针对大噪声的三维SLAM位姿图鲁棒优化算法

1

作者 王苗苗 魏国亮 +1 位作者 蔡洁 李雨洁 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第7期1305-1313,共9页

位姿图优化(pose graph optimization,PGO)是同时定位与建图(simultaneous locali-zation and mapping,SLAM)中非常重要的非凸高维优化工具。运动位姿初始化是PGO过程中的关键步骤。针对目前的初始化算法无法为大噪声PGO数据集提供较好... 位姿图优化(pose graph optimization,PGO)是同时定位与建图(simultaneous locali-zation and mapping,SLAM)中非常重要的非凸高维优化工具。运动位姿初始化是PGO过程中的关键步骤。针对目前的初始化算法无法为大噪声PGO数据集提供较好初始值的问题,首先提出一种新的鲁棒核函数,解决大噪声带来的估计值与观测值之间的大残差问题;然后,提出一种基于迭代重加权最小二乘的位姿图鲁棒优化算法。蒙特卡罗实验结果表明,所提算法在大噪声环境中具有较好的鲁棒性和精确性,所提鲁棒核函数与其他经典核函数相比更具适用性,能够加快算法收敛。 展开更多

关键词 三维SLAM PGO 鲁棒核函数 迭代重加权最小二乘

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于鲁棒小波ν-支持向量机的产品销售预测模型 被引量：7

2

作者 吴奇 严洪森 王斌 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1027-1032,共6页

针对产品销售时序具有正态高斯分布、幅值较大、奇异点等混合噪音,设计一种鲁棒损失函数,并采用小波核函数,由此得到一种新的小波ν-支持向量机,即鲁棒小波ν-支持向量机(Robust wavelet ν-support vector machine,RWν-SVM).它可以有... 针对产品销售时序具有正态高斯分布、幅值较大、奇异点等混合噪音,设计一种鲁棒损失函数,并采用小波核函数,由此得到一种新的小波ν-支持向量机,即鲁棒小波ν-支持向量机(Robust wavelet ν-support vector machine,RWν-SVM).它可以有效地压制销售时序的多种噪音和奇异点,具有很强的鲁棒性,而且它比标准小波ν-支持向量机(Wν-SVM)具有更简洁的对偶优化问题.最后进行了汽车销售预测的实例分析,结果表明基于RWν-SVM的预测模型是有效可行的. 展开更多

关键词 支持向量机 小波核函数 鲁棒损失函数 预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于全变分-核回归的RPCA运动目标检测方法 被引量：4

3

作者 何伟 齐琦 +1 位作者 吴健辉 涂兵 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1916-1920,共5页

近年来,鲁棒主成分分析法(Robust Principal Component Analysis,RPCA)被广泛应用到运动目标检测中,但该类方法未能有效利用运动目标的时空连续性先验,容易将动态背景误判为运动目标,且背景恢复精度不高.为此提出一种基于全变分-核回归... 近年来,鲁棒主成分分析法(Robust Principal Component Analysis,RPCA)被广泛应用到运动目标检测中,但该类方法未能有效利用运动目标的时空连续性先验,容易将动态背景误判为运动目标,且背景恢复精度不高.为此提出一种基于全变分-核回归的RPCA运动目标检测方法.该方法以RPCA为基础,利用3维全变分模型增强前景的时空连续性,去除动态背景干扰,得到清晰完整的前景.同时,利用基于扩散张量的核回归对背景的时空相关性建模,去除噪声干扰,从而精确恢复背景.在多组公开数据集上的实验结果表明,该方法在动态背景、光照变化等复杂场景中能够较为精确地检测出运动目标和恢复背景. 展开更多

关键词 运动目标检测 背景恢复 全变分 核回归 鲁棒主成分分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于非线性特征和Cauchy加权M-估计量的鲁棒推荐算法 被引量：5

4

作者 张付志 孙双侠 伊华伟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1453-1469,共17页

协同推荐系统作为一种重要的个性化服务模式,在电子商务站点中的应用越来越广泛.然而,各种恶意欺骗和虚假反馈已制约了其应有效能的发挥.如何有效识别和抵御托攻击,确保系统推荐的可信性,是推荐系统研究面临的一大挑战.为了确保推荐的... 协同推荐系统作为一种重要的个性化服务模式,在电子商务站点中的应用越来越广泛.然而,各种恶意欺骗和虚假反馈已制约了其应有效能的发挥.如何有效识别和抵御托攻击,确保系统推荐的可信性,是推荐系统研究面临的一大挑战.为了确保推荐的可信性,人们提出了各种基于矩阵分解的鲁棒协同推荐算法.但是这些推荐算法在面对托攻击时不仅精度损失大,而且鲁棒性较差.为此,该文提出一种基于非线性特征和Cauchy加权M-估计量的鲁棒推荐算法.首先,采用核主成分分析方法提取用户评分矩阵的非线性特征,以充分挖掘推荐系统中用户(或项目)之间的内在关联,最大限度地保留用户和项目的特征信息,提高推荐精度和鲁棒性;然后,引入鲁棒统计中的Cauchy加权M-估计量,并联合矩阵分解模型对用户和项目特征矩阵进行鲁棒参数估计,以限制攻击概貌对参数估计过程产生的影响;最后,设计相应的鲁棒协同推荐算法,并在MovieLens和Netflix数据集上对算法的有效性进行评价.实验结果表明:该文算法在推荐精度和鲁棒性方面明显优于现有的鲁棒推荐算法. 展开更多

关键词 托攻击 鲁棒推荐算法 核函数 Cauchy加权M-估计量 矩阵分解 协同推荐系统 人工智能

在线阅读 下载PDF 职称材料

量测野值与波束故障条件下SINS/DVL紧组合导航方法 被引量：7

5

作者 徐博 王连钊 李盛新 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期746-755,共10页

针对传统捷联惯性导航系统(SINS)/声学多普勒测速仪(DVL)组合导航系统导航精度容易受量测信息质量影响的问题,提出了一种基于波束重构的SINS/DVL紧组合导航系统故障处理方案。以现有的紧组合模型为基础,根据四波束DVL结构特点,提出了新... 针对传统捷联惯性导航系统(SINS)/声学多普勒测速仪(DVL)组合导航系统导航精度容易受量测信息质量影响的问题,提出了一种基于波束重构的SINS/DVL紧组合导航系统故障处理方案。以现有的紧组合模型为基础,根据四波束DVL结构特点,提出了新的故障波束速度信息重构方案。针对速度测量异常、量测模型误差及波束信息重构误差等综合引起的量测噪声特性变化问题,根据核函数思想,设计了一种改进Huber鲁棒滤波器。试验结果表明,在1 h波束故障情况下,采用所提出故障处理方案最大定位精度相对于纯惯性定位提高了80%以上。 展开更多

关键词 紧组合导航系统 速度信息重构 核函数 改进Huber鲁棒滤波器

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于ISVM的船舶横摇运动实时预报方法 被引量：1

6

作者 刘胜 杨震 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期607-612,共6页

针对船舶横摇运动时序的小样本、非线性、随机性等特点,提出了一种改进支持向量机(improved support vectormachine,ISVM),采用鲁棒损失函数和小波核函数可以有效压制横摇时序的多种噪音和奇异点,具有良好的鲁棒性及泛化能力;引入单松... 针对船舶横摇运动时序的小样本、非线性、随机性等特点,提出了一种改进支持向量机(improved support vectormachine,ISVM),采用鲁棒损失函数和小波核函数可以有效压制横摇时序的多种噪音和奇异点,具有良好的鲁棒性及泛化能力;引入单松弛变量使得ISVM具有更简洁的对偶问题及约减的寻优范围,减小了算法运行的时间.建立基于ISVM的船舶横摇运动姿态实时预报模型,对某船横摇运动姿态进行了预报,仿真结果表明该模型是行之有效的. 展开更多

关键词 船舶横摇运动 改进支持向量机 Marr小波核 鲁棒损失函数 实时预报

在线阅读 下载PDF 职称材料

结合稳健估计和Meanshift的视频目标跟踪算法 被引量：11

7

作者 朱闻亚 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2017年第2期177-182,共6页

针对Meanshift目标跟踪算法对强噪声环境敏感的问题,提出了一种结合稳健估计和传统Meanshift的修正Meanshift算法.通过稳健估计修正传统Meanshift算法的核概率密度函数,提升Meanshift算法的鲁棒性.针对信噪比分别为60、30和0 db的仿真数... 针对Meanshift目标跟踪算法对强噪声环境敏感的问题,提出了一种结合稳健估计和传统Meanshift的修正Meanshift算法.通过稳健估计修正传统Meanshift算法的核概率密度函数,提升Meanshift算法的鲁棒性.针对信噪比分别为60、30和0 db的仿真数据,将传统Meanshift算法和修正Meanshift算法的跟踪轨迹准确性和精度进行对比.结果表明,修正Meanshift算法能够实现目标准确跟踪,且跟踪位置的相对误差在1%以下.对于实际运动目标视频数据,所提算法也可以实现实时跟踪定位,克服了传统Meanshift算法目标跟踪丢失的问题. 展开更多

关键词 稳健估计 均值偏移 目标追踪 噪声 核概率密度函数 中位数 误差 视频

在线阅读 下载PDF 职称材料

有限粒子法计算精度的敏感性分析

8

作者 杨扬 徐绯 +1 位作者 李小婷 张岳青 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第34期92-96,共5页

有限粒子法(FPM)是一种特殊格式的无网格SPH方法,可在计算流体力学领域中应用。无网格方法的计算精度和稳定性通常会受到核函数形式及光滑长度的影响。一方面,选取常用的高斯型、二次和三次B样条核函数,针对FPM方法再生k阶多项式的数值... 有限粒子法(FPM)是一种特殊格式的无网格SPH方法,可在计算流体力学领域中应用。无网格方法的计算精度和稳定性通常会受到核函数形式及光滑长度的影响。一方面,选取常用的高斯型、二次和三次B样条核函数,针对FPM方法再生k阶多项式的数值算例对核函数形式的敏感性进行了分析。另一方面,设置不同的光滑长度,对传统SPH方法和FPM方法计算精度随光滑长度变化的敏感性进行了对比分析。数值结果表明,FPM方法对核函数形式和光滑长度的敏感性较低,在工程应用中具有更广的适用范围和较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 有限粒子法 光滑粒子流华力学 核函数 光滑长度 鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于FOA-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型研究 被引量：10

9

作者 王惠杰 范志愿 许小刚 《热力发电》 CAS 北大核心 2017年第5期36-42,共7页

为了准确描述可控参数与热耗率之间的关系,采用偏相关分析法,结合汽轮机热耗率方程确定了影响汽轮机热耗率的5个主要变量,并将其作为模型的输入参数;通过比较分析,选用RBF_kernel为模型的核函数;利用果蝇优化算法(FOA)对最小二乘支持向... 为了准确描述可控参数与热耗率之间的关系,采用偏相关分析法,结合汽轮机热耗率方程确定了影响汽轮机热耗率的5个主要变量,并将其作为模型的输入参数;通过比较分析,选用RBF_kernel为模型的核函数;利用果蝇优化算法(FOA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚因子和核径向范围2个参数进行优化,建立了FOA-LSSVM黑箱模型;以FOA-LSSVM为基础,建立了预测汽轮机热耗率的数学模型,并将其与采用LSSVM、RBF神经网络建立的热耗率预测模型进行对比,同时分析了该模型的鲁棒性。结果表明,基于FOA-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型具有精度高、泛化能力强、鲁棒性强的优点。该模型为机组热经济性诊断、参数寻优提供了理论依据,具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 果蝇优化算法 最小二乘支持向量机 惩罚因子 核函数 预测模型 泛化能力 鲁棒性 汽轮机热耗率

在线阅读 下载PDF 职称材料

双层RBF核快速鲁棒DAISY典型遥感图像配准

10

作者 罗阳倩子 廖威 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第12期2251-2256,共6页

针对遥感图像配准过程中,存在信息计算量大、精度不高的问题,提出一种快速鲁棒DAISY局部特征RBF核典型相关分析的遥感图像配准算法(FRBFKCCA)。首先。采用快速鲁棒特征提取方式,对遥感图像进行特征描述,并针对该算法存在的精度较低问题... 针对遥感图像配准过程中,存在信息计算量大、精度不高的问题,提出一种快速鲁棒DAISY局部特征RBF核典型相关分析的遥感图像配准算法(FRBFKCCA)。首先。采用快速鲁棒特征提取方式,对遥感图像进行特征描述,并针对该算法存在的精度较低问题,利用DAISY局部特征描述对其进行改进,设计实现了遥感图像的DAISY局部特征描述的快速鲁棒特征提取方法;其次,在遥感图像配准过程中,针对核典型相关分析方法中,存在的逆矩阵计算奇异性难以直接计算的问题,采用双层径向基神经网络实现核典型相关分析的改进;最后,通过实验对所提算法与对比算法进行对比,显示其图像配准准确度可达96%以上,且图像的配准效率和精确更高。 展开更多

关键词 快速鲁棒 径向基神经网络 核典型相关分析 遥感图像 配准 局部特征

在线阅读 下载PDF 职称材料

鲁棒LSSVR的模拟电路性能在线评价策略 被引量：1

11

作者 张爱华 王永超 +1 位作者 宋心点 秦玉平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期2328-2335,共8页

针对模拟电路性能的在线评价问题,既要考虑运算速度又要考虑评价的可靠性。而现场数据的采集常包含有错值,对于错值正确的处理直接关乎到评价结果的可靠性。运用标准支持向量回归机(LSSVR),结合鲁棒学习的优越性,设计修正双核径向基核函... 针对模拟电路性能的在线评价问题,既要考虑运算速度又要考虑评价的可靠性。而现场数据的采集常包含有错值,对于错值正确的处理直接关乎到评价结果的可靠性。运用标准支持向量回归机(LSSVR),结合鲁棒学习的优越性,设计修正双核径向基核函数(MDRBF)在线调节核宽度保证支持向量数目确定的精确性,利用改进的鲁棒学习算法处理包含错值的数据集,在线完成模拟电路输出预测与实际输出对比,获取预测误差。该方法利用鲁棒学习算法更新LSSVR权值来处理错值,同时应用增量、减量交互的学习方法兼顾历史数据,控制存储数据总量,完成鲁棒LSSVR(RLSSVR)模型的在线更新。实验以高校模拟电路实验为依托,采用近两年内由精密仪器设备测评所得的小功率放大器的8项技术指标构建训练集,进行RLSSVR在线评价。实验表明,所提出的方法能有效处理错值所带来的回归偏差,性能优于传统LSSVR法、ε-SVR法及WLSSVR法,与精密仪器性能评价结果较为接近,且有较优的运算速度,适于在线推广。 展开更多

关键词 鲁棒支持向量回归机 修正双核径向基核函数 阈值 增减交互 模拟电路 评价策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法 被引量：5

12

作者 宗永胜 胡晓辉 屈应照 《计算机应用与软件》 2017年第4期221-225,333,共6页

针对传统FCM聚类算法在图像分割时对噪声敏感的问题,提出一种结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法。该算法在FCM算法目标函数中增加了空间约束函数,并引入考虑邻域信息的局部隶属度函数,同时引入核函数,用内核诱导距离替换原来的欧式距... 针对传统FCM聚类算法在图像分割时对噪声敏感的问题,提出一种结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法。该算法在FCM算法目标函数中增加了空间约束函数,并引入考虑邻域信息的局部隶属度函数,同时引入核函数,用内核诱导距离替换原来的欧式距离,优化分割图像的特征。最后通过将全局模糊隶属度函数与局部隶属度函数结合在一起,得到新的加权隶属度函数,实现图像的分割。通过对人工合成图像和自然图像进行分割实验,结果表明,在分割质量和效果上该算法明显优于标准FCM算法及KFCM等改进算法,同时对噪声更具鲁棒性。 展开更多

关键词 模糊C均值聚类 邻域信息 图像分割 核函数 鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于模态回归的半参数部分线性模型的稳健估计 被引量：1

13

作者 高佳佳 何晓霞 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期235-240,共6页

以半参数部分线性模型为对象,研究了基于模态回归的稳健估计方法。非参数部分采用B样条近似,在模型的回归中通过控制核函数的带宽来实现估计的稳健性,结合局部二次算法(LQA)和模型期望值最大化算法(MEM),提出EM估计算法,得到了参数估计... 以半参数部分线性模型为对象,研究了基于模态回归的稳健估计方法。非参数部分采用B样条近似,在模型的回归中通过控制核函数的带宽来实现估计的稳健性,结合局部二次算法(LQA)和模型期望值最大化算法(MEM),提出EM估计算法,得到了参数估计以及非参数部分估计的收敛速度。通过蒙特卡洛模拟和实例分析,验证了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 半参数部分线性模型 模态回归 B样条 稳健估计 核函数 带宽

在线阅读 下载PDF 职称材料

局部鲁棒主成分分析及其在故障诊断中的应用 被引量：2

14

作者 苏立鹏 金樟民 +1 位作者 尤戈 易灿灿 《机械设计与制造》 北大核心 2021年第8期246-249,255,共5页

机械设备故障振动信号的分析一般需要经过特征提取,然而由于背景噪声或者环境干扰的存在使得信号的信息适用性下降,从而导致特征提取存在很大的困难。一种新的局部鲁棒主成分分析的降噪方法被提出,该方法假设数据矩阵在有限个局部区域... 机械设备故障振动信号的分析一般需要经过特征提取,然而由于背景噪声或者环境干扰的存在使得信号的信息适用性下降,从而导致特征提取存在很大的困难。一种新的局部鲁棒主成分分析的降噪方法被提出,该方法假设数据矩阵在有限个局部区域可以分解为表示信号特征信息的低秩成分和代表噪声的稀疏成分的加权和,且矩阵只需在局部区域具有低秩的属性而不必要满足全局低秩的强条件,并通过有限个局部低秩矩阵的平滑凸组合来全局逼近原始矩阵。通过仿真实验和实测的轴承外圈故障数据的分析,证明了提出的方法具有较强的降噪和特征提取效果。 展开更多

关键词 机械设备故障诊断 特征提取 局部鲁棒主成分分析 平滑核函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于核的双自组织特征映射网络在预测中的应用

15

作者 夏文文 王士同 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第9期2324-2327,共4页

提出了一种基于核的双自组织特征映射网络。该网络通过同时使用两个相关的映射网络扩展了原有的自组织神经网络。针对自组织特征映射网络容易受到高噪声的影响,将核学习的方法应用于自组织映射聚类中,以核函数代替了原始数据在特征空间... 提出了一种基于核的双自组织特征映射网络。该网络通过同时使用两个相关的映射网络扩展了原有的自组织神经网络。针对自组织特征映射网络容易受到高噪声的影响,将核学习的方法应用于自组织映射聚类中,以核函数代替了原始数据在特征空间中映射值的内积,传统的SOM算法使用的是欧氏距离,而KSOM通过使用不同的核函数为原始空间诱导出不同的欧式距离,这样就提高了算法的鲁棒性。将改进后的神经网络用于金融时间序列的预测,其实验结果表明,改进后的神经网络具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 自组织映射网络 双映射 核方法 鲁棒 预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

背景变化鲁棒的微弱瞬态信号检测 被引量：2

16

作者 吴勇 郑伟 +1 位作者 牛文龙 杨震 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期159-166,175,共9页

在微弱瞬态信号检测中,由于信号完全淹没在背景和噪声中,因此当背景信号发生变化时,传统方法的检测性能会急剧降低.针对上述问题,提出一种基于核函数的对连续背景变化鲁棒的微弱瞬态信号检测方法.利用核函数将信号映射到一个高维空间来... 在微弱瞬态信号检测中,由于信号完全淹没在背景和噪声中,因此当背景信号发生变化时,传统方法的检测性能会急剧降低.针对上述问题,提出一种基于核函数的对连续背景变化鲁棒的微弱瞬态信号检测方法.利用核函数将信号映射到一个高维空间来解决在原始空间中线性不可分的问题.根据信号和噪声特性对核函数加以约束,使检测方法在能检测出瞬态信号的同时还具有对连续背景变化鲁棒特性.将该方法应用于基于高帧频图像序列的微弱运动点目标检测中,实验证明该方法无论是在稳定背景情况下,还是背景连续变换情况下,相比传统方法都有更好的检测结果,在背景连续变换的情况下优势更加明显. 展开更多

关键词 瞬态信号 核函数 背景变化鲁棒 运动目标检测

在线阅读 下载PDF 职称材料

带有非参随机效应的稳健函数型回归模型

17

作者 王珊珊 丁浩 王占锋 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期41-48,I0003,共9页

拓展的t过程对异常值稳健并且拥有高斯过程很多优良的性质。为此利用拓展的t过程先验提出了一个带有非参数随机效应的函数型模型,并在模型里考虑了个体效应的异质性、灵活的均值函数、非参协方差函数和稳健性。并进一步提出了基于似然... 拓展的t过程对异常值稳健并且拥有高斯过程很多优良的性质。为此利用拓展的t过程先验提出了一个带有非参数随机效应的函数型模型,并在模型里考虑了个体效应的异质性、灵活的均值函数、非参协方差函数和稳健性。并进一步提出了基于似然的估计方法,给出了参数估计的信息相合性,最后通过模拟研究和实际数据分析来验证所提的方法。 展开更多

关键词 拓展的t过程回归 非线性随机效应 协方差核函数 稳健

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自适应冗余矩阵分类器的滚动轴承故障诊断方法

18

作者 刘振华 胡思远 赵捷 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第3期384-390,共7页

采用传统矩阵分类器(即支持矩阵机SMM)进行滚动轴承故障诊断时存在一定的局限性,即在进行冗余特征分类时难以提取有效特征进行建模,为此,提出了一种基于自适应冗余矩阵分类器(ARMC)的滚动轴承故障诊断方法。首先,在构造ARMC模型的过程中... 采用传统矩阵分类器(即支持矩阵机SMM)进行滚动轴承故障诊断时存在一定的局限性,即在进行冗余特征分类时难以提取有效特征进行建模,为此,提出了一种基于自适应冗余矩阵分类器(ARMC)的滚动轴承故障诊断方法。首先,在构造ARMC模型的过程中,通过核函数创建了高维分布空间,解决了样本数据线性不可分的问题;然后,采用约束L 1范数的思想,使得样本到所有聚类凸包边界的距离最短,进而将其转化为求解线性规划的问题,降低了模型计算的复杂度;通过正则化约束来控制低秩项,进而弱化冗余特征和噪声成分对模型的影响,得到了更加准确的预测模型;最后,为了验证ARMC方法的有效性,采用美国凯斯西储大学(CWRU)的滚动轴承实验数据和自制滚动轴承故障模拟实验台数据,分别进行了实验;并且将采用该方法所获得的结果与其他方法获得的结果进行了对比。研究结果表明:ARMC利用L 1范数和核函数来构造和求解目标函数,不仅可以保护待诊断对象的结构化信息,而且可以弱化模型复杂度和增强模型的鲁棒性;与支持矩阵机(SMM)和鲁棒支持矩阵机等相比,ARMC能够充分考虑样本冗余信息弱化的问题,平均识别准确率提高3%~8%。 展开更多

关键词 自适应冗余矩阵分类器 矩阵分类器(支持矩阵机) 高维分布空间 冗余特征分类 模型鲁棒性 目标函数

在线阅读 下载PDF 职称材料