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自步稀疏最优均值主成分分析

许子微 陈秀宏

智能系统学报2021,Vol.16Issue(3):416-424,9.
智能系统学报2021,Vol.16Issue(3):416-424,9.DOI:10.11992/tis.201911028

自步稀疏最优均值主成分分析

Sparse optimal mean principal component analysis based on self-paced learning

许子微 1陈秀宏1

作者信息

  • 1. 江南大学数字媒体学院,江苏无锡214122
  • 折叠

摘要

关键词

图像处理/主成分分析/无监督学习/数据降维/稀疏/最优均值/自步学习/人脸识别

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

许子微,陈秀宏..自步稀疏最优均值主成分分析[J].智能系统学报,2021,16(3):416-424,9.

基金项目

江苏省研究生科研与实践创新计划项目(JNKY19_074). (JNKY19_074)

智能系统学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1673-4785

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