一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法; 一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法 | |
陈新亮; 王徽蓉; 李卫军 | |
Rights Holder | 中国科学院半导体研究所 |
Date Available | 2011-08-30 ; 2011-08-30 ; 2011-08-30 |
Country | 中国 |
Subtype | 发明 |
Abstract | 本发明公开了一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法,该方法包括:通过求解线性方程的最小二乘解获得待识别样本的初始表示;在线性方程的解空间内补偿较小的分组系数,逐步增强解向量在分组稀疏模型意义下的稀疏性,反复迭代直到收敛,获得样本的分组稀疏表示;根据所获得的稀疏解判定待识别样本的类别为对应系数最大的分组,置信度用稀疏解的系数在各分组分布的集中程度来衡量。本发明采用的分组模型更适应分类问题的需要,提高了识别能力,结合解空间内系数补偿的方法,增强了解的稀疏性,减小了计算量。本方法不仅适用于模式识别的分类问题,还可用于压缩感知等领域,具有广阔的应用前景。 |
metadata_83 | 半导体人工神经网络实验室 |
Patent Number | CN201010157602.X |
Language | 中文 |
Status | 公开 |
Application Number | CN201010157602.X |
Patent Agent | 周国城 |
Document Type | 专利 |
Identifier | http://ir.semi.ac.cn/handle/172111/21811 |
Collection | 半导体人工神经网络实验室 |
Recommended Citation GB/T 7714 | 陈新亮,王徽蓉,李卫军. 一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法, 一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法. CN201010157602.X. |
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一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法.(477KB) | 限制开放 | -- | Application Full Text |
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