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基于鲁棒主成分分析的运载火箭焊缝射线数字成像分类方法
1
作者 王宁 刘晓 +1 位作者 刘骁佳 危荃 《上海航天(中英文)》 2025年第1期149-156,共8页
运载火箭焊缝射线数字图像自动检测技术主要是对运载火箭焊缝射线数字图像进行分类,而实际生产过程中获取的图像数量庞大,对全部图像进行标注会浪费大量的人力和物力。针对先验的监督信息能够提高目标提取的精度,以及去除图片中的背景... 运载火箭焊缝射线数字图像自动检测技术主要是对运载火箭焊缝射线数字图像进行分类,而实际生产过程中获取的图像数量庞大,对全部图像进行标注会浪费大量的人力和物力。针对先验的监督信息能够提高目标提取的精度,以及去除图片中的背景可以提高分类精度的问题,本文提出了基于鲁棒主成分分析(RPCA)的拉普拉斯特征映射(LE)正则化半监督目标特征提取算法(SSRLE)。SSRLE以RPCA为基础,在保证数据全局结构的基础上,通过加入自适应邻域图权重矩阵LE正则化保证数据的局部结构,并排除了经典LE算法中近邻值k的影响。在先验信息的作用下,该方法可以很好地分离目标与背景。利用目标数据与监督信息训练线性分类器,并结合与流形平滑假设实现对无标记数据的预测,从而达到较好的分类效果。最后,本文通过实验验证了所提出的算法的有效性,比较了不同半监督算法的分类效果,证明了本文所提方法优于其他方法。 展开更多
关键词 运载火箭贮箱 鲁棒主成分分析 视觉目标特征提取 流形学习 半监督学习
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基于主成分分析的模型鲁棒性测评方法研究
2
作者 余涛 王思野 赵中原 《宇航计测技术》 CSCD 2024年第6期20-27,共8页
人工智能的迅猛发展已经深入到各行各业,深度神经网络(DNN)广泛应用于多个领域。然而,随着应用的普及,暴露出对抗攻击对智能模型脆弱性的严重威胁。对抗攻击可能导致模型失效,特别是在商业和军事安全等关键领域,造成潜在的严重后果。这... 人工智能的迅猛发展已经深入到各行各业,深度神经网络(DNN)广泛应用于多个领域。然而,随着应用的普及,暴露出对抗攻击对智能模型脆弱性的严重威胁。对抗攻击可能导致模型失效,特别是在商业和军事安全等关键领域,造成潜在的严重后果。这类攻击通过精心设计的输入,干扰模型的正常运行,进而危及系统的安全性和可靠性。为全面、科学地评估不同模型算法的鲁棒性,首次提出了一种基于主成分分析(PCA)的量化评估框架,涵盖了误分类率、不可感知性、攻击效率等多个关键评估指标。通过对20余种模型算法进行测试,并利用PCA对高维数据降维,提取主要评估因素,简化数据结构,最终得出各算法的综合评分。试验结果表明,所提出的评估方法有效且可靠,为模型鲁棒性研究提供了科学指导。 展开更多
关键词 主成分分析 模型鲁棒性 对抗样本 数据降维
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矩阵数据基于鲁棒主成分分析的距离加权判别分析 被引量：1
3
作者 葛焌迟 赵为华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2073-2079,共7页
距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降。鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种矩... 距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降。鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种矩阵数据鲁棒距离加权判别(RDWD-2D)模型。特别地,该模型以有监督的方式对数据矩阵进行鲁棒主成分分析,并同步实现干净数据的恢复与分类。在MNIST和COIL20数据集上的实验结果表明,针对有噪声污染或数据缺失的矩阵数据,与DWD-2D、RPCA+DWD等模型相比,RDWD-2D模型有最好的数据恢复能力和最高的分类准确率;同时RDWD-2D模型对于数据污染度也有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 鲁棒分类模型 距离加权判别(DWD) 矩阵数据 主成分分析(PCA)
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基于结构相似度和鲁棒主成分分析的运动目标检测 被引量：1
4
作者 杜延墨 沈三民 张炳玮 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第2期54-57,共4页
运动目标传统检测方法只考虑图像的亮度或纹理等某一种特性,受特异值影响较大,对噪声比较敏感,鲁棒性也不够好,而且背景恢复精度不高。针对以上局限性,提出一种融合结构相似度(structural similarity,SSIM)全参考模型和鲁棒主成分分析(r... 运动目标传统检测方法只考虑图像的亮度或纹理等某一种特性,受特异值影响较大,对噪声比较敏感,鲁棒性也不够好,而且背景恢复精度不高。针对以上局限性,提出一种融合结构相似度(structural similarity,SSIM)全参考模型和鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)的运动目标检测方法。此方法综合考虑图像的亮度、对比度和结构三种特性,不采用传统的背景减除法,而是把图像像素点的结构相似度作为度量来实现运动对象与背景的分离。实验结果表明,此方法准确率可达0.95,且F度量较传统运动目标检测算法平均提升0.15,总体上比传统方法更具优势。 展开更多
关键词 运动目标检测 背景恢复 鲁棒主成分分析 结构相似度
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基于NSCT变换和相似信息鲁棒主成分分析模型的图像融合技术 被引量：11
5
作者 刘哲 徐涛 +1 位作者 宋余庆 徐春艳 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1614-1620,共7页
针对传统的图像处理是以单个像素点为基础进行融合而忽略了信息的相似性以及存在信息丢失的问题,提出了基于非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和相似信息鲁棒主成分分析(Robust principle component ana... 针对传统的图像处理是以单个像素点为基础进行融合而忽略了信息的相似性以及存在信息丢失的问题,提出了基于非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和相似信息鲁棒主成分分析(Robust principle component analysis,RPCA)模型的图像融合技术。首先对源图像获取图像块构造初始矩阵,通过对构造矩阵进行NSCT分解获得高频和低频部分,利用提出的具有相似信息低秩矩阵模型将低频成分分解成低秩矩阵和稀疏误差矩阵,再分别对两幅图像的低秩矩阵、稀疏误差矩阵及高频成分采用绝对值最大法融合规则进行融合,最后通过逆变换得到融合图像。MRI和CT的脑部图像的实验分析结果表明,本文算法可以更好地保留源图像中的边缘和纹理信息。 展开更多
关键词 图像处理 图像融合 非下采样CONTOURLET变换 鲁棒主成分分析 低秩矩阵
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基于帧间相似性约束鲁棒主成分分析模型的运动目标检测 被引量：3
6
作者 杨国亮 鲁海荣 +1 位作者 丰义琴 黄经纬 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第1期142-146,共5页
针对鲁棒主成分分析模型RPCA(robust principle component analysis)未能有效地利用相邻两帧具有相似性这一特性,提出基于帧间相似性约束鲁棒主成分分析模型的运动目标检测算法。考虑到时间序列数据中相邻数据之间的相似性特性,在原始的... 针对鲁棒主成分分析模型RPCA(robust principle component analysis)未能有效地利用相邻两帧具有相似性这一特性,提出基于帧间相似性约束鲁棒主成分分析模型的运动目标检测算法。考虑到时间序列数据中相邻数据之间的相似性特性,在原始的RPCA模型基础上,引入帧间相似性约束条件,通过求解新的RPCA模型可以得到平滑的低秩数据矩阵和稀疏误差矩阵,有效保留了原有序列数据中的相似性结构。将该模型用于运动目标检测,观测图像序列分解成低秩背景矩阵和稀疏运动目标矩阵,对分解出的运动目标进行二值化,并对检测出的运动目标图像进行定性分析和采用Similarity与F-measure评判标准进行定量分析。通过实验结果分析,该算法能够有效地对运动目标进行检测,提高运动目标的检测率。 展开更多
关键词 鲁棒主成分分析 序列数据 帧间相似性约束 运动目标检测
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基于误差模型的自适应鲁棒主成分分析 被引量：1
7
作者 王松 夏绍玮 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期528-531,共4页
研究了改善主成分分析（ＰＣＡ）算法鲁棒性的一种实现途径．通过对误差函数的建模分析，得到一种改进的目标函数．提出一种新的在线自适应式的鲁棒ＰＣＡ运算规则．该方法基于单层线性神经网络（ＮＮ）结构，但是权值的训练算法是非线... 研究了改善主成分分析（ＰＣＡ）算法鲁棒性的一种实现途径．通过对误差函数的建模分析，得到一种改进的目标函数．提出一种新的在线自适应式的鲁棒ＰＣＡ运算规则．该方法基于单层线性神经网络（ＮＮ）结构，但是权值的训练算法是非线性的．从而在迭代训练中对“劣点”样本加以适当处理来排除对运算精度和收敛性的影响． 展开更多
关键词 主成分分析 鲁棒性 误差模型 协方差分析
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一种鲁棒的概率核主成分分析模型
8
作者 杨芸 李彪 王帅磊 《海军航空工程学院学报》 2016年第4期415-422,共8页
大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析... 大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。 展开更多
关键词 主成分分析 鲁棒降维 EM算法 聚类分析 核方法 隐变量模型
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基于层次分解、主成分分析和高斯混合模型的火成岩岩性识别——以惠州26洼古潜山为例 被引量：2
9
作者 高楚桥 詹旺 +1 位作者 赵彬 程鑫财 《长江大学学报（自然科学版）》 2024年第2期36-44,共9页
火成岩油气成藏规律复杂,受到火山运动、强构造运动以及风化剥蚀等叠加影响,火成岩的化学成分和结构构造复杂多样,非均质性极强,采用常规岩性识别方法难以一次性将所有岩性准确识别。借鉴层次分解思路,以惠州26洼古潜山为例,提出了一种... 火成岩油气成藏规律复杂,受到火山运动、强构造运动以及风化剥蚀等叠加影响,火成岩的化学成分和结构构造复杂多样,非均质性极强,采用常规岩性识别方法难以一次性将所有岩性准确识别。借鉴层次分解思路,以惠州26洼古潜山为例,提出了一种火成岩岩性测井识别分类方法:综合考虑火成岩地质分类原则和测井响应特征来确定岩性识别层级,基于这种层次性的分类原则,在每一层次定量优选岩性识别敏感参数,建立研究区岩性识别优选层级;在明确岩性识别优选层级的基础上,逐级逐次使用主成分分析(PCA)和高斯混合模型(GMM)对岩性进行判别并确定其计算函数,建立分级优选岩性识别模型,最终达到整体岩性区分的目的。研究结果表明,研究区辉绿岩和闪长岩识别正确率分别为87.31%和84.32%,未分级未优选辉绿岩和闪长岩识别正确率为60.45%和54.88%,分级未优选其岩性识别正确率为69.61%和67.04%,有效提高了研究区的复杂岩性识别精度。该方法的提出对提高火成岩岩性识别精度提供了一种思路,也为研究区古潜山火成岩岩性精确识别提供了参考依据。 展开更多
关键词 火成岩 岩性识别 层次分解法 主成分分析 高斯混合模型
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基于增强的鲁棒主成分分析的脉冲噪声去除算法
10
作者 陈桐 纪航 +2 位作者 王晓东 徐晔 陆昱 《计算机应用文摘》 2024年第10期88-91,共4页
脉冲噪声的去除对提高图像的视觉质量和后续的图像分析具有重要意义。为了提高脉冲噪声的去噪性能并保留图像边缘细节,文章提出了一种新的基于鲁棒主成分分析的图像去噪算法。通过参数化对数函数逼近秩函数来增强低秩项,该算法能够保留... 脉冲噪声的去除对提高图像的视觉质量和后续的图像分析具有重要意义。为了提高脉冲噪声的去噪性能并保留图像边缘细节,文章提出了一种新的基于鲁棒主成分分析的图像去噪算法。通过参数化对数函数逼近秩函数来增强低秩项,该算法能够保留更多分布于较大奇异值上的边缘结构信息。与现有几种先进的去噪算法进行比较,文章提出的算法在客观数值和主观视觉方面均有令人满意的效果,可在移除脉冲噪声的同时充分保留图像的边缘特征。 展开更多
关键词 脉冲噪声 鲁棒主成分分析 对数函数 低秩
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基于对抗训练的鲁棒主成分分析算法
11
作者 张书铭 何进荣 张雨蓉 《延安大学学报（自然科学版）》 2024年第4期93-98,共6页
现阶段的鲁棒主成分分析在遇到攻击者通过向给定的数据矩阵添加具有有界范数的任意矩阵来进行训练时,就会出现计算成本高导致算法的泛化能力差的结果。受对抗性训练启发,提出了一种将对抗训练和鲁棒主成分分析结合起来的高效算法,该算... 现阶段的鲁棒主成分分析在遇到攻击者通过向给定的数据矩阵添加具有有界范数的任意矩阵来进行训练时,就会出现计算成本高导致算法的泛化能力差的结果。受对抗性训练启发,提出了一种将对抗训练和鲁棒主成分分析结合起来的高效算法,该算法假设对手向数据矩阵X中添加了一个有界集上的对抗矩阵R,该对抗性矩阵R可以使得数据矩阵X与分解之间Frobenius范数最大化,随后结合拉格朗日乘数法和最大化最小化方法来找到对抗主成分分析的近似解,从而得到具有增强泛化能力的主成分分析的矩阵和系数矩阵。实验结果表明,对抗训练的鲁棒主成分分析算法在人工合成数据集和公开的标准测试数据集CBCL、Moffet、Madonna上都优于标准主成分分析算法。 展开更多
关键词 鲁棒主成分分析 对抗训练 降维
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主成分分析和灰色模型组合的身管多点烧蚀磨损量预测
12
作者 康总宽 闫彬 +2 位作者 周子璇 宋洪震 陈学军 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期142-149,共8页
身管是火炮类武器的关键零件,对其烧蚀磨损量进行预测,有助于保持火炮作战效能。针对火炮身管沿轴向各点烧蚀磨损量需分别建立数学模型进行预测问题,提出一种组合烧蚀磨损量预测方法。采用主成分分析(principal component analysis,PCA... 身管是火炮类武器的关键零件,对其烧蚀磨损量进行预测,有助于保持火炮作战效能。针对火炮身管沿轴向各点烧蚀磨损量需分别建立数学模型进行预测问题,提出一种组合烧蚀磨损量预测方法。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)方法对身管多点烧蚀磨损量进行数据空间降维,提取反映烧蚀磨损量变化的主成分,利用灰色模型对主成分进行多步预测,通过PCA逆运算获得身管内膛多点烧蚀磨损量预测值。结果表明,在历史数据较少的条件下,通过选择合适的预测步数可获得较为准确的预测值,为身管内膛多点烧蚀磨损量的预测提供了一种新的有效途径。 展开更多
关键词 身管 烧蚀磨损 主成分分析 灰色模型
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油菜“棒状”主花序种质群体株型和产量性状的综合分析
13
作者 梁佩萱 尚丽平 +6 位作者 张莉莉 曹小东 张崟 李保军 罗斌 赵亚军 王灏 《陕西农业科学》 2025年第3期1-6,共6页
为了研究“棒状”主花序种质群体性状之间的关系,对209份材料的9个株型和产量相关性状进行相关性、通径和主成分分析。结果表明:“棒状”主花序率、分枝高度、茎秆抗折力的变异系数较大,茎秆直径和株高的变异系数较小。“棒状”主花序... 为了研究“棒状”主花序种质群体性状之间的关系,对209份材料的9个株型和产量相关性状进行相关性、通径和主成分分析。结果表明:“棒状”主花序率、分枝高度、茎秆抗折力的变异系数较大,茎秆直径和株高的变异系数较小。“棒状”主花序率与茎秆抗折力和主花序长度呈负相关。通径分析结果表明,单株生物学产量、一次分枝高度、主花序长度对单株经济学产量直接产生正向影响。主成分分析将农艺性状综合为单株经济学产量、一次分枝数、“棒状”主花序率、茎秆抗折力和茎秆直径,累计贡献率达81.26%,基本涵盖了“棒状”主花序油菜性状的总体情况。 展开更多
关键词 “棒状”主花序 株型性状 相关性分析 通径分析 主成分分析
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增强的张量鲁棒主成分分析模型及其应用 被引量：2
14
作者 赵奉营 杨宏伟 赵丽娜 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期105-116,共12页
鲁棒主成分分析(RPCA)是处理图像恢复和背景建模问题的常用模型。针对原始RPCA及其改进模型对输入数据低秩结构的依赖性过强问题,提出一个增强的张量鲁棒主成分分析模型(E-TRPCA)并构造了一个新的增强张量核范数(E-TNN)正则项。E-TNN基... 鲁棒主成分分析(RPCA)是处理图像恢复和背景建模问题的常用模型。针对原始RPCA及其改进模型对输入数据低秩结构的依赖性过强问题,提出一个增强的张量鲁棒主成分分析模型(E-TRPCA)并构造了一个新的增强张量核范数(E-TNN)正则项。E-TNN基于张量数据的低维子空间投影约束其低秩性,可以更真实地反映张量数据的潜在结构,增强模型的泛化性。利用交替方向乘子算法(ADMM)对目标函数进行优化求解,在图像去噪和背景建模上的实验结果表明所提方法在图像恢复效果和运行时间方面要优于当前的其他方法。 展开更多
关键词 张量鲁棒主成分分析 低秩张量恢复 增强张量核范数 张量分解
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基于主成分分析的牛油火锅底料挥发性风味物质评价模型的构建 被引量：4
15
作者 晁仲昊 夏志强 +6 位作者 陈刚 杨建 严芳 邱志强 姜萱 徐秀丽 邹孝强 《食品与发酵工业》 CSCD 北大核心 2024年第1期241-247,I0007-I0010,共11页
采用薄膜固相微萃取与气质联用技术对市场占有率较高的4种牛油火锅底料品牌的B端和C端产品的挥发性风味物质进行了比较分析,并构建主成分评分模型对其风味进行了差异性评价。结果表明,B端产品共检测有154种风味物质,C端产品则有158种,而... 采用薄膜固相微萃取与气质联用技术对市场占有率较高的4种牛油火锅底料品牌的B端和C端产品的挥发性风味物质进行了比较分析,并构建主成分评分模型对其风味进行了差异性评价。结果表明,B端产品共检测有154种风味物质,C端产品则有158种,而8个样品检测出25种相同的风味物质,相同品牌的风味物质中,C端产品的烃类物质占比明显较低。利用主成分分析对火锅底料中的风味物质组成进行分析,结果表明,7个主成分因子累积方差贡献率达到100%,能有效表征火锅底料的风味物质信息。最后构建主成分分析模型,计算综合评价指数,对其风味进行评价排序,Pearson相关性分析发现主成分综合得分与感官评价结果相关性为极显著(P<0.01),相关系数为0.908,说明所构建的模型能够有效地对火锅底料进行风味评价。 展开更多
关键词 火锅底料 挥发性风味 薄膜固相微萃取 气相色谱质谱联用 主成分分析 评价模型
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基于鲁棒主成分分析的红外图像小目标检测 被引量：12
16
作者 王忠美 杨晓梅 顾行发 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1753-1760,共8页
鲁棒的小目标检测是红外目标搜索与跟踪的关键技术,提出一种改进的单帧红外图像小目标检测算法。该方法将原始红外图像通过预处理变换到新的红外块图像模式,在红外块图像上,将红外图像小目标检测问题转换为低秩矩阵和稀疏矩阵分离的鲁... 鲁棒的小目标检测是红外目标搜索与跟踪的关键技术,提出一种改进的单帧红外图像小目标检测算法。该方法将原始红外图像通过预处理变换到新的红外块图像模式,在红外块图像上,将红外图像小目标检测问题转换为低秩矩阵和稀疏矩阵分离的鲁棒主成分分析(RPCA)问题。考虑到红外图像中噪声和杂波的存在,用交替方向方法求解带噪声的RPCA问题,获得稀疏目标图像,并对获得的稀疏目标图像采用简单的图像分割算法进行目标检测。对空天、海天、天云、海面4种不同场景的红外图像小目标检测,进行仿真实验,结果验证了所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 兵器科学与技术 红外图像 小目标检测 块图像模型 低秩矩阵恢复 鲁棒主成分分析
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多线性鲁棒主成分分析 被引量：7
17
作者 史加荣 周水生 郑秀云 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1480-1486,共7页
鲁棒主成分分析(RPCA)是恢复低秩与稀疏成分的一种非常有效的方法.本文将RPCA推广到张量情形,提出了多线性鲁棒主成分分析(MRPCA)框架.首先建立了MRPCA模型,即最小化张量核范数与l1范数的加权组合.然后使用增广拉格朗日乘子法求解上述... 鲁棒主成分分析(RPCA)是恢复低秩与稀疏成分的一种非常有效的方法.本文将RPCA推广到张量情形,提出了多线性鲁棒主成分分析(MRPCA)框架.首先建立了MRPCA模型,即最小化张量核范数与l1范数的加权组合.然后使用增广拉格朗日乘子法求解上述张量核范数优化问题.实验结果证实:对于具有多线性结构的数据,MRPCA比RPCA更加鲁棒. 展开更多
关键词 多线性鲁棒主成分分析 鲁棒主成分分析 低秩 核范数最小化 增广拉格朗日乘子法
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用于无监督语音降噪的听觉感知鲁棒主成分分析法 被引量：4
18
作者 闵刚 邹霞 +2 位作者 韩伟 张雄伟 谭薇 《声学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期246-256,共11页
针对现有稀疏低秩分解语音降噪方法对人耳听觉感知特性应用不充分、语音失真易被感知的问题,提出了一种用于语音降噪的听觉感知鲁棒主成分分析法。由于耳蜗基底膜对于频率感知具有非线性特性,该方法采用耳蜗谱图作为语噪分离的基础。此... 针对现有稀疏低秩分解语音降噪方法对人耳听觉感知特性应用不充分、语音失真易被感知的问题,提出了一种用于语音降噪的听觉感知鲁棒主成分分析法。由于耳蜗基底膜对于频率感知具有非线性特性,该方法采用耳蜗谱图作为语噪分离的基础。此外,选用符合人耳听觉感知特性的板仓-斋田距离度量作为优化目标函数,在稀疏低秩建模过程中引入非负约束以使分解分量更符合实际物理含义,并在交替方向乘子法框架下推导了具有闭合解形式的迭代优化算法。文中方法在语音降噪时是完全无监督的,无需预先训练语音或噪声模型。多种类型噪声和不同信噪比条件下的仿真实验验证了该方法的有效性,噪声抑制效果较目前同类算法更为显著,且降噪后语音的可懂度和总体质量有所提高、至少相当。 展开更多
关键词 主成分分析法 语音降噪 听觉感知 鲁棒 监督 迭代优化算法 优化目标函数 噪声模型
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一种新的基于非凸秩近似的鲁棒主成分分析模型
19
作者 潘鹏 王永丽 +2 位作者 陈勇勇 王淑琴 贺国平 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第31期305-309,共5页
在机器学习、数据挖掘和图像处理等研究领域,鲁棒主成分分析(RPCA)主要用于恢复一个低秩的数据矩阵。考虑到核范数作为矩阵秩函数的凸近似在处理实际数据集时存在的问题,以及矩阵秩函数的非凸近似所展现出的优势,提出了一种新的非凸近... 在机器学习、数据挖掘和图像处理等研究领域,鲁棒主成分分析(RPCA)主要用于恢复一个低秩的数据矩阵。考虑到核范数作为矩阵秩函数的凸近似在处理实际数据集时存在的问题,以及矩阵秩函数的非凸近似所展现出的优势,提出了一种新的非凸近似函数。基于该非凸近似函数,提出一个改进的RPCA模型,并应用增广拉格朗日乘子法对其进行求解。最后利用视频背景分离的实际数据,通过数值实验验证了新模型的有效性。 展开更多
关键词 鲁棒主成分分析 非凸近似 增广拉格朗日乘子法 视频背景分离
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基于快速稀疏低秩和鲁棒主成分分析的图像处理算法的研究 被引量：7
20
作者 郑宝玉 李昂 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第2期290-296,共7页
实际的稀疏低秩处理图像过程中,在视觉显示效果没有很大的差异的情况下,算法的时间复杂度是唯一的一个评价指标。我们发现快速交替极小化(FAST PCP)和鲁棒主成分分析(RPCA)的结合是比较快速、比较有效的利用CPU的高效稀疏低秩处理图像... 实际的稀疏低秩处理图像过程中,在视觉显示效果没有很大的差异的情况下,算法的时间复杂度是唯一的一个评价指标。我们发现快速交替极小化(FAST PCP)和鲁棒主成分分析(RPCA)的结合是比较快速、比较有效的利用CPU的高效稀疏低秩处理图像的方法,并且在无法保证计算机配置的情况下,其运算速度也是最快的。在课题中,将Steffensen迭代法用于改进FAST PCP,由此得到的结果较普通版本的FAST PCP和RPCA更加好。 展开更多
关键词 快速交替极小化 鲁棒主成分分析 稀疏低秩 图像处理
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