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2.
为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能,提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展,实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中,在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理,对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段,利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化,从而实现对噪声的有效抑制,保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试,结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像,并实现较高的识别正确率。 相似文献
3.
本文基于新的Kronecker型替换,给出两个由黑盒表示的稀疏多项式的新确定性插值算法.令f∈R[x1,……,xn]是一个稀疏黑盒多项式,其次数上界为D.当R是C或者是有限域时,相对于已有算法,新算法具有更好的计算复杂度或者关于D的复杂度更低.特别地,对于一般黑盒模型,D是复杂度中的主要因素,而在所有的确定性算法中,本文的第二个算法的复杂度关于D是最低的. 相似文献
4.
5.
6.
在回归分析中,随机误差是否存在方差齐性是理论与实际工作者都十分关心的问题,方差齐性假设并不总是正确的,在线性和非线性回归中关于异方差的诊断问题已有许多讨论([1],[2],[4],[5])。本文在韦博成(1995)讨论了加权非线性回归模型的基础上,用随机系数的方法,讨论随机权函数非线性回归模型中的异方差检验问题,得到了方差齐性检验的似然比统计量和score统计量,同时,当模型存在异方差时,本文给出了估计方差的一种方法。 相似文献
7.
Kanerva的衡疏分布存储器模型(SDM),由于其读写规则采用外积法,因此限制了它的应用,本文对该模型进行改进,改变了原来的读写规则,保留其衡疏分布式存储的特点,得到一个与小脑模型(CMAC)相似的新模型,但它不存在分块效应、不需要HASHING技术。理论分析和示例表明了该改进模型的合理性和有效性。 相似文献
8.
9.
10.
神经网络集成技术能有效地提高神经网络的预测精度和泛化能力,已经成为机器学习和神经计算领域的一个研究热点.利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型.通过上证指数开、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好. 相似文献