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算法改進(jìn)
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基于ELM改進(jìn)K-SVD算法的多特征融合物體成像識別
- 通過(guò)極限學(xué)習機ELM算法改進(jìn)K-SVD字典學(xué)習算法,并成功應用于多特征融合物體成像識別領(lǐng)域。研究結果表明:通過(guò)ELM算法,字典精確度和優(yōu)勢在處理后的提升效果均十分顯著(zhù)。不論是從計算效率還是計算準確率來(lái)看,改進(jìn)的K-SVD算法表現出較佳優(yōu)勢。K-SVD算法性能可通過(guò)ELM顯著(zhù)提升,算法識別準確率在多特征加入后也相應快速增長(cháng)。將較低分辨率的樣本從圖像中篩選出來(lái),有利于減少傅里葉疊層成像數量。
- 關(guān)鍵字: 202308 K-SVD算法 算法改進(jìn) 圖像識別
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算法改進(jìn)介紹
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