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国家自然科学基金(60902069)

作品数：1 被引量：0H指数：0
相关作者：刘国胜王娜李霞更多>>
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇信号
  • 1篇信号分离
  • 1篇音乐信号
  • 1篇语音
  • 1篇数据相关
  • 1篇盲分离
  • 1篇盲分离算法
  • 1篇矩阵
  • 1篇矩阵分解
  • 1篇核主成分分析
  • 1篇非负矩阵
  • 1篇非负矩阵分解
  • 1篇半监督学习
  • 1篇NMF

机构

  • 2篇深圳大学

作者

  • 2篇李霞
  • 1篇郑能恒
  • 1篇王娜
  • 1篇蔡毅
  • 1篇刘国胜

传媒

  • 1篇模式识别与人...

年份

  • 1篇2011
  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于成对约束半监督学习的数据相关核优化方法
2011年
核函数及其参数的选择决定着核方法的性能.本文基于半监督学习思想,通过构建一个目标函数,利用无标签数据和成对约束信息来优化核函数,使得核函数尽可能适应数据集,从而改善核函数性能.为验证方法的有效性,将其应用于核主成分分析(KPCA)的核函数优化中,在人工数据和UCI数据集上对KPCA提取特征的分类和聚类性能进行评估,实验结果说明提出方法改进了分类和聚类性能.
王娜刘国胜李霞
关键词：半监督学习核主成分分析
基于NMF的语音和音乐信号半盲分离算法
语音和音乐信号的分离是基于内容的音频信号检索的关键技术。针对语音与音乐信号的频谱特性,本文提出基于音乐信号的先验知识的非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)算法。在传统的...
蔡毅郑能恒李霞
关键词：非负矩阵分解信号分离语音
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