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	一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法; 一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法; 一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法; 一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法
	陈新亮 ; 王徽蓉 ; 李卫军
专利国别	中国
专利号	CN201010157602.X
专利类型	发明
权利人	中国科学院半导体研究所
中文摘要	本发明公开了一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法，该方法包括：通过求解线性方程的最小二乘解获得待识别样本的初始表示；在线性方程的解空间内补偿较小的分组系数，逐步增强解向量在分组稀疏模型意义下的稀疏性，反复迭代直到收敛，获得样本的分组稀疏表示；根据所获得的稀疏解判定待识别样本的类别为对应系数最大的分组，置信度用稀疏解的系数在各分组分布的集中程度来衡量。本发明采用的分组模型更适应分类问题的需要，提高了识别能力，结合解空间内系数补偿的方法，增强了解的稀疏性，减小了计算量。本方法不仅适用于模式识别的分类问题，还可用于压缩感知等领域，具有广阔的应用前景。
公开日期	2011-08-30 ; 2011-08-30 ; 2011-08-30
语种	中文
专利申请号	CN201010157602.X
专利代理	周国城
内容类型	专利
源URL	[http://ir.semi.ac.cn/handle/172111/21811]
专题	半导体研究所_半导体人工神经网络实验室
推荐引用方式 GB/T 7714	陈新亮,王徽蓉,李卫军. 一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法, 一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法, 一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法, 一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法. CN201010157602.X.

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