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基于稀疏表示的拉普拉斯稀疏字典图像分类 Article

Fang LI, Jia SHENG, San-yuan ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1795-1805 doi: 10.1631/FITEE.1600039

摘要：稀疏表示作为数据表示的一种数学模型，是解决模式识别、机器学习、计算机视觉等领域问题的有力工具。字典学习是稀疏表示方法的重要组成部分，在对原始信号及其在字典学习空间中的重建误差的最小化上发挥着重要的作用。在稀疏表示模型中，直接利用训练样本作为字典可以取得良好的性能。为取得更小且表现更好的字典，本文提出一种基于流形学习及双稀疏理论的拉普拉斯稀疏字典学习方法（Laplacian sparse dictionary, LSD）。本文将拉普拉斯权重图加入稀疏表示的模型，并对字典加以范数约束。LSD是一个稀疏的过完备字典，可保持数据的内在结构，并为每个类学习一个更小的字典。学习得到的字典可以嵌入基于稀疏表示的分类框架。结果显示本文提出的LSD算法比当前基于分类的稀疏表示的方法更有优势。

关键词：稀疏表示；拉普拉斯正则子；字典学习；双稀疏；流形

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稀疏快速Clifford傅里叶变换 Article

Rui WANG, Yi-xuan ZHOU, Yan-liang JIN, Wen-ming CAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第8期页码 1131-1141 doi: 10.1631/FITEE.1500452

摘要：稀疏快速傅里叶变换（sparse fast Fourier transform, sFFT）理论通过选择性地使用输入数据来处理大数据问题。受之启发，我们提出一个称为稀疏快速Clifford傅里叶变换（sparse fast CFT, SFCFT）的算法，该算法能够大幅度提高在标量场和矢量场中的计算性能。

关键词：稀疏快速傅里叶变换（sFFT）；Clifford傅里叶变换（CFT）；稀疏快速Clifford傅里叶变换（SFCFT）；Clifford代数

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扩大多元回归方法在跨组学研究中的范围 Article

Xiaoxi Hu, Yue Ma, Yakun Xu, Peiyao Zhao, Jun Wang

《工程（英文）》 2021年第7卷第12期页码 1725-1731 doi: 10.1016/j.eng.2020.05.028

摘要：然而，这些常见的方法存在其局限性，即忽略了响应之间的相关性和变量选择效率低的问题。因此，本文引入了降秩回归方法及其扩展形式——稀疏降秩回归和行稀疏的子空间辅助回归，这些方法有望满足上述需求，从而提高回归模型的可解释性。最后，为了证明这些方法在微生物组研究领域的实用价值，我们将所选择的方法应用于实际种群水平的微生物组数据，结果验证了我们方法的有效性。

关键词：多元回归方法降秩回归稀疏性降维变量选择

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结构化稀疏学习综述 Review

Lin-bo QIAO, Bo-feng ZHANG, Jin-shu SU, Xi-cheng LU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第4期页码 445-463 doi: 10.1631/FITEE.1601489

摘要：稀疏学习由于其简约特性和计算优势而获得了越来越多的关注，在具有稀疏性的条件下，许多计算问题可以在实践中得到有效的处理。而结构化稀疏学习则进一步将结构信息进行编码，在多个研究领域取得成功。这些正则函数通过利用特定的结构信息极大提高了稀疏学习算法的性能。在本文中，我们从想法、形式化、算法和应用等方面系统的回顾了结构化稀疏学习。我们将这些算法置于最小化损失函数和惩罚函数的统一框架中，总结了算法的开源软件实现，并比较了典型优化算法解决结构化稀疏学习问题时的计算复杂度。

关键词：结构化稀疏学习；算法；应用

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基于Wilkinson矩阵提升稀疏自适应匹配追踪重构效率 None

Rasha SHOITAN, Zaki NOSSAIR, I. I. IBRAHIM, Ahmed TOBAL

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第4期页码 503-512 doi: 10.1631/FITEE.1601588

摘要：稀疏自适应匹配追踪（sparsity adaptive matching pursuit，SAMP）是压缩感知信号的一种贪婪重构算法。SAMP可以在没有稀疏先验信息的情况下重构信号，与其他贪婪算法相比对噪声信号具有更好的重构性能。但SAMP在重建质量方面，特别是在高压缩比时，仍有不足。

关键词：块压缩传感；稀疏自适应匹配追踪；贪婪算法；Wilkinson矩阵

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基于RGBD和稀疏学习的鲁棒目标跟踪 Article

Zi-ang MA, Zhi-yu XIANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 989-1001 doi: 10.1631/FITEE.1601338

摘要：鲁棒目标跟踪近年来成为计算机视觉领域一项重要的且极具挑战性的研究方向。随着深度传感器的普及，深度信息因其对光照变化与遮挡表现出一定的鲁棒性而被广泛应用于视觉目标跟踪算法中。本文提出了一种基于RGBD和稀疏学习的跟踪算法，从三个方面将深度信息应用到稀疏学习跟踪框架。首先将深度图像特征结合现有的基于彩色图像的视觉特征用于目标外观的鲁棒特征描述。基于KITTI和Princeton数据集的大量实验证明了所提出算法的跟踪效果优于时下最先进的多种跟踪器，包括基于稀疏学习的跟踪以及基于RGBD的跟踪。

关键词：目标跟踪；稀疏学习；深度视角；遮挡物模板；深度图像特征

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联合局部学习和组稀疏回归的无监督特征选择 Regular Papers

Yue WU, Can WANG, Yue-qing ZHANG, Jia-jun BU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第4期页码 538-553 doi: 10.1631/FITEE.1700804

摘要：为解决这一问题，本文提出联合局部学习和组稀疏回归的无监督特征选择算法。将基于局部学习聚类方法与组稀疏回归算法有机整合，选出有效反映数据流形分布同时保持组稀疏结构的特征。对多个实际数据集（图像、声音和网页）的实验证明了该算法的有效性。

关键词：无监督；局部学习；组稀疏回归；特征选择

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结合全变分最小化和稀疏字典学习后处理的低剂量CT重建 Article

Yong DING, Tuo HU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第12期页码 2001-2008 doi: 10.1631/FITEE.1700287

摘要：本文提出一种结合全变分（total variation, TV）最小化和稀疏字典学习的重建方法，不仅提高了重建效果，而且通过自适应的停止策略提高了重建速度。

关键词：低剂量CT；CT成像；全变分；稀疏字典学习

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基于核稀疏表示的磁共振图像分析及其在脑肿瘤自动分割中的应用 None

Ji-jun TONG, Peng ZHANG, Yu-xiang WENG, Dan-hua ZHU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第4期页码 471-480 doi: 10.1631/FITEE.1620342

摘要：提出一种基于核稀疏编码的全自动脑肿瘤分割方法，并在3D多模态磁共振成像图（magnetic resonance imaging, MRI）上验证。首先对MRI图像进行预处理以减少噪声，然后通过核字典学习提取非线性特征，用来构建坏死组织、水肿组织、非增强肿瘤组织、增强肿瘤组织和健康组织5个适应性字典。对从原始MRI图像上肿瘤像素点周边m×m×m的小区域提取的特征向量进行稀疏编码，并通过一种基于字典学习的核聚类方法对像素点进行编码。最后通过形态滤波填充在多个相连部分间的区域，提高分割质量。

关键词：脑肿瘤分割；核方法；稀疏编码；字典学习

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基于变分贝叶斯多稀疏成分提取的空间碎片超高速撞击损伤重构方法研究 Research Article

黄雪刚,石安华,罗庆,罗锦阳

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第4期页码 530-541 doi: 10.1631/FITEE.2000575

摘要：然后，提出一种图像处理框架，包括具有能量函数的图像分割算法和具有稀疏表示的图像融合方法，以消除变异贝叶斯误差并比较不同类型损伤的位置。

关键词：超高速撞击；变分贝叶斯；稀疏表示；损伤评估

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基于块稀疏的超宽带FMCW雷达ISAR大转角成像 Article

Ke JIN, Tao LAI, Gong-quan LI, Ting WANG, Yong-jun ZHAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第12期页码 2058-2069 doi: 10.1631/FITEE.1601310

摘要：考虑到高分辨条件下信号的块稀疏特性，本文重点研究了基于块稀疏的自适应匹配追踪大转角ISAR（inverse synthetic aperture radar）成像算法。通过信号对字典的匹配追踪与回溯更新，将雷达回波在未知稀疏度下精确重构，最终得到目标ISAR图像。计算机仿真、简单目标和复杂目标实验结果证明了该算法相比其他算法的有效性和优越性。

关键词：调频连续波；逆合成孔径雷达；匹配滤波；压缩感知；块稀疏

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基于改进Kullback-Leibler散度稀疏自动编码机的战损评估 Article

Zong-feng QI, Qiao-qiao LIU, Jun WANG, Jian-xun LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第12期页码 1991-2000 doi: 10.1631/FITEE.1601395

摘要：为解决深度学习网络中隐藏层节点数难以确定的问题，文中提出一种改进的KL（Kullback-Leibler）散度稀疏自动编码机，并将该方法应用到战斗损伤评估中。改进的KL稀疏自动编码机回归网络在保证预测精度的前提下，能提升网络的训练和预测速度，并自动筛选隐层有效特征，优化隐层节点数，优化网络结构。

关键词：战场损伤评估；改进的KL散度稀疏自动编码机；结构优化；特征选择

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IP组播路由协议的研究与实现

李炜

《中国工程科学》 2002年第4卷第1期页码 82-88

摘要：分析了协议独立的组播路由一稀疏模式（PIM-SM)的缺陷，提出多个会聚点（RPs)的PIM-SM的改进机制。多个RPs机制有效地提高了原有单个RP的PIM-SM协议的健壮性，有利于实现负载均衡、分类业务及提高系统的容错性能，并讨论多个RPs机制的开销问题。分析了 PIM-SM实现细节和组播技术的前景。

关键词：协议独立的组播路由一稀疏模式（PIM-SM) 多会聚点（RPs) 组播

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不使用任何信任关系构建信任网络 Article

Xin WANG, Ying WANG, Jian-hua GUO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第10期页码 1591-1600 doi: 10.1631/FITEE.1601341

摘要：由于用户信任关系具有一定稀疏性和动态性，准确预测在线社交媒体中的信任关系变得较为困难；此外，大多数社交媒体平台都没有提供明确的信任关系。这些因素使得预测信任关系并构建信任网络具有一定挑战性。首先，验证了利用稀疏学习模型能够较好实现信任关系预测；然后，提出一个新颖框架bTrust，不使用任何信任关系，仅仅利用交互数据和同质性效应构建信任网络；最后，在Epinions和Ciao两个真实数据集上验证了bTrust框架的有效性，表明交互行为和同质性效应在构建信任网络中的重要性。

关键词：信任网络；稀疏学习；同质效应；交互行为

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2019 IABSE Congress

会议日期： 2019年09月04日

会议地点：美国/纽约/纽约市

主办单位：国际桥梁与结构工程协会（IABSE）

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基于稀疏表示的拉普拉斯稀疏字典图像分类

Fang LI, Jia SHENG, San-yuan ZHANG

期刊论文

稀疏快速Clifford傅里叶变换

Rui WANG, Yi-xuan ZHOU, Yan-liang JIN, Wen-ming CAO