韩金菊

作品数：2被引量：11H指数：2
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供职机构：上海海洋大学信息学院更多>>
发文主题：BP神经网络字典学习图像去噪算法图像去噪冗余字典更多>>
发文领域：自动化与计算机技术天文地球环境科学与工程更多>>
发文期刊：《计算机工程》《海洋通报》更多>>
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基于BP神经网络的海洋监测数据等级划分被引量：5
《海洋通报》2016年第2期187-193,共7页邹国良 韩金菊 屠正飞 叶建成 陈小琴 
上海市科委重点支撑项目(12510502000);华东师范大学河口海岸学国家重点实验室开发基金(2008DFB90240)
数据的分类是数据处理和应用的重要环节和前提。在海洋领域中,海洋数据呈现多元、多类等的复杂多样性,给数据的分类带来一定的技术挑战。主要针对海洋数据分类难这一问题,首先利用BP神经网络技术对海洋环境监测数据进行分类,且通过对获...
关键词：数据分类 BP神经网络 海洋监测数据 隐含层单元个数 
基于核稀疏表示的图像去噪算法被引量：6
《计算机工程》2016年第3期272-277,共6页韩金菊 邹国良 
河口海岸学国家重点实验室开放课题基金资助项目(SKLEC201207)
传统去噪算法去除噪声后仍有噪声残留,且噪声较大时的图像去噪效果不明显。针对该问题,提出一种新的图像去噪算法。将输入的噪声图像分成相互重叠的图像块,随机抽取适量的图像块学习得到自适应的冗余字典,给出核正则化正交匹配追踪技术...
关键词：字典学习 冗余字典 核稀疏表示 图像去噪 正交匹配追踪 
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