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基于约束图正则的块稀疏对称非负矩阵分解
被引量：
2
1
作者
刘威
邓秀勤
+1 位作者
刘冬冬
刘玉兰
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第7期89-97,共9页
现有的基于对称非负矩阵因式分解(Symmetric Nonnegative matrix Factorization, SymNMF)算法大都仅依赖初始数据构造亲和矩阵,并且一定程度上忽视了样本有限的成对约束信息,无法有效区分不同类别的相似样本以及学习样本的几何特征。针...
现有的基于对称非负矩阵因式分解(Symmetric Nonnegative matrix Factorization, SymNMF)算法大都仅依赖初始数据构造亲和矩阵,并且一定程度上忽视了样本有限的成对约束信息,无法有效区分不同类别的相似样本以及学习样本的几何特征。针对以上问题,提出了基于约束图正则的块稀疏对称非负矩阵分解(Block Sparse Symmetric Nonnegative Matrix Factorization Based on Constrained Graph Regularization, CGBS-SymNMF)。首先,通过先验信息构造约束图矩阵,用于指导类别指示矩阵区分高相似度的不同类别样本;然后,引入PCP-SDP(Pairwise Constraint Propagation by Semi-definite Programming)方法,利用成对约束学习一个新的样本图映射矩阵;最后,利用“勿连”约束构造不相似矩阵,用于引导一个块稀疏正则项,以增强模型抗噪能力。实验结果表明,所提算法具有更高的聚类精确度和稳定性。
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关键词
对称非负矩阵因式分解
亲和矩阵
成对约束
图正则
块稀疏
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职称材料
内燃机优化VMD-CWD时频表征与BSNMF编码识别诊断方法
被引量：
2
2
作者
岳应娟
王旭
+2 位作者
蔡艳平
刘渊
郑勇
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期10-16,共7页
针对内燃机振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于参数优化VMD-CWD内燃机振动时频表征与BSNMF分块编码识别的故障诊断方法.利用变分模态分解(VMD)将内燃机振动信号分解成一组本征模态函数(IMF),并叠加IMF分量信号的Choi-Wi...
针对内燃机振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于参数优化VMD-CWD内燃机振动时频表征与BSNMF分块编码识别的故障诊断方法.利用变分模态分解(VMD)将内燃机振动信号分解成一组本征模态函数(IMF),并叠加IMF分量信号的Choi-Williams分布(CWD)获得时频聚集性良好,无交叉项干扰的振动谱图像.针对VMD分解过程中的参数选取问题,引入功率谱熵作为目标函数,对VMD的分解参数进行网格寻优,提高了VMD分解的自适应性.为了实现内燃机振动谱图像的自动识别诊断,在稀疏非负矩阵分解(SNMF)的基础上提出一种更容易收敛的分块稀疏非负矩阵分解算法(BSNMF),用来对内燃机振动谱图进行特征提取,并采用支持向量机对提取的特征参数直接进行模式识别.将本文方法应用于内燃机故障诊断实例中,结果表明:该方法能有效提取内燃机振动信号中的微弱故障特征,实现内燃机气门机构故障的自动诊断.
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关键词
故障诊断
内燃机
Choi-Williams分布
变分模态分解
分块稀疏非负矩阵分解
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职称材料
低秩分块矩阵的核近似
3
作者
王中元
刘惊雷
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第6期1209-1216,共8页
为了探讨结构受限下的矩阵分解问题,通过最小化块外对角线来增强类与类之间数据表示的不相关性,从而实现分块约束,即数据来源于不同的聚类结构,是一种局部结构的约束;同时通过增强样本的自表达属性并缩小样本之间的差距来增强类内数据...
为了探讨结构受限下的矩阵分解问题,通过最小化块外对角线来增强类与类之间数据表示的不相关性,从而实现分块约束,即数据来源于不同的聚类结构,是一种局部结构的约束;同时通过增强样本的自表达属性并缩小样本之间的差距来增强类内数据表示的相关性,从而实现低秩约束,即数据行出现冗余,是一种全局结构的约束。随后设计了一个低秩分块矩阵的核近似算法,通过交替方向乘子法迭代求解。最后将该方法分别在人脸识别和字符识别上进行测试。实验结果表明,所提出的低秩分块矩阵分解算法在收敛速度和近似精度上都具有一定的优势。
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关键词
低秩近似
块对角矩阵
稀疏矩阵
核近似
矩阵分解
交替向量乘子法
子空间聚类
图像识别
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职称材料
题名
基于约束图正则的块稀疏对称非负矩阵分解
被引量：
2
1
作者
刘威
邓秀勤
刘冬冬
刘玉兰
机构
广东工业大学数学与统计学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第7期89-97,共9页
基金
国家自然科学基金(12101136)
广东省研究生教育创新计划项目(2021SFKC030)
+2 种基金
广州市科技基金(202102020273)
广东省区域联合基金(2020A1515110967)
重庆师范大学数学学科省部级重点实验室开放课题(CSSXKFKTQ202002)。
文摘
现有的基于对称非负矩阵因式分解(Symmetric Nonnegative matrix Factorization, SymNMF)算法大都仅依赖初始数据构造亲和矩阵,并且一定程度上忽视了样本有限的成对约束信息,无法有效区分不同类别的相似样本以及学习样本的几何特征。针对以上问题,提出了基于约束图正则的块稀疏对称非负矩阵分解(Block Sparse Symmetric Nonnegative Matrix Factorization Based on Constrained Graph Regularization, CGBS-SymNMF)。首先,通过先验信息构造约束图矩阵,用于指导类别指示矩阵区分高相似度的不同类别样本;然后,引入PCP-SDP(Pairwise Constraint Propagation by Semi-definite Programming)方法,利用成对约束学习一个新的样本图映射矩阵;最后,利用“勿连”约束构造不相似矩阵,用于引导一个块稀疏正则项,以增强模型抗噪能力。实验结果表明,所提算法具有更高的聚类精确度和稳定性。
关键词
对称非负矩阵因式分解
亲和矩阵
成对约束
图正则
块稀疏
Keywords
Symmetric nonnegative
matrix
factorization
Affinity matric
Pairwise constraint
Graph regularization
block
sparse
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
内燃机优化VMD-CWD时频表征与BSNMF编码识别诊断方法
被引量：
2
2
作者
岳应娟
王旭
蔡艳平
刘渊
郑勇
机构
火箭军工程大学理学院
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期10-16,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51405498)
中国博士后科学基金项目(2015M582642)~~
文摘
针对内燃机振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于参数优化VMD-CWD内燃机振动时频表征与BSNMF分块编码识别的故障诊断方法.利用变分模态分解(VMD)将内燃机振动信号分解成一组本征模态函数(IMF),并叠加IMF分量信号的Choi-Williams分布(CWD)获得时频聚集性良好,无交叉项干扰的振动谱图像.针对VMD分解过程中的参数选取问题,引入功率谱熵作为目标函数,对VMD的分解参数进行网格寻优,提高了VMD分解的自适应性.为了实现内燃机振动谱图像的自动识别诊断,在稀疏非负矩阵分解(SNMF)的基础上提出一种更容易收敛的分块稀疏非负矩阵分解算法(BSNMF),用来对内燃机振动谱图进行特征提取,并采用支持向量机对提取的特征参数直接进行模式识别.将本文方法应用于内燃机故障诊断实例中,结果表明:该方法能有效提取内燃机振动信号中的微弱故障特征,实现内燃机气门机构故障的自动诊断.
关键词
故障诊断
内燃机
Choi-Williams分布
变分模态分解
分块稀疏非负矩阵分解
Keywords
fault diagnosis
IC engine
Choi-Williams distribution
variational mode decomposition
block sparse non-negative matrix factorization
分类号
TH825 [机械工程—精密仪器及机械]
TK407 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
低秩分块矩阵的核近似
3
作者
王中元
刘惊雷
机构
烟台大学计算机与控制工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第6期1209-1216,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61572419,61773331,61703360)
山东省高等学校科技计划(J17KA091)
文摘
为了探讨结构受限下的矩阵分解问题,通过最小化块外对角线来增强类与类之间数据表示的不相关性,从而实现分块约束,即数据来源于不同的聚类结构,是一种局部结构的约束;同时通过增强样本的自表达属性并缩小样本之间的差距来增强类内数据表示的相关性,从而实现低秩约束,即数据行出现冗余,是一种全局结构的约束。随后设计了一个低秩分块矩阵的核近似算法,通过交替方向乘子法迭代求解。最后将该方法分别在人脸识别和字符识别上进行测试。实验结果表明,所提出的低秩分块矩阵分解算法在收敛速度和近似精度上都具有一定的优势。
关键词
低秩近似
块对角矩阵
稀疏矩阵
核近似
矩阵分解
交替向量乘子法
子空间聚类
图像识别
Keywords
low-rank approximation
block
diagonal
matrix
sparse
matrix
kernel approximation
matrix
factorization
alternating direction method of multipliers(ADMM)
subspace clustering
image identification
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于约束图正则的块稀疏对称非负矩阵分解
刘威
邓秀勤
刘冬冬
刘玉兰
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
内燃机优化VMD-CWD时频表征与BSNMF编码识别诊断方法
岳应娟
王旭
蔡艳平
刘渊
郑勇
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
低秩分块矩阵的核近似
王中元
刘惊雷
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019
0
在线阅读
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职称材料
已选择
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