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为了提高离群数据检测精度和效率，提出了一种基于相关子空间的离群数据检测算法。该算法首先根据数据局部密度分布特征得出稀疏度矩......
将压缩感知理论应用于振动信号可以解决旋转机械状态监测与故障诊断领域中大量数据的存储与传输问题,但该理论的前提条件稀疏表示......
强化学习在信息论、机器人、自动控制与无人驾驶等领域已经取得了非常出色的应用成果。通过对强化学习的不断深入研究,部分强化学......
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压缩感知是一个信号采样和压缩的新机制，它给出了信号压缩领域的一个新途径。它可以将稀疏的或可压缩性的高维信号投影到一个低维的......
近年来,压缩感知(Compressive Sensing, CS)理论的提出突破了传统的信号采样定理,能够以远小于奈奎斯特采样速率进行信号的获取,并......
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声发射无损检测具有可随载荷、时间、温度等外变量而变化的实时或连续检测,且对构件环境和几何形状不敏感等特性,广泛应用于建筑、......
最大频繁项集挖掘是数据挖掘重要研究方向,它以频繁项集簇的最简集合形式反映事务数据集项间的关联关系,具有重要的理论研究价值与......
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标准支持向量机的求解属于二次规划问题，对于大样本集的问题,支持向量机的训练时间较长。为了降低时间复杂度，前人提出了近似支持向......
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