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彭艳斌; 苏先创; 邱薇薇; 郑志军; 潘志刚; 李晓勇; 金诚;
浙江科技学院信息学院;
浙江杭州310023;
浙江理工大学信息学院;
杭州310018;
浙江大学计算机学院;
310027;
高光谱图像; 分类; 维度规约; 非负矩阵分解(NMF); 流形学习;
机译:使用小帧正则化的低秩非负矩阵分解实现高光谱图像恢复
机译:高光谱解混的空间群稀疏性正则化非负矩阵分解
机译:高光谱解混的稀疏正则化鲁棒非负矩阵分解
机译:高光谱数据降维的非负判别流形学习
机译:基于非负矩阵分解算法的消息特征选择方法研究
机译:用于癌症基因聚类的鲁棒流形图正则化非负矩阵分解算法
机译:高光谱图的正则化非负矩阵分解 数据解混
机译:非负矩阵分解的大数据降维。
机译:基于正交非负矩阵分解建立基础矩阵的用户方法的特征识别装置及基于正交半监督非负矩阵分解建立基础矩阵的用户方法的特征识别装置
机译:用于识别用户特征的装置,基于正交非负矩阵分解的基础矩阵的建立方法以及基于正交半监督非负矩阵分解的基础矩阵的建立方法
机译:用于识别用户运动特征的设备,用于生成基于正交非负矩阵分解(ONMF)的基础矩阵的方法以及用于生成正交半监督非负矩阵分解的基础矩阵(OSSNMF)的方法
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