您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于Soft均值滤波的鲁棒主成分分析算法
信息科学 | 更新时间:2026-09-11
    • 基于Soft均值滤波的鲁棒主成分分析算法

    • Robust principal component analysis based on soft mean filtering

    • “降维对于数据的可视化和预处理具有重要意义,介绍了其在机器学习领域的研究进展,该团队探索了鲁棒主成分分析新算法,为解决噪声敏感问题提供解决方案。”
    • 吴沁停 ,王新景 ,潘金艳 ,张海峰 ,邵桂芳 ,高云龙
    • 光学精密工程 2025年33卷第6期 页码:961-978
    • DOI: 10.37188/OPE.20253306.0961     

      中图分类号:
    • CSTR: 32169.14.OPE.20253306.0961     
    • 修回:2024-12-24 ,

    移动端阅览

  •  
  •  
  • AI导读

  • HTML全文

  • 图( 14 ) 表( 2 )

  • 参考文献

  • 出版信息

  • 数据统计

449

浏览量

851

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
  • BibTeX下载
  • Endnote下载
  • RefMan 下载
  • NoteExpress下载
  • NoteFirst下载

相关文章

光谱色差与主分量特征融合的石窟表面风化智能评估
阵列式偏振导航传感器及其鲁棒性算法实现
尖锐特征曲面散乱点云法向估计
用于静脉增强显示的图像融合算法
基于主成分分析的直线运动模糊参数估计

相关作者

马涛
张刚
王展
王可
王慧琴
曹赤鹏
褚金奎
蹇慧君

相关机构

西安建筑科技大学 信息与控制工程学院
陕西省文物保护研究院
大连理工大学 机械工程学院
南昌工程学院 江西省精密驱动与控制重点实验室
南昌大学 机电工程学院