者 方蔚涛 葛永新 张小洪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第5期1362-1365,共4页

非负矩阵分解(NMF)存在收敛速度慢的缺点,其根本原因是基图像(基矩阵)包含大量的噪声点。另外,系数矩阵相关性很大,不利于区分不同图像。鉴于以上缺点,提出了基于光滑性和主成分的非负矩阵分解(SPNMF):一方面通过添加常数矩阵来增强基... 非负矩阵分解(NMF)存在收敛速度慢的缺点,其根本原因是基图像(基矩阵)包含大量的噪声点。另外,系数矩阵相关性很大,不利于区分不同图像。鉴于以上缺点,提出了基于光滑性和主成分的非负矩阵分解(SPNMF):一方面通过添加常数矩阵来增强基矩阵的光滑性,平抑噪声点,达到减少迭代次数的目的;另一方面在原损失函数基础上,将系数矩阵不同列之间的方差作为惩罚项,提高系数矩阵的区分度。在PIE和FERET人脸库中的实验表明,SPNMF不仅能够提高人脸识别的正确率,而且速度比NMF快2～4倍,使得基于非负矩阵的人脸识别系统更具有实用价值。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 主成分分析 光滑性 人脸识别

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RFID标签防碰撞中有界成分分析算法的优化

14

作者 王玲 骆忠强 《电子测量技术》 北大核心 2024年第24期49-56,共8页

为了更好地解决RFID系统的欠定防碰撞问题,基于盲源分离的方法从初始化分离矩阵的角度对分离算法进行了优化。由于混合矩阵确定了源信号与观测信号之间的线性映射关系,直接影响了分离算法的收敛性和分离结果的质量,因此初始混合矩阵的... 为了更好地解决RFID系统的欠定防碰撞问题,基于盲源分离的方法从初始化分离矩阵的角度对分离算法进行了优化。由于混合矩阵确定了源信号与观测信号之间的线性映射关系,直接影响了分离算法的收敛性和分离结果的质量,因此初始混合矩阵的选择对算法的性能和有效性至关重要。利用连续非负投影算法计算出初始的混合矩阵,摒弃传统的随机初始化,避免了算法陷入局部最优解。由于RFID的标签信号都是有界的,因此在下一步使用有界成分分析算法从混合信号中将标签信号分离出来。仿真结果表明,此算法相较于传统有界成分分析算法的分离相似度在低信噪比下提升了3.05%,比常用的非负矩阵分解算法提高了6.64%的分离准确率。其较低的误码率也表明系统在数据传输或接收过程中能够有效地处理干扰和噪声,从而减少数据错误的发生。 展开更多

关键词 RFID 欠定 防碰撞 连续非负投影算法 有界成分分析

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基于ICA-R的电动汽车充电负荷分解方法

15

作者 郑文杰 李世明 +3 位作者 王怡 卢建刚 张金江 赵瑞锋 《电测与仪表》 北大核心 2025年第7期85-91,共7页

非侵入式电力负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)技术是智能电网中实现居民电力负荷用电细节监测的重要手段。电动汽车的发展在给环境带去积极效应的同时,也给电网带来了不利影响,并且存在火灾隐患,电动汽车充电负荷监测有... 非侵入式电力负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)技术是智能电网中实现居民电力负荷用电细节监测的重要手段。电动汽车的发展在给环境带去积极效应的同时,也给电网带来了不利影响,并且存在火灾隐患,电动汽车充电负荷监测有着重要意义。文章提出了基于带参考信号的独立成分分析(independent component analysis with reference,ICA-R)的电动汽车充电负荷提取方法,并应用信号重构对电动汽车充电负荷的幅值和时间进行估计,使用Pecan Street数据库中的数据进行实验,实验证明文中所提方法具有较高的精确度。 展开更多

关键词 非侵入式电力负荷监测 电动汽车充电负荷 带参考信号的独立成分分析(ICA-R)

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二维投影非负矩阵分解算法及其在人脸识别中的应用 被引量：32

16

作者 方蔚涛 马鹏 +2 位作者 成正斌 杨丹 张小洪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1503-1512,共10页

建立在最小化非负矩阵分解损失函数上的人脸识别算法需同时计算基矩阵和系数矩阵,导致求解这类问题十分耗时.本文把非负属性引入二维主成分分析(2-dimensional principal component analysis,2DPCA)中,提出了一种新的二维投影非负矩阵分... 建立在最小化非负矩阵分解损失函数上的人脸识别算法需同时计算基矩阵和系数矩阵,导致求解这类问题十分耗时.本文把非负属性引入二维主成分分析(2-dimensional principal component analysis,2DPCA)中,提出了一种新的二维投影非负矩阵分解(2-dimensional projective non-negative matrix factorization,2DPNMF)人脸识别算法.该算法在保持人脸图像的局部结构情况下,突破了最小化非负矩阵分解损失函数的约束,仅需计算投影矩阵(基矩阵),从而降低了计算复杂度.本文从理论上证明了所提出算法的收敛性,同时,使用了YALE、FERET和AR三个人脸库进行实验,结果表明2DPNMF不仅识别率高,而且速度优于非负矩阵分解和二维主成分分析. 展开更多

关键词 二维主成分分析 非负矩阵分解 人脸识别 特征提取

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非负稀疏编码收缩法的自然图像消噪 被引量：4

17

作者 尚丽 黄德双 郑春厚 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期497-501,共5页

非负稀疏编码(NNSC)算法仅依赖自然图像数据的统计特性,具有自适应性.利用NNSC算法可以成功地提取自然图像的特征基向量;作为对特征基的一个实际应用,提出了一种新颖的用非负稀疏编码收缩技术消除自然图像中的高斯加性噪声的方法.实验表... 非负稀疏编码(NNSC)算法仅依赖自然图像数据的统计特性,具有自适应性.利用NNSC算法可以成功地提取自然图像的特征基向量;作为对特征基的一个实际应用,提出了一种新颖的用非负稀疏编码收缩技术消除自然图像中的高斯加性噪声的方法.实验表明,提取的特征基向量在时域和频域上都有方向性和局部性,表现了输入自然图像的边缘特性;而且与独立分量分析(ICA)法相比,NNSC法提取的特征基有更清晰的边缘特征.目视效果和归一化信噪比证明了NNSC收缩法的消噪效果要优于稀疏编码(或ICA)收缩法、小波收缩法和Wiener滤波等方法. 展开更多

关键词 非负稀疏编码 稀疏编码 独立分量分析 特征基向量 图像特征提取 图像消噪

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基于有约束非负矩阵分解的原稿基色色料光谱预测方法 被引量：2

18

作者 何颂华 陈桥 段江 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期3274-3279,共6页

针对直接在光谱反射率空间,对原稿颜色样本光谱的主成分分析会导致特征向量的数目超过真实物理维度(原稿所用基色色料)的数量,以及特征向量和对应系数存在负值,不能直接表示原稿基色色料的光谱特性和对应浓度等情况。创新性的提出需根... 针对直接在光谱反射率空间,对原稿颜色样本光谱的主成分分析会导致特征向量的数目超过真实物理维度(原稿所用基色色料)的数量,以及特征向量和对应系数存在负值,不能直接表示原稿基色色料的光谱特性和对应浓度等情况。创新性的提出需根据原稿色料的光学特性建立一个完全线性的光谱空间,并在该空间中使用带约束条件的非负矩阵分解实现对原稿基色数量和光谱形状进行预测的方法。对此,首先设计了一个实现对原稿基色色料光谱预测方法的总体研究方案和实现步骤,再以透明色料原稿为例,研究如何选择和构建一个符合其光学特性的光谱线性空间,然后再在基本非负矩阵分解(BNMF)基础上提出针对基色色料光谱预测的有约束非负矩阵分解算法(SCNMF)。针对BNMF算法会出现多重最优解,为了提高预测精度,使矩阵分解结果有明确的物理意义,所提出的SCNMF算法需要满足4个约束条件:非负性约束;全加性约束;平滑性约束;稀疏性约束。建立了满足约束条件的目标函数和迭代算法。预测结果表明本文提出的新方法能有效的实现对原稿基色物理维度和基色色料光谱的准确预测。 展开更多

关键词 基色色料光谱预测 光谱颜色复制 非负矩阵非解 线性混合空间 主成分分析

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基于非负矩阵分解算法进行盲信号分离 被引量：7

19

作者 魏乐 《电光与控制》 2004年第2期38-41,53,共5页

　独立分量分析(ICA)已被广泛运用于线性混合模型的盲源分离问题,但却有两个重要的限制:信源统计独立和信源非高斯分布。然而更有意义的线性混合模型是:观测信号是非负信源的非负线性混合,信源之间可以统计相关且可以为高斯分布。本文... 　独立分量分析(ICA)已被广泛运用于线性混合模型的盲源分离问题,但却有两个重要的限制:信源统计独立和信源非高斯分布。然而更有意义的线性混合模型是:观测信号是非负信源的非负线性混合,信源之间可以统计相关且可以为高斯分布。本文针对盲源分离问题,提出了一种运用新近国际上提出的一种非负矩阵分解算法(NMF算法)进行统计相关信源的盲源分离方法,该方法没有信源统计独立和信源非高斯分布的限制,只要信源之间没有一阶原点统计相关,则可很好实现对信源的分离。大量仿真及与传统ICA进行盲源分离的比较,验证了运用NMF进行包括统计相关信源和高斯分布信源的盲源分离的可行性和有效性。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 盲源分离 独立分量分析

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改进的非负稀疏编码神经网络模型及其应用 被引量：2

20

作者 尚丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第4期160-164,共5页

提出了一种改进的基于NIG(Normal Inverse Gaussian)密度和稳健主成分分析(PCA)的非负稀疏编码(NNSC)神经网络模型,该模型实质上实现了一个二阶段的学习过程。并利用这个模型成功地建模了视觉感知系统V1区的感受野。该NNSC模型具有很强... 提出了一种改进的基于NIG(Normal Inverse Gaussian)密度和稳健主成分分析(PCA)的非负稀疏编码(NNSC)神经网络模型,该模型实质上实现了一个二阶段的学习过程。并利用这个模型成功地建模了视觉感知系统V1区的感受野。该NNSC模型具有很强的自适应于自然数据统计特性的能力。另外,利用类似小波收缩法去噪原理,该模型能够有效地去除图像中的高斯加性噪声,对自然图像编码的仿真实验也表明了该模型在生物学上的合理性和可行性。 展开更多

关键词 正态逆高斯(NIG)密度模型 稳健主成分分析 非负稀疏编码 非负矩阵分解 特征提取 图像去噪

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