正则化稀疏模型综述

利用图像的稀疏与冗余表达模型去噪是当前较为新颖的去噪方法，在对国内外稀疏模型去噪文献进行理解和分析的基础上，回顾稀疏性去噪研究的发展，阐明稀疏去噪的原理与降噪模型。总结用于稀疏去噪中的各类方法，介绍利

针对高光谱分类中对光谱信息和空间信息利用不足的问题,提出了一种基于稀疏表示模型和自回归模型相结合的分类算法。该算法利用稀疏表示模型和自回归模型,设计联合字典:在光谱维上,利用稀疏表示模型将高光谱的每个

针对调强放射治疗中基于等效均匀剂量线性目标函数的物理生物混合准则模型的不足，利用正则化理论构造了最大函数的平滑和凸正则化函数，改进了基于等效均匀剂量线性目标函数的混合准则放疗规划模型，解决了原模型限制

模型组合是提高支持向量机泛化性的重要方法，但存在计算效率较低的问题。提出一种基于正则化路径上贝叶斯模型平均的支持向量机模型组合方法，在提高支持向量机泛化性的同时，具有较高的计算效率。基于正则化路径算法

在大数据预测中,通常采用SGD_LF 模型对高维稀疏矩阵中的缺失数据进行预测。由于SGD_LF 模型仅有L2正则化项对目标函数进行约束,不能调整隐因子的分布,这样导致模型不能很好地描述目标矩阵中实体特

由于单正则化图像复原算法所利用的先验信息有限，影响了复原图像的质量。为克服此类算法的不足，融入更多的先验信息，改善图像复原的效果。在稀疏表示的理论框架下，提出了一种多正则优化图像复原算法。该算法将图像

正则化pdf讲义超详细

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正则化粒子滤波matlab程序。。。正则化粒子滤波算法用matlab程序实现，滤波跟踪比较。。。。

Tikhonov正则化包含运动匹配有效解决反问题。