核范数相关论文
动态模型在脑电图分析、DNA分割和金融股票市场分析等领域中有着广泛的应用,常用于检测观测序列是否具有异质性结构.异质性预示着......
连续时间随机系统是指各个变量是时间的连续函数并且状态和输出向量受到噪声干扰的动态系统。由于生物学、经济学以及物理学等领域......
随着现代科学技术的飞速发展,科学研究和社会生活中大量图像数据以矩阵形式储存下来,为计算机视觉、模式识别和机器学习等领域的发......
生存分析主要是研究生存状况和生存时间以及它们与各类协变量之间的统计关系的一门学科。生存分析的研究数据存在不同类型的删失(......
随着近年来我国高速铁路的飞速发展，列车的速度不断提升，空气动力学问题更加明显，高速弓网动态受流问题愈加复杂，导致列车所处的动态环......
低秩矩阵补全是机器学习领域的一个重要问题，目的是利用矩阵中的一部分观测元素恢复大量的缺失信息。当前的低秩矩阵补全方法主要分......
人脸识别是模式识别领域中的重要研究内容,近几十年一直受到学者们的广泛关注。其中基于线性回归的分类算法由于其思想直观且意义......
在数据爆炸时代,信号处理、图像处理和模式识别等领域中的许多问题都需要处理高维数据集。然而,随着数据维度的增大,数据处理难度......
低秩矩阵分解(或低秩矩阵重构)作为一种高维数据处理工具,被广泛应用在计算机视觉,机器学习,图像处理等领域中。然而在绝大部分的......
在图像获取过程中,由于传感器的热效应等原因影响,最后获取的图像无法避免的都会包含一定程度的噪声,这其中包含泊松噪声,条带噪声......
随着传感器技术、通信技术、计算机技术等的蓬勃发展,人们每时每刻都能获得海量数据。然而,由于这些数据往往是大规模、高维且含有......
在许多领域,诸如:模式识别和机器学习,数据的维数可能成千上万。主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）是进行降维和特征提......
矩阵方程理论是线性代数内容中非常重要的一部分,在代数、组合、图论、控制等领域有着广泛的应用.Sylvester矩阵方程最早出现在19......
随着科学技术的不断发展,大数据分析及其处理技术在社会生产和生活的各个领域发挥着越来越重要的作用。当今社会,人们对信息的需求......
阵列信号处理中,阵列孔径是决定阵列性能的关键因素之一,而稀疏阵列可利用少数阵元构造虚拟均匀阵列,提高阵列自由度,实现孔径扩展......
随着社会的迅猛发展,高阶数据(比如高光谱图像、彩色图像、视频)频繁出现于诸多现代科学与应用领域。然而,由于采样设备机械故障、......
本文主要研究H?范数下基于秩约束逼近的系统模型降阶问题。为减小降阶系统与原系统的降阶误差，对非凸的秩约束条件进行逼近，使其成为......
本文考虑了一类来自多元线性回归的维数减少和系数估计问题.经过转化，该问题可以变为一类带核范数约束的矩阵优化问题，然后利用非精......
针对遮挡和光照等因素影响的人脸图像,提出一种具有低秩稀疏性的矩阵回归模型.该模型采用低秩性约束回归误差,采用lp范数约束回归......
仿射限制条件下的低秩矩阵的恢复问题广泛地出现在控制、信号处理及系统识别等许多领域中.此问题可以凸松弛为带仿射限制条件的矩......
低秩矩阵恢复问题在众多领域有重要应用。由于秩函数的复杂性,通常寻求其替代函数进而求解松弛问题。核范数是普遍使用的替代函数......
目的为提高红外与彩色可见光融合图像的可视性,更好地再现图像的对比度和色彩效果,提出一种基于多级低秩表示和HSI颜色空间的彩色......
在高光谱图像的获取和传输过程中,脉冲噪声对图像数据的影响比较大,尤其是当噪声浓度比较高时.为了有效地去除高光谱图像中的脉冲......
基于核范数的矩阵回归方法(Nuclear norm based Matrix Regression,NMR)对人脸图像中因遮挡和光照变化等噪声引发的误差具有很强的......
低秩表示的目的是从整体上使得输入数据集的系数矩阵是低秩矩阵,但是它忽略数据集内部样本之间的关系,文中提出基于图正则化的低秩......
基于连续鼠疫病模型,通过零阶保持器得到相应的离散模型.由于随机扰动的存在,提出相应的随机鼠疫病模型.设计卡尔曼滤波器,估计随......
矩阵完备化是基于部分观测数据来完成全部矩阵预测的问题.随着互联网技术的发展,大数据时代的来临,大数据矩阵中大多数据依然是空......
为求解张量填充问题的数值解,提出了一种非线性共轭梯度算法。通过核范数代替秩函数,将张量填充问题转化为等价的无约束优化问题,......
针对秩最小化问题的非凸且不连续性质,利用核范数是秩函数在单位球内的最佳凸逼近,构造其凸近似模型。采用非精确交替方向法求解该......
具有线性约束的最小矩阵秩优化问题在控制、信号处理、系统识别等领域都有着广泛的应用。在矩阵优化问题中,矩阵的秩能够反应数据......
本文针对求解核范数极小矩阵优化问题给出一种新的可执行的非精确Halpern型邻近点算法，并证明该算法生成的迭代点列强收敛于起始点......
连续时间随机系统是指各个变量是时间的连续函数并且状态和输出向量受到噪声干扰的动态系统.由于生物学、经济学以及物理学等领域......
随着互联网技术的发展,每天都会产生大量的数据,为了较好地利用这些数据进行分类,标注工作必不可少。然而,一方面,我们不可能由人......
针对低比特JPEG图像因量化过程中产生的量化噪声问题,提出一种核范数JPEG解码算法.首先基于自然图像的低秩性得到一个带无穷范数约......
为了稳健处理序列图像中相似形状目标的提取问题,将一个比核范数更近似的光滑逼近函数引入群相似性活动轮廓(active contours with......
传统的二维主成分分析法广泛应用于图像特征提取,为了使此算法更加有效,提出了一种结构化二维算法,即核范数2DPCA算法(N-2-DPCA)。......
鲁棒主成分分析(RPCA)是处理前景-背景分离问题的常用模型,然而原始RPCA模型及多数改进模型直接使用核范数来近似矩阵秩函数,常导......
为了解决现有基于互质阵列的DOA估计方法舍弃差联合阵列中非均匀虚拟阵元而导致最大可估计信号数损失的问题,提出了一种基于矩阵填......
低秩矩阵填充问题是一个秩最小化问题,通常凸松弛为核范数最小化问题来求解.该问题针对有无噪声或有无约束的情形需要分开求解,这......
基于谱聚类的子空间聚类算法已经显示出良好的效果,但是传统的子空间聚类算法需要将图像进行向量化处理,而这种向量化会导致图像本......
针对核范数降维去噪方法对强噪声去除效果不佳的问题,提出一种鲁棒核范数降维的去噪方法。该方法在核范数最小化的思想下构建图像......
在例如推荐系统,图像／视频分析等许多机器学习问题中,数据往往是以矩阵的形式进行表达。在这些问题中,矩阵的低秩性质在学习原始数......
针对低秩表示模型的一般求解算法存在针对核范数存在近似矩阵秩不精确的问题，用矩阵分解技术与对数行列式函数替代矩阵核范数来近似......
