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摘要:
在综合考虑数据之间的相关性与残差范数最小的基础上,本文分别提出向前贪心算法、向后贪心算法和混合贪心算法寻踪最佳低秩逼近.为此提出一种稀疏回归算法(SRA).SRA能有效减少"训练样本",并具备良好的推广能力.将SRA应用于2个实际的模式识别问题,并与支持向量机(SVM)、核主元回归(KPCR)和关键算法(KA)进行比较,验证SRA的有效性.
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文献信息
篇名 核矩阵逼近的贪心算法
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 核算法 核矩阵 低秩矩阵 贪心算法
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 研究与应用
研究方向 页码范围 138-143
页数 6页 分类号 TP301
字数 5239字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6059.2007.01.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杜京义 西安科技大学电气与控制工程学院 74 454 10.0 19.0
2 侯媛彬 西安科技大学电气与控制工程学院 111 800 14.0 22.0
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贪心算法
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期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
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30919
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