| 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
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| 专利权人 | 中国科学院半导体研究所
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| 公开日期 | 2011-08-30
; 2011-08-30
; 2011-08-30
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| 授权国家 | 中国
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| 专利类型 | 发明
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| 摘要 | 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。 |
| 部门归属 | 半导体人工神经网络实验室
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| 专利号 | CN201010157602.X
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| 语种 | 中文
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| 专利状态 | 公开
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| 申请号 | CN201010157602.X
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| 专利代理人 | 周国城
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| 文献类型 | 专利
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| 条目标识符 | http://ir.semi.ac.cn/handle/172111/21811
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| 专题 | 半导体人工神经网络实验室
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推荐引用方式
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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