非负矩阵非负满秩分解的程序实现

利用欧几里得距离衡量非负矩阵非负满秩分解的近似度,将其转化为最小二乘法求最优问题。并用VC6.0与Lingo对算法进行程序实现,可以为非负矩阵分解应用研究提供一些参考。     

非负矩阵非负满秩分解的程序实现

利用欧几里得距离衡量非负矩阵非负满秩分解的近似度,将其转化为最小二乘法求最优问题。并用VC6.0与Lingo对算法进行程序实现,可以为非负矩阵分解应用研究提供一些参考。     

基于Hadoop的非负矩阵分解算法研究

大数据时代,对大规模数据的分析和处理提出了更高要求。非负矩阵分解作为一种高效方法被广泛应用于数据降维和特征提取,有效减少了大规模数据的复杂运算,但存在计算过程繁琐的弊端。将分布式平台Hadoop与非负矩阵分解有机结合,利用Hadoop处理大规模数据的并行能力与非负矩阵分解自身的数据降维特点,实现较高的加速比。这种方法能高效完成非负矩阵分解的迭代问题,提高算法的计算效率。     

基于Lanczos算法的对称非负矩阵分解初始化方法

为提高对称非负矩阵分解算法的效率,提出了一种基于Lanczos三角化的对称非负矩阵分解初始化方法。该方法可与现有的对称非负矩阵分解算法相结合取得更高的效率.实验表明,现有的对称非负矩阵分解算法与文中提出的初始化方法相结合可以收敛到一个较优解.     

非负半正定矩阵的同型分解

本文将讨论，元素为非负的实半正定短阵，分解成两个元素为非的半正定矩阵之和的问题。并将结果推广到完全非负正定矩阵的情形。     

局部分层非负张量分解算法及在机械故障诊断中的应用

针对传统非负张量分解收敛速度慢,分解精度低的难题,结合three semi-NMF模型,将局部目标函数理论应用于非负张量分解中,提出了基于局部分层的非负张量分解算法,并通过人脸特征提取实验验证了算法的有效性.通过对由空压机不同故障振动信号的双谱构成的张量按该算法分解,得到反映故障特征的基图像及与基图像对应的权值矩阵,建...     

基于NMF初始化的非负双奇异值分解算法分析

随着大数据技术的发展,非负矩阵分解(NMF)日益成为目前最流行的模式识别方法之一,并广泛应用于文档聚类、图像处理、人脸识别、信号分析等多个领域。针对NMF中双因子矩阵的初始化问题,对非负双奇异值分解算法进行分析,数值实验表明该算法可以快速降低众多基于NMF衍生算法的近似误差。     

含稀疏度约束的非负张量分解算法及其在故障诊断中的应用(英文)

针对双谱分析在应用于机械设备故障诊断过程中面临的问题,提出了含有稀疏度约束的非负张量分解算法及基于此的二次故障特征提取方法.首先,改进已有的非负张量分解算法,加入稀疏度控制策略;其次,将机械振动信号的双谱图像堆叠为一个三阶张量;然后利用改进后的分解算法对该张量进行二次故障特征提取,得到代表局部特征的"基图像";最后,通过计算得出基图像在构成原双谱图像中所占的权重,并将得到的权重向量用于故障分类.将该方法应用于齿轮箱故障诊断的结果表明,从齿轮箱振动信号的双谱中提取出来的二次特征不仅能够反映出系统中存在的一些非线性特征,而且二次特征与故障特征频率之间有直观的对应关系,从而为解释齿轮箱故障与对应双谱之间的关系提供了很大的方便.     

自适应非负矩阵分解的人脸识别方法研究

在单样本或者小样本的人脸识别系统中,常常会面临样本数量不足的问题,为解决少样本情况下的分类精度,以及利用原始特征或者目标特点重构的虚拟样本过于单一等问题,提出一种自适应非负矩阵分解（NMF）的人脸识别方法。该方法首先在矩阵分解过程中构造不同矩阵维度和迭代次数参数下的重构样本;然后利用QR分解稀疏表示方法进行人脸分类;最后,通过选取最优参数组合,调整重构样本,直至达到最佳分类效果。在ORL、Yale和AR 3个数据库上的实验结果表明,该算法在最佳参数下,尤其是单样本情况下对比基于原样本方法的准确率平均提高了约5%,最高提高了约10%～15%。     

基于随机游走增强型矩阵分解的混合服务预测

随着Web服务数量的急剧增长,如何在大量功能相似但非功能属性各异的服务中选择满足用户个性化需求的服务是亟需解决的问题。基于QoS（Quality of Service）预测的服务推荐方法成为研究热点。然而, QoS数据的稀疏性和“冷启动”问题阻碍其发展。针对当前主流的QoS预测模型预测精度不高和收敛速度较慢等问题,提出一种基于随机游走模型和矩阵分解技术的混合QoS预测方法。该方法首先基于矩阵分解获得用户及服务的潜因子矩阵,并将用户潜因子矩阵转化为用户相似度矩阵;然后基于用户相似度矩阵并结合Web服务的网络位置信息,使用随机游走模型提高用户相似度矩阵的准确性;最终结合协同过滤方法与矩阵分解模型进行QoS预测。在真实数据集上实验,结果表明,与当前主流的QoS预测方法相比,该方法具有更高的预测精度和效率。     

翻转全对称矩阵的Schur分解

在翻转矩阵概念的基础上,提出了翻转全对称矩阵,并讨论其基本性质,获得了一些新的结果,给出了翻转全对称矩阵的Schur分解,它们可极大地减少翻转全对称矩阵的Schur分解的计算量与存储量.     

矩阵分解技术在电影推荐系统中的应用

随着大数据、移动互联网的快速发展,推荐系统成为解决网络信息过载的有力工具.为解决传统推荐系统由于没有将社交网络中用户关系考虑进去而导致的稀疏矩阵、冷启动等问题,提出一种基于矩阵分解技术的电影推荐系统算法MFMRS.该算法充分考虑到社交网络中用户之间的关系对推荐结果的影响,通过设置特征参数、损失函数、随机梯度下降等方法对...     

三十二元数的张量积与实矩阵表示

文中从三十二元数的基元入手,对三十二元数的结构进行研究,并给出了三十二元数（Clifford代数Cf5）的张量积及其实矩阵表示．     

加权广义逆矩阵的若干性质

文章讨论了关于权为可逆阵的加权广义逆矩阵的一些性质。利用矩阵的运算及秩的变化的相关结论,结合矩阵的加权广义逆存在时的充要条件与表示式,给出了复数域上两个及三个矩阵乘积的加权广义逆的几个表达式。     

矩阵在多项式因式分解中的应用

本文应用矩阵有关知识分解多项式的因式，特别是联合使用列表法分解出一次整因式，大大减少了计算上的麻烦。