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al.:加权核范数最小化及其在图像去噪中的应用。摘自:IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集,第2862\u20132869页(2014)”,“key”:“4_CR13”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2014.366”}4_CR14“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”3647“,”doi“:”10.1109\/TNNLS.2017.2688466“,”volume“:“29”,”author“:”S Yang“,”year“:”2018“,”unstructured“:”Yang,S.,Zhang,K.,Wang,M.:学习利用空间谱偏移进行低阶分解的平移增强。IEEE传输。神经网络。学习。系统。29(8),3647\u20133657(2018)“,“期刊标题”:“IEEE Trans。神经网络。学习。系统。“},{”issue“:”2“,”key“:”4_CR15“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“210”,”doi“:”10.1109\/TPAMI.2008.79“,”volume“:‘31’,”author“:”J Wright“,”year“:”2009“,”unstructured“:”Wright,J.,Yang,A.Y.,Ganesh,A.,et al.:通过稀疏表示实现稳健的人脸识别。IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intell.31(2),210\u2013227(2009)“,”journal-title“:”IEEE Trans。模式分析。机器。智力。“},{”issue“:”8“,”key“:”4_CR16“,”doi断言“:”publisher“,”first page“:”4391“,”doi“:”10.1109\/TGRS.2018.2818159“,”volume“:”56“,”author“:”Y Qu“,”year“:”2018“,”nonstructured“:”Qu,Y.,Guo,R.,Wang,W.,et al.:通过光谱分解和基于字典的低秩分解进行高光谱异常检测。IEEE传输。地质科学。遥感器56(8),4391\u20134405(2018)“,“日志标题”:“IEEE 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