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吕静

作品数:11 被引量:2H指数:1
供职机构:南京师范大学更多>>
相关领域:政治法律文化科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 9篇专利
  • 2篇学位论文

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇政治法律
  • 1篇文化科学

主题

  • 5篇图像
  • 4篇正则
  • 4篇光谱图像
  • 4篇高光谱图像
  • 3篇正则化
  • 3篇字典学习
  • 3篇矩阵
  • 2篇多标记
  • 2篇学习算法
  • 2篇用户
  • 2篇逆变换
  • 2篇去噪
  • 2篇去噪方法
  • 2篇主题模型
  • 2篇字典
  • 2篇矩阵分解
  • 2篇FISHER
  • 1篇行政
  • 1篇行政民主
  • 1篇行政民主化

机构

  • 11篇南京师范大学

作者

  • 11篇吕静
  • 9篇杨明
  • 3篇高阳
  • 2篇何志芬
  • 1篇蔡维玲
  • 1篇陈梁
  • 1篇李志青

年份

  • 1篇2019
  • 9篇2017
  • 1篇2007
11 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
苏北地区实施“课程超市”的实践研究——以S县D学校为例
随着课改的进一步深化,各地的学校越来越重视校本课程的发展,国家、地方、学校三级课程的新型教育格局逐步得以确立。苏北地区教育水平发展水平并不均衡,但教育改革的步伐从未停顿,课程改革也日益深入其中,地方课程改革更是如火如荼。...
吕静
关键词:中小学教育校本课程教学模式教育改革
我国价格听证制度研究
听证制度是现代行政程序法的基本制度和核心内容。自《中华人民共和国价格法》颁布后,在我国确立了价格听证制度。这一制度的产生适应了现代行政民主化和公开化的要求,标志着行政行为正在向更加公开、公平、公正、民主的方向发展,这对我...
吕静
关键词:价格听证听证代表行政民主化
文献传递
一种基于标记协方差和多标记分类的联合学习方法
本发明公开了一种基于标记协方差和多标记分类的联合学习方法,主要考虑同时学习多标记分类模型、自动划分样本的相关标记和不相关标记的阈值函数以及标记相关性问题,包含如下步骤:标记相关性矩阵初始化;运用标记协方差和多标记分类的联...
杨明吕静何志芬杨琬琪蔡维玲宋凤义
文献传递
一种图构建与L1正则矩阵分解联合学习的推荐方法
本发明公开了一种图构建与L1正则矩阵分解联合学习的推荐方法,包括以下步骤:(1)根据用户评分数据建立评分矩阵;(2)在L1正则矩阵分解模型的基础上,把图边权作为未知变量嵌入到目标函数中,从而建立新的模型;(3)基于评分或...
杨明陶昀翔吕静
文献传递
一种图构建与矩阵分解联合学习的推荐方法
本发明公开了一种图构建与矩阵分解联合学习的推荐方法,包括以下步骤:(1)根据用户评分数据建立评分矩阵;(2)假设局部相似的物品具有相似的隐语义特征,物品与其近邻物品之间都有一定的相似程度。依此假设,构建出局部保持和熵约束...
杨明陶昀翔吕静高阳
文献传递
一种基于Fisher字典学习、低秩表示的高光谱图像去噪方法
本发明公开了一种基于Fisher字典学习、低秩表示的高光谱图像去噪方法,包含如下步骤:变换数据空间;学习字典;替换字典;改进LRR;输入输出数据;逆变换出无噪图像;本发明能够有效地去除高光谱图像中的多种噪声,提高高光谱图...
杨明俞珍秒吕静高阳
文献传递
基于标签一致性与Fisher判别字典学习的高光谱图像分类方法
本发明公开了一种基于标签一致性与Fisher判别字典学习的高光谱图像的分类方法,包含如下步骤:融合高光谱图像的纹理特征和光谱特征并归一化;运用标签一致性与Fisher判别的字典学习算法(LCFDDL)学习得到字典和稀疏编...
杨明吕静陈梁
文献传递
特征选择和标记相关性联合学习的多标记数据分类方法
本发明公开了一种基于特征选择和标记相关性联合学习的多标记数据分类方法,主要针对标记缺失情况下的多标记数据分类问题,包含如下步骤:标记相关性矩阵初始化;运用特征选择和标记相关性联合学习算法(JLFLLC)学习得到标记相关性...
杨明吕静何志芬
文献传递
条件随机场框架嵌入配准信息的弱监督图像场景理解方法
本发明公开了一种条件随机场框架嵌入配准信息的弱监督图像场景理解方法,包括:提取训练图像特征;采用无监督算法分割训练图像产生超像素图;结合训练图像内、训练图像间以及配准超像素之间的结构关系信息,通过CRF建模像素标注训练模...
杨明李志青吕静
文献传递
一种基于Fisher字典学习、低秩表示的高光谱图像去噪方法
本发明公开了一种基于Fisher字典学习、低秩表示的高光谱图像去噪方法,包含如下步骤:变换数据空间;学习字典;替换字典;改进LRR;输入输出数据;逆变换出无噪图像;本发明能够有效地去除高光谱图像中的多种噪声,提高高光谱图...
杨明俞珍秒吕静高阳
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