抗噪稳健多模态
结合柔性投影与最优图学习，在统一框架下自适应融合多模态低秩稀疏特征，用于阿尔茨海默病早期检测。
Yuqian, He · 陈红梅 · Biao, Xiang · 袁中 · 罗川 · Horng, Shi Jinn · 李天瑞
Information Fusion 2026
通过引入柔性投影，放松了对数据线性投影的严格约束，使得算法能够有效处理从非线性流形采样的数据。
引入低秩回归模型，增强了算法对噪声和异常值的鲁棒性，避免了这些干扰对特征选择过程的负面影响。
在ADNI神经影像数据集上的综合测试表明，该方法在阿尔茨海默病早期检测方面优于现有方法，提供了更高的分类准确率。
采用l2,1范数约束权重矩阵，能够选择出具有判别性的特征，从而提升分类性能。