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• 010 __ |a 978-7-5643-9419-6 |d CNY68.00

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• 200 1_ |a 图像处理与机器学习中的正则化表示方法 |A tu xiang chu li yu ji qi xue xi zhong de zheng ze hua biao shi fang fa |f 郑成勇著

• 210 __ |a 成都 |c 西南交通大学出版社 |d 2023.8

• 215 __ |a 234页 |c 图 |d 23cm

• 314 __ |a 郑成勇, 五邑大学数学与计算科学学院副教授, 硕士生导师, 中国计算机学会高级会员, 广东省大数据专业委员会及人工智能专业委员会委员。

• 320 __ |a 有书目 (第212-234页)

• 330 __ |a 本书主要研究基于矩阵正则化表示的红外目标检测、图像修复与补全、高光谱图像解混等问题, 所使用的矩阵正则化表示模型主要有: 矩阵低秩稀疏分解模型、矩阵调和稀疏分解模型、矩阵联合稀疏回归模型等, 此外, 还研究了带有正则约束的基于表示的分类方法, 包括基于稀疏组回归的分类方法、基于K-最近邻类联合表示的分类方法以及基于K近邻样本扩充的表示分类方法。基于正则化表示的图像处理、机器学习方法为图像处理与分析、模式识别、机器学习提供了新的研究工具和思路。

• 333 __ |a 本书适用于图像处理和机器学习感兴趣的读者

• 606 0_ |a 图象处理 |A tu xiang chu li |x 正则表示

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 正则表示

• 690 __ |a TN911.73 |v 5

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 郑成勇 |A zheng cheng yong |4 著

• 801 _0 |a CN |b GDPTC |c 20240920

• 905 __ |a GDPTC |d TN911.73/74