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[发明专利]基于多发多收阵列的太赫兹近场稀疏成像方法-CN201611180361.4有效
发明人：丁丽;伍斯璇;丁茜;叶阳阳;王喜旺;朱亦鸣 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2016-12-19 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多发多收阵列的太赫兹近场稀疏成像方法，经过成像场景设置、获取太赫兹回波、回波离散化、通过Akaike信息量准则估计出散射点数目、最后通过稀疏重构算法估计目标点坐标，实现多发多收阵列的太赫兹近场稀疏成像所提方法保留了目标信息在路径延迟中的非线性，利用观测矩阵列原子序号与目标场景之间的一一映射关系，基于稀疏重构技术的贪婪思想实现目标重构。其中，为了改善经典贪婪算法对目标稀疏度（即散射点个数）的依赖性，所提算法在每次迭代选择原子序列时，利用Akaike信息量准则，基于余量对目标的稀疏度进行自适应估计，从而进一步提高了目标重构算法的普适性和实用性
基于多发阵列赫兹近场稀疏成像方法

[发明专利]一种基于协方差低维度迭代稀疏重构的相关/相干信号波达方向估计方法-CN201710583939.9有效
发明人：段惠萍;殷允杰;张新月;梁瀚明;方俊 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-07-18 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明属于阵列信号处理领域，提供一种基于协方差低维度迭代稀疏重构的相关/相干信号波达方向估计方法，该方法：(1)通过Khatri‑Rao积建立低维度的协方差稀疏重构模型，对信号协方差矩阵上的主对角元素进行估计；(2)根据非零主对角元素位置扩展稀疏重构字典，再次利用稀疏重构算法估计信号协方差矩阵的非对角元素；(3)根据非对角元素更新稀疏重构模型，利用稀疏重构算法重新估计信号协方差矩阵的主对角元素；重复上述(2本发明不仅能够充分利用特殊阵列几何分布带来的自由度，还能有效降低计算复杂度并获得良好的估计精度。
一种基于协方差维度稀疏相关相干信号方向估计方法

[发明专利]一种基于稀疏重构的相关熵高效算法-CN202211052227.1在审
发明人：李辉;邓三鹏;戴琨;张春林;田超;李庆;祁宇明;周旺发;刘彦;权利红 -专利权人：天津职业技术师范大学;天津博诺智创机器人技术有限公司;唐山工业职业技术学院;安徽机电职业技术学院
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏重构的相关熵高效算法，涉及到降低核学习的计算复杂度和空间存储复杂度问题。所述方法包括以下步骤：给定信号x(i)和核函数κ(·)；计算信号x(i)核矩阵K的不完全Cholesky分解低秩近似矩阵Z，使得K≈ZZT；计算下三角矩阵Z各列向量的稀疏系数L21(j)；计算下三角矩阵Z的稀疏重构矩阵本发明能显著降低核学习的计算复杂度和空间存储复杂度，提高相关熵的稀疏度，突显了信号的特征信息，有利于提取信号特征。
一种基于稀疏相关高效算法

[发明专利]基于非负矩阵分解的多通道荧光显微图像光谱拆分方法-CN202210369629.8在审
发明人：黄歆媛;付玲;陈忠云;高秀娟 -专利权人：华中科技大学;湖北光谷实验室
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />J1(A)为A的稀疏度惩罚项增加A的稀疏度惩罚项，引入了A的理想稀疏度值spA，通过减去spA，可以使A的稀疏度值更接近理想值，保证A是稀疏的，在迭代过程中实现精准约束，最终减小了拆分后的荧光团图像之间的串扰。
基于矩阵分解通道荧光显微图像光谱拆分方法

[发明专利]基于图像检测模型训练的剪枝方法及装置-CN202211027336.8在审
发明人：陆强 -专利权人：嬴彻星创智能科技（上海）有限公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图像检测模型训练的剪枝方法及装置，涉及图像处理技术领域，该方法包括：将图像训练集输入图像检测模型，计算损失值；根据损失值计算所述图像检测模型的待剪枝各层中参数矩阵的第一梯度；根据预设的稀疏化比率，确定待剪枝层的参数矩阵中的待稀疏化参数；根据待稀疏化参数生成掩膜矩阵；根据掩膜矩阵和预设的正则化项更新待稀疏化参数的梯度为第二梯度；根据第二梯度更新待剪枝层中的待稀疏化参数，根据所述第一梯度更新其它参数的梯度
基于图像检测模型训练剪枝方法装置

[发明专利]面向社交网络基于张量分解的上下文感知推荐系统及方法-CN201611144356.8有效
发明人：李唯果;肖云鹏;刘宴兵;邝瑶;刘雨恬;赵金哲 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2016-12-13 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：首先，该方法利用社交网络海量数据集，收集用户，项目，上下文，关注列表信息，构建原始用户‑项目‑上下文评分矩阵，并计算用户相似度，构建用户‑用户相似度矩阵；其次，针对原始评分矩阵的极度稀疏性，利用张量分解对稀疏评分矩阵进行预测填充；第三，针对用户相似度矩阵稀疏问题，通过矩阵分解对稀疏用户相似度矩阵进行预测填充；最后，根据社交网络中相似的用户具有相似的兴趣倾向，在优化评分矩阵时加入社交正则化项。该方法改进了传统预测评分矩阵没有考虑上下文信息和用户间关系对打分的影响，解决了评分矩阵稀疏给推荐系统带来的阻碍，提高了推荐系统的准确性，本方法可以广泛运用于社交网络、电子商务等领域。
面向社交网络基于张量分解上下文感知推荐系统方法

[发明专利]基于IOC-CSMP的OFDM系统稀疏信道快速估计方法-CN202210564892.2有效
发明人：崔伟;李云鹏;李鑫;陈超;李娜;曹文焕;吴菲;孙杨 -专利权人：中国人民解放军空军航空大学
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于IOC‑CSMP的OFDM系统稀疏信道快速估计方法，其采用IOC‑CSMP快速重构算法用于稀疏信道估计。在信道估计过程中，首先对信道稀疏度进行预估计从而降低后续迭代次数；在每次迭代过程中，根据选择向量Ψ非零值位置索引来选择测量矩阵Φ中对应的原子参与内积计算，而与选择向量Ψ中零值位置对应的原子由于与残差向量正交，不需要参加后续迭代，因此内积的计算量得到有效降低；在稀疏度更新阶段，利用相邻两次信道估计值的能量差来对步长更新进行约束，有效提升步长更新的准确度。仿真结果表明，在OFDM系统信道稀疏度未知时，本发明信道估计精度更高，运行速度更快。
基于 ioc csmp ofdm 系统稀疏信道快速估计方法

[发明专利]一种基于丰度稀疏约束的高光谱混合像元分解方法-CN202111059245.8有效
发明人：许明明;杨志如;叶传龙;刘善伟 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：为提高高光谱混合像元分解的精度，针对主凸包原型分析算法PCHA中忽略了丰度稀疏性的问题，提出一种基于丰度稀疏约束的高光谱混合像元分解方法。该方法结合原算法的矩阵分解形式，在原目标函数基础上，添加丰度的l1‑norm稀疏约束正则项；然后，分别利用投影梯度和交替方向乘子法对系数矩阵和丰度矩阵优化求解；最后，根据求解结果得到端元和丰度。该方法可以同时实现端元的提取和丰度的估计，具有较低的数据拟合误差，且求解的丰度在物理意义上更加贴近实际情况。
一种基于稀疏约束光谱混合分解方法

[发明专利]基于模糊隶属度稀疏重构的半监督人脸识别方法及系统-CN201610811185.3有效
发明人：张化祥;王永欣;董晓;万文博;孙建德;梁成;刘丽;谭艳艳 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2016-09-08 - 公布日： 2018-10-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊隶属度稀疏重构的半监督人脸识别方法及系统，该识别方法包括获取人脸图像数据集；人脸图像数据集包括训练样本子集和测试样本子集；根据训练样本已知的类别标签，获得训练样本子集的模糊隶属度初始化矩阵；根据测试样本关于类别标签的重构残差，获得测试样本子集的模糊隶属度初始化矩阵；进一步得到人脸图像数据集关于类别标签的模糊隶属度初始化矩阵；求解所有测试样本的稀疏系数，进而得到测试样本子集的稀疏解矩阵；根据模糊隶属度初始化矩阵以及测试样本子集的稀疏解矩阵，迭代求解更新人脸图像数据集关于类别标签的模糊隶属度矩阵；获取每个测试样本的最大隶属度所对应的类别标签即可完成分类。
基于模糊隶属稀疏监督人识别方法系统

[发明专利]一种稀疏情境下大数据随机学习方法，学习策略及系统-CN202211496769.8在审
发明人：蒋思阳;蒋辉 -专利权人：惠州学院
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种稀疏情境下大数据随机学习方法，学习策略及系统，通过构建稀疏优化模型，在所述随机学习模型引入稀疏性预设，构造稀疏正则算子，表述稀疏学习目标，分析该随机学习模型的学习性能与收敛速率；获得最终稀疏优化模型，利用已标记样例信息的基础上，通过最终稀疏优化模型挖掘未标记样例信息，本发明所述方法和策略可应用于多个领域，实现对大数据的学习和处理，有效提高数据的拟合度和计算的精确度。
一种稀疏情境数据随机学习方法学习策略系统

[发明专利]基于用户相似度的稀疏数据协同过滤推荐方法-CN201610297877.0在审
发明人：慕彩红;刘逸;王喜智;朱虎明;熊涛;刘若辰;田小林;冯伟;焦李成 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-05-06 - 公布日： 2016-10-12 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于用户相似度的稀疏数据协同过滤推荐方法，主要解决现有技术中面临稀疏数据时，计算用户之间相似度值不准确，进而影响推荐质量的问题。其实现步骤为：(1)构建稀疏用户对项目的评分矩阵；(2)计算任意两个项目之间的全局相似性；(3)计算任意两个用户评分之间的局部相似性；(4)计算任意两个用户之间的相似度；(5)预测评分；(6)产生推荐列表通过实验仿真结果表明，在稀疏数据集上，本发明与传统协同过滤推荐方法相比计算用户之间相似度更准确，进而提高推荐质量，更好的满足用户需求。
基于用户相似稀疏数据协同过滤推荐方法

[发明专利]一种低复杂度稀疏化大规模MIMO检测方法-CN202111463406.X在审
发明人：王家恒;钟天颖 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： H04B17/391 文献下载
摘要：本发明公开了一种低复杂度稀疏化大规模MIMO检测方法。针对大规模MIMO，本发明利用传统线性检测产生的误码向量具有稀疏性这一特点，设计了稀疏误码向量检测算法，以修正传统线性方法的检测结果。并且，本方法通过预先判断传统方法所得检测结果的可靠性，减小了需要计算的误码向量长度，进一步降低了上述稀疏误码向量检测算法的复杂度，为大规模MIMO提供了一种低复杂度且低误码率的检测方案。本发明在保持较低计算复杂度的同时，有效提升了大规模MIMO场景下传统线性检测算法误码性能，并且适用于各阶QAM调制系统，具有一定的通用性。
一种复杂度稀疏大规模 mimo 检测方法

[发明专利]卷积神经网络压缩方法、装置及电子设备-CN202111645899.9在审
发明人：李心慧;石柱国;李凡平 -专利权人：以萨技术股份有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明提供了一种卷积神经网络压缩方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标应用场景的目标训练样本集；采用方差缩放方法初始化待压缩神经网络模型的权重，得到待压缩神经网络模型的初始权重向量；以预设稀疏度作为约束条件，确定初始权重向量对应的权重优化向量，并根据权重优化向量计算待压缩神经网络模型中所有连接的灵敏度；根据预设稀疏度和灵敏度对待压缩神经网络模型进行剪枝，得到稀疏神经网络模型；使用目标训练样本集训练稀疏神经网络模型
卷积神经网络压缩方法装置电子设备

[发明专利]一种基于稀疏剪枝方法的实时电力负荷预测系统-CN202110764899.4有效
发明人：唐洪;邓锋;肖湘;夏军;凌象政 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏剪枝方法的实时电力负荷预测系统，该系统采用连接灵敏度表示神经网络连接的重要性，并根据连接重要性在网络反向传播过程中去除对目标函数关联度较小的连接，从而使得预测系统中的GRU神经网络连接变得稀疏，这种稀疏化的GRU神经网络只需要在GRU神经网络上进行单次剪枝，并使用微调方式优化预测性能。经过实际测试，结果显示，基于连接灵敏度的单次剪枝算法在去除GRU预测系统中99.3%的参数，实现高稀疏率的情况下，该系统分类的准确度不会受到损失，解决了GRU预测系统在训练阶段参数量冗余，计算量庞大的问题
一种基于稀疏剪枝方法实时电力负荷预测系统

[发明专利]一种基于残差衰减率的信号重构方法-CN202010026778.5有效
发明人：刘英哲;孙虹;张向东;纪哲;熊峰 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明解决了在输入原始信号的稀疏度未知时，如何对设置的稀疏度K值进行合理更新，进而快速准确的恢复出重构信号的问题。本发明使用匹配追踪迭代过程中的残差值，计算出相邻迭代的残差衰减率，将相邻两次的残差衰减率变化情况和输入信号的稀疏度相对应，以此来控制匹配追踪过程中稀疏度的更新，以确定支撑集中原子的数量，实现原始信号的精确快速重构
一种基于衰减信号方法

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