L1-范数子空间技术的鲁棒建模综述

• 作者: 王海贤 胡姿岚
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 子空间学习 L1范数 鲁棒建模 稀疏建模 边界优化 脑机接口
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 数学
• 页码范围: 9-16
• 页数: 8页
• 分类号: O151
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2017.05.003

摘要

子空间学习可以通过多种技术来开展,对一些流行且被广泛使用的子空间学习方法,简要回顾其基于L1-范数的鲁棒建模.从主成分分析开始介绍子空间学习技术、线性判别分析以及更一般的图嵌入框架.作为L1-范数的综合利用,进一步讨论具有稀疏性的鲁棒建模.此外,还论述一些应用在神经科学中的相关子空间学习技术.最后,针对基于L1-范数的子空间学习的求解问题,介绍一个有力工具,即边界优化技术.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海贤	东南大学学习科学研究中心	8	32	3.0	5.0
2	胡姿岚	安徽工业大学数理科学与工程学院	1	0	0.0	0.0