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如何选择最优或接近最优的核函数使分类错误率降低,是KPCA应用于特征提取的关键。为了优化核函数,提高特征提取的能力并降低分类错误率,在研究了文化算法(culturalalgorithm,CA)、粒子群
基于听觉场景分析的音乐主基频提取算法,李冰瑶,刘刚,主旋律提取是众多研究领域,如哼唱搜索和歌曲结构分析等的基础。主旋律的定义是音乐中人声的基频曲线。计算听觉场景分析(CASA)��
为了提高在概念格上生成频繁项集的效率,提出了一个基于约简概念格的生成频繁项集的新算法。该算法通过利用节点之间的父子关系能够直接生成全部频繁项集,省略了对节点进行排序的时间开销,大大减少了节点比较次数,
为充分利用遥感影像的多波段光谱特征,提高水边线的提取精度,提出了基于核主元分析(KPCA)光谱特征约束的水边线提取模型。利用KPCA变换提取水体样本的光谱特征,采用最大似然法估计特征空间中水体光谱特征
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针对加性隐写模型,提出一种基于CSR-ICA的隐写信息盲提取算法。算法仅需一幅隐写图像,在满足ICA模型线性约束条件下得到载体信号的估计信号,通过Contourlet稀疏性表示(CSR)对模型输入信号
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