您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于低秩分解的联合动态稀疏表示多观测样本分类算法
基于低秩分解的联合动态稀疏表示多观测样本分类算法
Multiple Observation Sets Classification Algorithm Based on Joint Dynamic Sparse Representation of Low-Rank Decomposition
- 电子学报 2015年43卷第3期 页码:440-446
DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.03.004
移动端阅览
HTML全文
参考文献
出版信息
数据统计
47
浏览量
37
下载量
0
CSCD
文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
- BibTeX下载
- Endnote下载
- RefMan 下载
- NoteExpress下载
- NoteFirst下载
相关文章
可见光-红外跨模态行人重识别研究综述
具有间隔分布的抗噪声非平行支持向量机
具有合适拒识机制的高正确识别率分类器设计
广义统计不相关最优鉴别矢量集的一个理论结果
基于LaFMD处理的新型阈值调控技术研究
相关作者
励志勇
姜伟
刘浩杰
刘历铭
李平
储茂祥
蔡宏斌
杨国为
相关机构
浙江大学控制科学与工程学院
浙江水利水电学院计算机科学与技术学院
辽宁科技大学电子与信息工程学院
青岛大学电子信息学院
南京审计大学信息工程学院

