温馨提示：您尚未登录，请点 登陆 后下载，如果您还没有账户请点 注册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。

本发明公开了一种基于比率最小化和稀疏表征学习的数据压缩方法，包括：获取训练数据集，对于训练数据集中的数据样本进行归一化处理，再通过主成分分析方法对数据样本进行降维处理；将选取的训练集应用到基于比率最小化的鲁棒稀疏表征学习模型中，通过不断迭代...
该专利属于西安现代控制技术研究所所有，仅供学习研究参考，未经过西安现代控制技术研究所授权不得商用。

详细技术文档下载地址

温馨提示：您尚未登录，请点 登陆 后下载，如果您还没有账户请点 注册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。