KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1403-1417
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2019
With the rapid growth of multimedia data, research on cross-media feature learning has significance in many applications, such as multimedia search and recommendation. Existing methods are sensitive to noise and edge information in multimedia data. In this paper, we propose a semi-supervised method for cross-media feature learning by means of $L_{2,q}$ norm to improve the performance of cross-media retrieval, which is more robust and efficient than the previous ones. In our method, noise and edge information have less effect on the results of cross-media retrieval and the dynamic patch information of multimedia data is employed to increase the accuracy of cross-media retrieval. Our method can reduce the interference of noise and edge information and achieve fast convergence. Extensive experiments on the XMedia dataset illustrate that our method has better performance than the state-of-the-art methods.
An element x ∈ E is called a norming point of P ∈ P(nE) if ║x║ = 1 and |P(x)| = ║P║. For P ∈ P(nE), we define Norm(P) = {x ∈ E : x is a norming point of P}. Norm(P) is called the norming set of P. We classify Norm(P) for P ∈ 𝒫(2𝑙2∞).
Finite element (FE) model based structural damage detection (SDD) methods play vital roles in effectively locating and quantifying structural damages. Among these methods, structural model updating should be conducted before SDD to obtain benchmark models of real structures. However, the characteristics of updating parameters are not reasonably considered in existing studies. Inspired by the l∞ norm regularization, a novel anti-sparse representation method is proposed for structural model updating in this study. Based on sensitivity analysis, both frequencies and mode shapes are used to define an objective function at first. Then, by adding l∞ norm penalty, an optimization problem is established for structural model updating. As a result, the optimization problem can be solved by the fast iterative shrinkage thresholding algorithm (FISTA). Moreover, comparative studies with classical regularization strategy, i.e. the l2 norm regularization method, are conducted as well. To intuitively illustrate the effectiveness of the proposed method, a 2-DOF spring-mass model is taken as an example in numerical simulations. The updating results show that the proposed method has a good robustness to measurement noises. Finally, to further verify the applicability of the proposed method, a six-storey aluminum alloy frame is designed and fabricated in laboratory. The added mass on each storey is taken as updating parameter. The updating results provide a good agreement with the true values, which indicates that the proposed method can effectively update the model parameters with a high accuracy.
We prove weighted L$^{p}$ estimates with respect to the non-isotropic norm for the (equation omitted)-equation on real ellipsoids, where weights are powers of the distance to the boundary. The non-isotropic norm is smaller than the usual norm, by a factor which is equal to the distance to the boundary in the complex tangential component and which is equal to the m-th root of the distance to the boundary in the complex normal component. Here n is the maximal order of contact of the boundary of the real ellipsoid with complex analytic curves.
In this paper, an efficient block matching algorithm which is based on the Block Sum Pyramid Algorithm (BSPA) is presented. The cost of BSPA[1] was reduced in the proposed algorithm by using l2 norm and partial distortion elimination technique. Motion estimation accuracy of the proposed algorithm is equal to that of BSPA. The efficiency of the proposed algorithm was verified by experimental results.
We study the growth rate of $H^1$ Sobolev norm of the solutions to Gross-Neveu and Thirring equations. A well-known result is the double exponential rate. We show that the $H^1$ Sobolev norm grows at most an exponential rate exp($ct^2$).
When the input features are generated by factors in a classification problem, it is more meaningful to identify important factors, rather than individual features. The $F_{\infty}$-norm support vector machine(SVM) has been developed to perform automatic factor selection in classification. However, the $F_{\infty}$-norm SVM may suffer from estimation inefficiency and model selection inconsistency because it applies the same amount of shrinkage to each factor without assessing its relative importance. To overcome such a limitation, we propose the adaptive $F_{\infty}$-norm ($AF_{\infty}$-norm) SVM, which penalizes the empirical hinge loss by the sum of the adaptively weighted factor-wise $L_{\infty}$-norm penalty. The $AF_{\infty}$-norm SVM computes the weights by the 2-norm SVM estimator and can be formulated as a linear programming(LP) problem which is similar to the one of the $F_{\infty}$-norm SVM. The simulation studies show that the proposed $AF_{\infty}$-norm SVM improves upon the $F_{\infty}$-norm SVM in terms of classification accuracy and factor selection performance.
Let X be a real Banach space with norm ∥ㆍ∥. Let T > 0, r ≥a be fixed constants. We denote by L/sup p/ the usual L/sup p/( -r, 0; X) with norm ∥ㆍ∥/sub p/ for 1 ≤p < ∞. Our object is to study the existence of solutions of nonlinear functional evolution equations of the type (FDE) x'(t) + A(t)x(t) = G(t, x/sub t/), 0 ≤t ≤T, x/sub 0/ = ø.(omitted)
We describe the weight functions for which Hardy's inequality of nonincreasing functions is satisfied. Further we characterize the pairs of weight functions $(w,v)$ for which the Laplace transform $\mathcal{L}f(x)={\int}^{\infty}_0e^{-xy}f(y)dy$, with monotone function $f$, is bounded from the weighted Lebesgue space $L^p(w)$ to $L^q(v)$.
In this paper we derive a priori $L^{\infty}(L^2)$ error estimates for expanded mixed finite element formulations of semilinear Sobolev equations. This formulation expands the standard mixed formulation in the sense that three variables, the scalar unknown, the gradient and the flux are explicitly treated. Based on this method we construct finite element semidiscrete approximations and fully discrete approximations of the semilinear Sobolev equations. We prove the existence of semidiscrete approximations of u, $-{\nabla}u$ and $-{\nabla}u-{\nabla}u_t$ and obtain the optimal order error estimates in the $L^{\infty}(L^2)$ norm. And also we construct the fully discrete approximations and analyze the optimal convergence of the approximations in ${\ell}^{\infty}(L^2)$ norm. Finally we also provide the computational results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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