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  • 1 篇 工学
    • 1 篇 控制科学与工程
    • 1 篇 计算机科学与技术...
    • 1 篇 软件工程
  • 1 篇 管理学
    • 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

  • 1 篇 监督学习
  • 1 篇 低秩约束
  • 1 篇 不完整多视图
  • 1 篇 潜在因子
  • 1 篇 特征对齐
  • 1 篇 子空间学习
  • 1 篇 双重低秩分解
  • 1 篇 低维特征

机构

  • 1 篇 江南大学

作者

  • 1 篇 王士同
  • 1 篇 徐光生

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=双重低秩分解"
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基于双重低秩分解的不完整多视图子空间学习
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智能系统学报 2022年 第6期17卷 1084-1092页
作者： 徐光生 王士同 江南大学人工智能与计算机学院 江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室 江苏无锡214122
多视图数据在现实世界中应用广泛,各种视角和不同的传感器有助于更好的数据表示,然而,来自不同视图的数据具有较大的差异,尤其当多视图数据不完整时,可能导致训练效果较差甚至失败。为了解决该问题,本文提出了一个基于双重低秩分解的不... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
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