杜世强
- 作品数：33 被引量：84H指数：5
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学自然科学总论更多>>
- 一种基于自适应稀疏图学习的多视图聚类方法
- 本发明公开了一种基于自适应稀疏图学习的多视图聚类方法，包括如下步骤：首先，针对每个视图的数据矩阵，通过自适应近邻学习得到每个视图的相似矩阵；然后，对每个视图的相似矩阵进行自动加权，利用稀疏约束，学习得到一个具有稀疏结构的...
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- 一种基于鲁棒张量低秩表示的图像去噪方法
- 本发明公开了一种基于鲁棒张量低秩表示的图像去噪方法，首先建立图像噪声模型的目标函数，然后对目标函数进行优化，载使用乘数交替方向法ADMM求解优化后的等效问题，利用相应的增强拉格朗日函数，通过固定其他变量，分别交替更新拉格...
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- 一种便于存放的圆桌
- 本实用新型公开一种桌腿与桌面间通过铰链联接的圆桌。本实用新型的一种便于存放的圆桌,包括桌面与桌腿，桌面与桌腿间以铰链联接，且至少有三条桌腿，本实用新型的桌面上均匀分布与桌腿等数量的且形状与桌腿对应的槽，槽的轴线与桌面的一...
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- L_(3/2)正则化图非负矩阵分解算法被引量：6
- 2014年
- 基于图正则化非负矩阵分解算法(GNMF),提出一种基于凸光滑的L3/2范数正则化图非负矩阵分解算法.该算法用非负矩阵分解算法对数据进行低维非负分解时,根据流形学习的图框架理论,构建邻接矩阵保持数据局部几何结构,并对数据的低维表示特征进行凸光滑的L3/2范数稀疏性约束,在给出算法更新迭代规则的同时,从理论上证明了所给算法的收敛性.通过人脸数据库ORL、手写体数据库USPS和图像库COIL20的仿真实验表明,相对于非负矩阵分解算法及其基于稀疏表示的改进算法,所给算法均具有更高的聚类精度.
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- 关键词：图像聚类非负矩阵分解正则化
- 浅谈高师院校立体化教材建设被引量：14
- 2009年
- 本文从立体化教材产生的背景、立体化教材的内涵、立体化教材建设的内容与形式,以及立体化教材建设的主要途径等方面进行了阐释,旨在推动立体化教材的建设和应用,推进教育教学改革的进一步深化,为提高教学质量服务。
- 杜世强
- 关键词：高师院校立体化教材教学资源
- 基于核Fisher判别的人脸识别方法研究
- 人脸识别是生物信息特征识别技术的一个主要方向，与其它生物特征相比，人脸识别具有主动性、非侵犯性和用户友好等许多优点，在过去的20年中已经成为计算机视觉、模式识别和人工智能领域的一个研究热点。从最初的基于几何的方法到基于统...
- 杜世强
- 关键词：线性判别分析核方法
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- 基于特征选择与鲁棒图学习的多视图聚类被引量：2
- 2022年
- 现有的多视图聚类方法大多直接在原始数据样本上构建各视图的相似图,而原始数据中的冗余特征和噪声会导致聚类精度下降。针对该问题,基于特征选择和鲁棒图学习提出多视图聚类算法FRMC。在自适应选择不同视图特征时降低数据维度,减少冗余特征,同时利用自表示学习获取数据的表示系数,滤除噪声影响并得到数据样本的全局结构,从而去除样本中的噪声和离群点。在此基础上,通过自适应近邻学习构造样本鲁棒图,利用鲁棒图矩阵的加权和构建最终的亲和图矩阵,提出一种基于增广拉格朗日乘子的交替迭代算法对目标函数进行优化。在6个不同类型的标准数据集上进行实验,与SC、RGC、AWP等算法的对比结果表明,FRMC算法能够有效提升聚类精度且具有较好的收敛性与鲁棒性。
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- 一种基于张量低秩稀疏表示的图像聚类方法
- 本发明公开了一种基于张量低秩稀疏表示的图像聚类方法。与现有大多数表示学习方法不同的是，去除噪声后的原始数据样本被选用为字典，低秩和稀疏双重约束使得表示系数张量分别有效地捕获了样本数据的全局结构和局部结构，表示系数张量的低...
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- 截断δ冲击模型的可靠性分析及其在关系营销中的应用
- 马明马景艳张其斌杜世强郑莹冶建华马刚马少仙苏金林白静盼
- 该项目研究单一元件基本的截断δ冲击模型及其构成的复杂系统的可靠性理论和在关系营销中的应用研究。该项目的特色在于：以δ冲击模型的研究作为理论研究基础，以关系营销客户寿命价值作为研究实践来解决截断δ冲击模型的可靠性分析。项目...
- 关键词：
- 关键词：复杂系统
- 旋转矢量分析演示仪
- 本发明公开一种可以用于演示简谐振动、并可以用图形方式显示简谐运动振动轨迹的装置。本发明的旋转矢量分析演示仪由设置于底板上的坐标纸、用于带动坐标纸运动的拉线、用于缠绕拉线的卷轴、A转盘，B转盘、分别固定于A转盘和B转盘上的...
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