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基于稀疏贝叶斯学习的煤岩图像识别方法
1
作者
赵泽宾
孙卓
《云南化工》
CAS
2020年第1期110-112,共3页
为了探索煤岩图像识别的新方法,提出了基于稀疏贝叶斯学习(SBL)的煤岩图像识别方法。该学习模型是在贝叶斯框架下,有着更强大的数据挖掘能力和稀疏能力,并通过该模型下的回归和分类算法成功的解决了煤岩图像识别的实际问题。实验证明,...
为了探索煤岩图像识别的新方法,提出了基于稀疏贝叶斯学习(SBL)的煤岩图像识别方法。该学习模型是在贝叶斯框架下,有着更强大的数据挖掘能力和稀疏能力,并通过该模型下的回归和分类算法成功的解决了煤岩图像识别的实际问题。实验证明,不论是运行速度还是识别率方面均取得不错的效果。
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关键词
稀疏
贝叶斯
学习
煤岩图像识别
稀疏贝叶斯线性回归
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职称材料
题名
基于稀疏贝叶斯学习的煤岩图像识别方法
1
作者
赵泽宾
孙卓
机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
出处
《云南化工》
CAS
2020年第1期110-112,共3页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0804302)
文摘
为了探索煤岩图像识别的新方法,提出了基于稀疏贝叶斯学习(SBL)的煤岩图像识别方法。该学习模型是在贝叶斯框架下,有着更强大的数据挖掘能力和稀疏能力,并通过该模型下的回归和分类算法成功的解决了煤岩图像识别的实际问题。实验证明,不论是运行速度还是识别率方面均取得不错的效果。
关键词
稀疏
贝叶斯
学习
煤岩图像识别
稀疏贝叶斯线性回归
Keywords
Sparse Bayesian learning
Coal rock image recognition
Sparse Bayesian linear regression
分类号
TN958.97 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于稀疏贝叶斯学习的煤岩图像识别方法
赵泽宾
孙卓
《云南化工》
CAS
2020
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