基于稀疏信号同伦形变的鲁棒性特征学习方法 - 第四届中国Agent理论与应用学术会议.pdf

本文提出一种基于稀疏信号同伦形变的鲁棒性特征学习方法，旨在提升模型在噪声和异常数据下的性能。通过引入同伦形变技术，实现对稀疏信号的有效处理与特征提取。该方法在第四届中国Agent理论与应用学术会议上发表，为智能系统中的特征学习提供了新的思路与技术支持。

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2025-12-14 16:54 上传 基于稀疏信号同伦形变的鲁棒性特征学习方法 - 第四届中国Agent理论与应用学术会议.pdf

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