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基于结构风险最小化原则的奇异值分解降噪研究 预览 被引量:18

Study on noise reduction in singular value decomposition based on structural risk minimization
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摘要 针对奇异值分解降噪中矩阵有效秩的阶次难以确定的问题,提出了利用结构风险最小化原则来确定矩阵的有效秩阶次的新方法.该方法依据统计学习理论,把有效秩阶次的选择看作是一个学习过程,利用结构风险最小化原则来代替传统的经验风险最小化,从而自动得到奇异值分解降噪中矩阵的有效秩.仿真表明,该方法不但具有较好的降噪精度和算法稳定性,而且降低了消噪模型算法的复杂度. The order of the effective rank of a matrix is difficult to determine for noise reduction in singular value decomposition. A method is presented for solving this problem based on structural risk minimization. Based on statistical learning theory, the determination of the order of an effective rank is considered a learning process. The order of the effective rank can be achieved by using the structural risk minimization (SRM) instead of the experience risk minimization (ERM). Simulation results show that this method has good noise reduction accuracy and deduces the complexity of the algorithm.
作者 朱启兵 刘杰 李允公 闻邦椿 Zhu, Qi-Bing[1]; Liu, Jie[1]; Li, Yun-Gong[1]; Wen, Bang-Chun[1]
出处 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期 204-207,共4页 Journal of Vibration Engineering
基金 国家自然科学基金
关键词 奇异值分解降噪 结构风险最小化 统计学习 有效秩阶次 Optimization Risk assessment Signal processing Simulation Statistical methods Structures (built objects)
  • 相关文献

参考文献7

二级参考文献15

  • 1卢增祥 李衍达.交互SVM学习算法及其在文本信息过滤中的应用[J].清华大学学报,1999,. 被引量:2
  • 2何旭初,广义逆矩阵的基本理论和计算方法,1985年 被引量:1
  • 3王东生,混沌、分形及其应用,1995年 被引量:1
  • 4张贤达,现代信号处理,1995年 被引量:1
  • 5陈克兴,设备状态监测与故障诊断技术,1991年 被引量:1
  • 6Zhang Xuegong,Proc.of NNSP’99,1999年,3页 被引量:1
  • 7卢增祥,清华大学学报,1999年 被引量:1
  • 8张学工(译),统计学习理论的本质,1999年 被引量:1
  • 9Lu Chunyu,Proc ICNNB’98,1998年,652页 被引量:1
  • 10Brown M,IEEE Trans Geoscience and Remote Sensing,1998年 被引量:1

共引文献2076

同被引文献165

引证文献18

二级引证文献222

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