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稀疏性和正定性是高维稀疏协方差矩阵估计中要保证的两个重要性质.为了保证这两个性质被高效的实现,我们使用一个正定的l1惩罚来估计高维协方差矩阵,并使用一个有竞争力的加速梯度算法去实现估计.实验结果表明,与其他方法相比,该方法在计算时间、正确率、错误率、F范数等指标上具有较好的表现,同时实现了最优解达到O(1/k~2)的收敛速率. 相似文献
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时间序列分类(TSC)是数据挖掘领域中重要且富有挑战性的问题之一.首先将时间序列数据按照Gramian Angular Summation/Difference Field(GASF/GADF)、Markov Transition Field(MTP)、Recurrence Plot(RP)四种方式编码成图像,然后利用深度残差网络(ResNet)对编码的图像进行分类.为了充分利用四种编码图像的的信息以及提高分类的性能,使用AdaBoost对基分类器进行集成.ResNet在反向传播过程需要保存每一层的激活值,为了减少集成过程的内存消耗,利用可逆残差模块对传统残差模块进行替换.在计算分析阶段,从UCR数据中选取部分数据集进行测试,并将测试结果与当前最优的结果进行对比,实验结果表明所提算法的有效性. 相似文献
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