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91.
非负矩阵分解（non-negative matrix factorization,NMF）端元生成方法可以同时获得端元和丰度,且支持乘式迭代实现目标函数优化,处理效率高,因此受到越来越多的关注。由于目标函数非凸,基于NMF的端元提取方法容易陷入局部极值。尽管采用增加约束的方式可以缓解局部极值问题,但往往会破坏NMF乘式迭代规则,从而降低NMF方法的处理效率。提出一种基于丰度分布约束的方法,利用矩阵迹运算实现目标函数乘式迭代优化。实验结果表明,该方法既能估计出准确的端元,又能提高端元生成的效率。 相似文献
92.
因式分解在初中数学教材中占有极其重要的地位，它贯穿在整个初中代数知识中，学生对其掌握情况将直接影响初中代数的学习，亦会影响以后各科的学习。对其灵活运用将会使一些看来棘手的题目变得容易解决。 相似文献
93.
94.
95.
给出了有限个不全为零的既约分数的一个性质,及其在研究有理系数多项式方面的一个应用。 相似文献
96.
An image fusion method combining complex contourlet transform(CCT) with nonnegative matrix factorization(NMF) is proposed in this paper.After two images are decomposed by CCT,NMF is applied to their highand low-frequency components,respectively,and finally an image is synthesized.Subjective-visual-quality of the image fusion result is compared with those of the image fusion methods based on NMF and the combination of wavelet /contourlet /nonsubsampled contourlet with NMF.The experimental results are evaluated quantitatively,and the running time is also contrasted.It is shown that the proposed image fusion method can gain larger information entropy,standard deviation and mean gradient,which means that it can better integrate featured information from all source images,avoid background noise and promote space clearness in the fusion image effectively. 相似文献
97.
《Information processing & management》2023,60(4):103358
Stock forecasting has always been challenging as the stock market is affected by a combination of factors. Temporal Convolutional Network (TCN) based on convolutional structure has been widely used in time series prediction in recent years, but the dilated causal convolution structure leaves it unable to effectively learn the dependencies between data at different time points. This paper proposes a method for stock ranking prediction. To enhance the ability of TCN to handle dependencies within series, we first develop a channel-time dual attention module (CTAM). In conjunction with TCN to process complex historical stock price data, CTAM can adaptively learn the importance of multiple price nature series of stocks and model the dependencies between the data at different times. On the other hand, due to the market industry rotation, some stocks with specific industry attributes may become market preference for a period time. To apply the industry attributes to the stock prediction, we construct an industry-stock Pearson correlation matrix and extract a vector that fully characterizes the industry attributes of stocks from it through a matrix factorization algorithm. Furthermore, the historical market preference is modeled according to the industry attribute of the stocks to generate the dynamic correlation between stocks and market preference, and this correlation is combined with the historical price features extracted by TCN for stock ranking prediction. We conduct experiments on three datasets of 950 constituent stocks of the Shanghai Stock Exchange Index, 750 constituent stocks of the Shenzhen Stock Exchange 1000 Index and 486 stocks of the S&P500 to demonstrate the effectiveness of the proposed method. On the Shanghai Stock Exchange Index dataset, the Investment Return Ratio (IRR) obtained by using the predict results of our method to guide the exchange reached 1.416, and the Sharpe Ratio (SR) reached 2.346. On the Shenzhen Stock Exchange Index dataset, the IRR reached 1.434 and the Sharpe ratio reached 2.317. On the S&P500, the IRR reached 1.491 and the Sharpe ratio reached 2.031. 相似文献
98.
设p是奇素数 ,证明 :当p >3,且p≡ 3(mod4 )时 ,(pp+1) / (p +1)都不是素数 相似文献
99.
侯谦民 《武汉工程职业技术学院学报》2006,18(2):77-78
利用数的标准分解式给出了一个数为完全数的必要条件,以及若奇完全数存在,则a为（4n＋1）^4k＋1 a^2 1形式的数,其中4n＋l为素数,且a1不含4n＋1型的素因子。 相似文献
100.
基于NMF的用户模板构造方法 总被引：2，自引：0，他引：2
文本过滤是网络安全领域的一个重要研究课题。基于内容的文本过滤关键在于建立语义层次上的用户模板。本文提出一种基于非负矩阵分解 (Non negativeMatrixFactorization ,NMF)的用户模板构造方法。该方法应用NMF算法分解项 文本矩阵来获取项之间的相关性。在此基础上 ,引入语义向量和权重向量的概念 ,并通过定义语义向量的类别区分度来提取用户模板。实际表明 ,与基于奇异值分解的潜在语义索引方法相比 ,该方法不仅较大地提高了过滤精度 ,而且具有计算速度快、占用存储空间较少的优点 相似文献