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二维卷积非负矩阵分解的初值确定混合算法
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作者 付强 景博 +3 位作者 何鹏举 王赟 司书浩 刘刚易 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期125-130,共6页
为解决二维卷积非负矩阵分解算法存在初值敏感,且传统随机初始化确定的初始值容易使算法收敛到结果相对不好的局部最优值的问题,通过结合K均值聚类、奇异值分解和主成分分析方法,提出了一种适用于二维卷积非负矩阵分解初始值确定的混合... 为解决二维卷积非负矩阵分解算法存在初值敏感,且传统随机初始化确定的初始值容易使算法收敛到结果相对不好的局部最优值的问题,通过结合K均值聚类、奇异值分解和主成分分析方法,提出了一种适用于二维卷积非负矩阵分解初始值确定的混合算法.首先,利用K均值聚类方法得到聚类中心作为系数矩阵(H矩阵)的初始值,避开了传统初始化不确定系数矩阵带来的分解结果不唯一问题;其次,考虑到相比一维卷积非负矩阵分解算法,二维卷积非负矩阵分解算法的基矩阵(W矩阵)个数更多,利用奇异值分解和主成分分析方法交替产生基矩阵的初始值,克服了单个算法产生的初始化误差问题.在相同参数环境下将本文算法和现有初始化算法的分解收敛性能进行对比实验,结果表明本文算法相比其他同类算法具有更好的分解性能并具有更好的收敛性.进一步加入噪声进行实验,在白噪声为-1 dB~10 dB的不同信噪比环境下,本文算法均能快速实现信号的分离,对于噪声数据具有很强的鲁棒性.采用混合算法确定初值,更有利于实现二维卷积非负矩阵分解的实时性和高性能. 展开更多
关键词 二维卷积非负矩阵分解 初值敏感 混合算法 K均值聚类 奇异值分解
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二维投影非负矩阵分解算法及其在人脸识别中的应用 被引量:32
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作者 方蔚涛 马鹏 +2 位作者 成正斌 杨丹 张小洪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1503-1512,共10页
建立在最小化非负矩阵分解损失函数上的人脸识别算法需同时计算基矩阵和系数矩阵,导致求解这类问题十分耗时.本文把非负属性引入二维主成分分析(2-dimensional principal component analysis,2DPCA)中,提出了一种新的二维投影非负矩阵分... 建立在最小化非负矩阵分解损失函数上的人脸识别算法需同时计算基矩阵和系数矩阵,导致求解这类问题十分耗时.本文把非负属性引入二维主成分分析(2-dimensional principal component analysis,2DPCA)中,提出了一种新的二维投影非负矩阵分解(2-dimensional projective non-negative matrix factorization,2DPNMF)人脸识别算法.该算法在保持人脸图像的局部结构情况下,突破了最小化非负矩阵分解损失函数的约束,仅需计算投影矩阵(基矩阵),从而降低了计算复杂度.本文从理论上证明了所提出算法的收敛性,同时,使用了YALE、FERET和AR三个人脸库进行实验,结果表明2DPNMF不仅识别率高,而且速度优于非负矩阵分解和二维主成分分析. 展开更多
关键词 主成分分析 矩阵分解 人脸识别 特征提取
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二维非负矩阵分解在齿轮故障诊断中的应用 被引量:9
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作者 李兵 米双山 +2 位作者 刘鹏远 刘东升 张培林 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期836-840,868,共5页
针对齿轮故障信号时频分布识别问题,提出采用二维非负矩阵分解技术提取时频分布矩阵特征参数的方法。采用S变换技术将齿轮故障信号变换至时频域,为克服传统的一维非负矩阵分解对矩阵向量化带来的维数过高和结构信息损失问题,提出采用二... 针对齿轮故障信号时频分布识别问题,提出采用二维非负矩阵分解技术提取时频分布矩阵特征参数的方法。采用S变换技术将齿轮故障信号变换至时频域,为克服传统的一维非负矩阵分解对矩阵向量化带来的维数过高和结构信息损失问题,提出采用二维非负矩阵分解技术直接对信号时频分布矩阵提取特征参数。对齿轮5种状态下信号时频分布矩阵的特征提取和分类结果表明,二维非负矩阵分解技术无论在计算效率还是分类精度上都明显优于一维非负矩阵分解技术。 展开更多
关键词 齿轮 故障诊断 特征提取 时频分布 矩阵分解
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二维局部非负矩阵分解的路网态势算法 被引量:1
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作者 许榕 吴聪 +1 位作者 蒋士正 陈启美 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1131-1136,1143,共7页
针对路网态势评测算法存在限于断面、依赖单一指标等的不足,在解析测量指标和测量断面的相关性及局部非负矩阵分解(LNMF)算法的基础上,提出了二维局部非负矩阵分解2DLNMF算法,通过选择合适参数对路网数据进行降维处理,提取路网特征数据... 针对路网态势评测算法存在限于断面、依赖单一指标等的不足,在解析测量指标和测量断面的相关性及局部非负矩阵分解(LNMF)算法的基础上,提出了二维局部非负矩阵分解2DLNMF算法,通过选择合适参数对路网数据进行降维处理,提取路网特征数据,从而实现路网态势评测.仿真结果表明,使用2D-LNMF算法路网态势评测结果更加准确,而在线评测准确性达到95.69%. 展开更多
关键词 路网态势 聚类 局部矩阵分解 特征提取
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基于加权非负矩阵分解的异常声音检测方法研究 被引量:1
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作者 潘雨青 于浩 李峰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期1425-1432,共8页
异常声音检测方法多用强标签数据进行训练,而高质量的强标签音频数据标注难度较大、收集成本高昂。针对现有异常音频检测方法使用弱标签数据会受到非平稳和时变噪声的干扰,导致训练结果较差、准确率低的问题,提出一种基于音频频谱的加... 异常声音检测方法多用强标签数据进行训练,而高质量的强标签音频数据标注难度较大、收集成本高昂。针对现有异常音频检测方法使用弱标签数据会受到非平稳和时变噪声的干扰,导致训练结果较差、准确率低的问题,提出一种基于音频频谱的加权非负矩阵分解WNMF方法。该方法使用WNMF对弱标签和无标签数据进行标记,并分离目标声音事件和背景噪声。在适当的权值下,WNMF改变标记时不同频段音频信息的重要性,以抑制噪声,提高分离质量,使其逼近全监督模型训练的效果;之后使用卷积神经网络产生帧级预测和音频标签预测。仿真实验结果表明,该方法的准确率相比于传统NMF处理弱标签数据的方法提升了4.8%。 展开更多
关键词 异常声音检测 弱标签和无标签数据 加权矩阵分解 卷积神经网络
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基于二维非负矩阵分解的1kb/s WI语音编码算法 被引量:3
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作者 薛二娟 鲍长春 李如玮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1574-1579,共6页
本文针对波形内插(WI)语音编码模型和参数量化等技术进行了研究,并最终提出了一种基于二维非负矩阵分解的1kb/s波形内插(2DNMF-WI)语音编码算法.文中采用二维非负矩阵分解(2D-NMF)方法来分解语音特征波形(CW),该分解方法在行和列两个方... 本文针对波形内插(WI)语音编码模型和参数量化等技术进行了研究,并最终提出了一种基于二维非负矩阵分解的1kb/s波形内插(2DNMF-WI)语音编码算法.文中采用二维非负矩阵分解(2D-NMF)方法来分解语音特征波形(CW),该分解方法在行和列两个方向上同时压缩CW幅度谱矩阵的维数,使得CW幅度谱矩阵降维后得到的编码矩阵维数较小,易于量化.此外,在甚低速率语音编码中,由于没有足够的比特数来描述编码参数,往往很难得到高质量的合成语音.本算法采用两帧联合编码、帧间后向预测三级矢量量化、离散余弦变换(DCT)和分裂式矩阵量化等技术来降低编码速率和改善音质.非正式主观听觉测试显示,1kb/s 2DNMF-WI编码器合成语音的质量稍差于2kb/s的NMF-WI语音编码算法. 展开更多
关键词 语音编码 波形内插 特征波形 矩阵分解 两帧联合
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基于伽玛-泊松分布和图正则化的单细胞非负矩阵分解算法
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作者 龙法宁 潘伟权 苏秀秀 《广西科学》 北大核心 2024年第5期925-938,共14页
单细胞RNA测序(Single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)可以获取单细胞水平的基因表达谱。然而,目前许多基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)的降维算法在细胞类型识别中往往忽视了数据概率分布和细胞之间的拓... 单细胞RNA测序(Single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)可以获取单细胞水平的基因表达谱。然而,目前许多基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)的降维算法在细胞类型识别中往往忽视了数据概率分布和细胞之间的拓扑关系,无法较好地兼顾数据的全局结构和局部结构。为了克服传统NMF降维算法在处理高维含噪稀疏数据时的不足,本文提出一种改进的单细胞非负矩阵分解算法GPNMF。GPNMF结合了伽玛-泊松(Gamma-Poisson)分布假设和图正则化技术,通过迭代更新因子分解矩阵以最小化重构误差,从而有效地保留数据的局部结构与全局结构。通过引入约束优化并稳定化模型,GPNMF在分解单细胞表达数据时能够提供更为稳健和可靠的结果。最后,利用真实scRNA-seq数据进行实验,验证了GPNMF的有效性,并展示了其在单细胞基因表达数据轨迹推断分析中的潜在应用。 展开更多
关键词 单细胞RNA测序 图正则化 伽玛-泊松分布 矩阵分解(NMF)
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基于卷积非负矩阵分解的语音转换方法 被引量:12
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作者 孙健 张雄伟 +2 位作者 曹铁勇 杨吉斌 孙新建 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2013年第2期141-148,共8页
为了在语音转换过程中充分考虑语音的帧间相关性,提出了一种基于卷积非负矩阵分解的语音转换方法。卷积非负矩阵分解得到的时频基可较好地保存语音信号中的个人特征信息及帧间相关性。利用这一特性,在训练阶段,通过卷积非负矩阵分解从... 为了在语音转换过程中充分考虑语音的帧间相关性,提出了一种基于卷积非负矩阵分解的语音转换方法。卷积非负矩阵分解得到的时频基可较好地保存语音信号中的个人特征信息及帧间相关性。利用这一特性,在训练阶段,通过卷积非负矩阵分解从训练数据中提取源说话人和目标说话人相匹配的时频基。在转换阶段,通过时频基替换实现对源说话人语音的转换。相对于传统方法,本方法能够更好地保存和转换语音帧间相关性。实验仿真及主、客观评价结果表明,与基于高斯混合模型、状态空间模型的语音转换方法相比,该方法具有更好的转换语音质量和转换相似度。 展开更多
关键词 语音转换 卷积矩阵分解 时频基
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基于非负矩阵分解更新规则的部分可观察马尔可夫决策过程信念状态空间降维算法 被引量:1
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作者 仵博 陈鑫 +1 位作者 郑红燕 冯延蓬 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2901-2907,共7页
针对求解部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)规划问题时遭遇的"维数诅咒",该文提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)更新规则的POMDP信念状态空间降维算法,分两步实现低误差高维降维。第1步,利用POMDP的结构特性,将状态、观察和... 针对求解部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)规划问题时遭遇的"维数诅咒",该文提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)更新规则的POMDP信念状态空间降维算法,分两步实现低误差高维降维。第1步,利用POMDP的结构特性,将状态、观察和动作进行可分解表示,然后利用动态贝叶斯网络的条件独立对其转移函数进行分解压缩,并去除概率为零的取值,降低信念状态空间的稀疏性。第2步,采用信念状态空间值直接降维方法,使降维后求出的近似最优策略与原最优策略保持一致,使用NMF更新规则来更新信念状态空间,避免Krylov迭代,加快降维速度。该算法不仅保证降维前后值函数不发生改变,又保留了其分段线性凸特性。实验结果表明,该算法具有较低误差率和较高收敛性。 展开更多
关键词 信息处理 部分可观察马尔可夫决策过程 信念状态空间 矩阵分解 值直接压缩 数灾
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非负矩阵低秩分解的交替二次规划算法
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作者 阳明盛 刘力军 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期365-370,共6页
非负矩阵分解算法有多种,但都存在着各自的缺陷.在现有工作的基础上,将非负矩阵分解(NMF)模型转化为一组(两个)二次凸规划模型,利用二次凸规划有解的充分必要条件推导出迭代公式,进行交替迭代,可求出问题的解.得到的解不仅具有某种最优... 非负矩阵分解算法有多种,但都存在着各自的缺陷.在现有工作的基础上,将非负矩阵分解(NMF)模型转化为一组(两个)二次凸规划模型,利用二次凸规划有解的充分必要条件推导出迭代公式,进行交替迭代,可求出问题的解.得到的解不仅具有某种最优性、稀疏性,还避免了约束非线性规划求解的复杂过程和大量的计算.证明了迭代的收敛性,且收敛速度快于已知的方法,对于大规模数据模型尤能显示出其优越性. 展开更多
关键词 矩阵分解 次凸规划 大规模数据模型
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一种基于加权非负矩阵分解的多维用户人格特质识别算法 被引量:6
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作者 王萌萌 左万利 +1 位作者 王英 王鑫 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2562-2577,共16页
随着社会媒体的普及,用户信息的爆炸式增长为深入理解在线用户行为提供了非常丰富的信息源.由于用户人格特质是用户行为的主要驱动力,人格特质的差异可能会对用户的在线行为产生一定的影响,因此,用户人格特质识别问题近年来受到了众多... 随着社会媒体的普及,用户信息的爆炸式增长为深入理解在线用户行为提供了非常丰富的信息源.由于用户人格特质是用户行为的主要驱动力,人格特质的差异可能会对用户的在线行为产生一定的影响,因此,用户人格特质识别问题近年来受到了众多学者的关注.首先,基于用户网络结构信息和用户发布内容信息序列构建用户人格特质识别特征,并根据特征重要性为其分配权重.然后,以用户人格特质相关因子约束目标函数,从用户社会网络结构特征、语言学特征和情感特征三个维度利用非负矩阵分解方法识别社会网络中用户的五大人格特质.最后,在真实的数据集上验证了提出框架的有效性,并通过实验以更细的粒度进一步验证了用户人格特质之间相关性的存在,同时证明了特征权重和用户人格特质间的相关性在用户人格特质识别问题中的重要性.文中为社会网络中的多维用户人格特质识别问题提供了一种新思路. 展开更多
关键词 用户人格特质识别 矩阵分解 用户人格特质相关因子 五大人格特质 社交网络
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基于卷积非负矩阵部分联合分解的强噪声单声道语音分离 被引量:3
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作者 董兴磊 胡英 +1 位作者 黄浩 吾守尔·斯拉木 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1200-1209,共10页
非负矩阵部分联合分解(Nonnegative matrix partial co-factorization,NMPCF)将指定源频谱作为边信息参与混合信号频谱的联合分解,以帮助确定指定源的基向量进而提高信号分离性能.卷积非负矩阵分解(Convolutive nonnegative matrix fact... 非负矩阵部分联合分解(Nonnegative matrix partial co-factorization,NMPCF)将指定源频谱作为边信息参与混合信号频谱的联合分解,以帮助确定指定源的基向量进而提高信号分离性能.卷积非负矩阵分解(Convolutive nonnegative matrix factorization,CNMF)采用卷积基分解的方法进行矩阵分解,在单声道语音分离方面取得较好的效果.为了实现强噪声条件下的语音分离,本文结合以上两种算法的优势,提出一种基于卷积非负矩阵部分联合分解(Convolutive nonnegative partial matrix co-factorization,CNMPCF)的单声道语音分离算法.本算法首先通过基音检测算法得到混合信号的语音起始点,再据此确定混合信号中的纯噪声段,最后将混合信号频谱和噪声频谱进行卷积非负矩阵部分联合分解,得到语音基矩阵,进而得到分离的语音频谱和时域信号.实验中,混合语音信噪比(Signal noise ratio,SNR)选择以¡3 dB为间隔从0 dB至¡12 dB共5种SNR.实验结果表明,在不同噪声类型和噪声强度条件下,本文提出的CNMPCF方法相比于以上两种方法均有不同程度的提高. 展开更多
关键词 卷积矩阵分解 矩阵部分联合分解 语音分离 强噪声 单声道
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基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法 被引量:1
13
作者 张英 孙浩 计科峰 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期10-15,共6页
针对不同视角的行人样本具有较大的类内差异性,造成多视角行人识别错误率较高的问题,提出一种基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法.采用非负矩阵分解的方法对多视角的行人样本图像进行子空间分解,提取基向量;引入协同表示的... 针对不同视角的行人样本具有较大的类内差异性,造成多视角行人识别错误率较高的问题,提出一种基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法.采用非负矩阵分解的方法对多视角的行人样本图像进行子空间分解,提取基向量;引入协同表示的方法并在最小二乘约束下,对子空间进行稀疏表示获得稀疏分解系数;利用近邻子空间方法对分解系数进行分类.基于自行构建的多视角行人数据库进行对比实验,结果表明该算法的准确性和有效性优于其他方法. 展开更多
关键词 矩阵分解 最小 稀疏表示 多视角分类
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基于改进对称二值非负矩阵分解的重叠社区发现方法 被引量:2
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作者 成其伟 陈启买 +1 位作者 贺超波 刘海 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期3203-3210,共8页
针对复杂网络社区结构具有重叠性的问题,目前已提出许多不同类型的解决方法,其中基于对称二值非负矩阵分解(SBNMF)的重叠社区发现方法是具有代表性的方法。然而,SBNMF在面对社区内部链接稀疏的网络时,其重叠社区发现性能低下,为此提出... 针对复杂网络社区结构具有重叠性的问题,目前已提出许多不同类型的解决方法,其中基于对称二值非负矩阵分解(SBNMF)的重叠社区发现方法是具有代表性的方法。然而,SBNMF在面对社区内部链接稀疏的网络时,其重叠社区发现性能低下,为此提出一种基于改进SBNMF(ISBNMF)的重叠社区发现方法。首先利用对称非负矩阵分解得到的因子矩阵构建社区内部链接稠密的新网络,然后再使用基于Frobenius范数的SBNMF模型对新网络的邻接矩阵进行分解,最后通过网格搜索法或梯度下降法得到可以显式指示节点的社区隶属关系的二值矩阵。在人工合成的和真实的网络数据集上进行大量实验,结果表明ISBNMF的社区发现性能优于SBNMF和其他代表性方法。 展开更多
关键词 复杂网络 重叠社区发现 对称矩阵分解 网格搜索 梯度下降
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基于非负矩阵分解的语音深层低维特征提取方法 被引量:4
15
作者 秦楚雄 张连海 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第5期921-930,共10页
作为一种基于深层神经网络提取的低维特征,瓶颈特征在连续语音识别中取得了很大的成功。然而训练瓶颈结构的深层神经网络时,瓶颈层的存在会降低网络输出层的帧准确率,进而反过来影响该特征的性能。针对这一问题,本文基于非负矩阵分解算... 作为一种基于深层神经网络提取的低维特征,瓶颈特征在连续语音识别中取得了很大的成功。然而训练瓶颈结构的深层神经网络时,瓶颈层的存在会降低网络输出层的帧准确率,进而反过来影响该特征的性能。针对这一问题,本文基于非负矩阵分解算法,提出一种利用不包含瓶颈层的深层神经网络提取低维特征的方法。该方法利用半非负矩阵分解和凸非负矩阵分解算法对隐含层权值矩阵分解得到基矩阵,将其作为新的特征层权值矩阵,然后在该层不设置偏移向量的情况下,通过数据前向传播提取新型特征。实验表明,该特征具有较为稳定的规律,且适用于不同的识别任务和网络结构。当使用训练数据充足的语料进行实验时,该特征表现出同瓶颈特征几乎相同的识别性能;而在低资源环境下,基于该特征识别系统的识别率明显优于深层神经网络混合识别系统和瓶颈特征识别系统。 展开更多
关键词 连续语音识别 深层神经网络 矩阵分解 矩阵分解 特征
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非对称代价函数的稀疏卷积非负矩阵分解方法
16
作者 张倩敏 陶亮 +1 位作者 周健 王华彬 《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第1期95-102,共8页
提出一种基于非对称代价函数的稀疏卷积非负矩阵分解方法。该方法利用板仓-斋藤距离作为目标代价函数来衡量目标矩阵与重建矩阵的差异,使得较小的矩阵元素具有较小的重建误差,并且该代价函数具有尺度不变性的特点。为了考察其在弱语音... 提出一种基于非对称代价函数的稀疏卷积非负矩阵分解方法。该方法利用板仓-斋藤距离作为目标代价函数来衡量目标矩阵与重建矩阵的差异,使得较小的矩阵元素具有较小的重建误差,并且该代价函数具有尺度不变性的特点。为了考察其在弱语音成分重建方面的优势,将本文提出的算法应用于耳语音谱分解及重建实验。实验结果表明,与基于欧氏距离和基于Kullback-Leibler(K-L)散度的卷积非负矩阵分解算法相比,本文算法对于弱语音成分具有更好的重构效果,重建后的语音信号具有较大的可懂度。 展开更多
关键词 稀疏卷积矩阵分解 对称代价函数 板仓-斋藤距离 语音可懂度
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基于2维非负矩阵分解的时频图像压缩在柴油机故障诊断中的应用 被引量:2
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作者 史润泽 李兵 《兵工自动化》 2019年第7期21-25,共5页
针对1维非负矩阵分解技术对2维矩阵特征降维时,会产生数据量巨大、计算效率低下和丢失原始数据结构信息的问题,引入2维非负矩阵分解技术。通过S变换得到振动信号的时频图像,用1DNMF和2DNMF分别压缩时频图像,对压缩后的图像信息进行分类... 针对1维非负矩阵分解技术对2维矩阵特征降维时,会产生数据量巨大、计算效率低下和丢失原始数据结构信息的问题,引入2维非负矩阵分解技术。通过S变换得到振动信号的时频图像,用1DNMF和2DNMF分别压缩时频图像,对压缩后的图像信息进行分类,对柴油机在8种状态下的振动信号进行采集,并采用最近邻分类器、朴素贝叶斯分类器和支持向量机分类器进行实验对比。结果表明,2维非负矩阵分解技术比原始的1维技术计算效率更高,故障诊断更精准。 展开更多
关键词 时频图像压缩 2矩阵分解 柴油机 特征提取 故障诊断
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三维卷积与Transformer支持下联合空谱特征的高光谱影像分类 被引量:1
18
作者 何光 吴田军 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期259-272,共14页
由于CNN对局部特征提取能力强,目前仍是高光谱影像处理和分析中的主流深度模型,但是CNN感受野有限,无法建立长距离依赖关系,学习全局语义信息受限。Transformer的自注意力机制可以对输入序列中的每个位置进行注意力计算,从而能有效获取... 由于CNN对局部特征提取能力强,目前仍是高光谱影像处理和分析中的主流深度模型,但是CNN感受野有限,无法建立长距离依赖关系,学习全局语义信息受限。Transformer的自注意力机制可以对输入序列中的每个位置进行注意力计算,从而能有效获取全局上下文信息。如何实现CNN和Transformer的技术耦合并充分利用空间信息和光谱信息进行高光谱遥感影像分类是一个重要的待研问题。鉴于此,提出一种新的基于三维卷积和Transformer的高光谱遥感影像分类方法,尝试联合空谱特征实现解译能力的提升。使用主成分分析方法对高光谱遥感影像沿垂直方向降维;用非负矩阵分解算法对降维后遥感影像沿水平方向进行空间特征提取,将两种工具处理后遥感影像进行拼接,以充分保留信息;再用三维卷积核对拼接后遥感影像进行空间特征和光谱特征的综合提取;用Transformer的注意力机制对提取空间信息和光谱信息的遥感影像序列建立长距离依赖关系并使用多层感知机完成分类任务。实验表明,所提方法在WHU-Hi龙口、汉川、洪湖以及雄安新区马蹄湾村数据集上均表现出比对比方法更优异的分类性能,表明该方法具有一定的泛化性和稳健性。 展开更多
关键词 矩阵分解 特征融合 卷积 空谱联合 TRANSFORMER 高光谱遥感影像分类
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不完全非负矩阵分解的加速算法 被引量:13
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作者 史加荣 焦李成 尚凡华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期291-295,共5页
非负矩阵分解(NMF)已成为数据分析与处理的一种日益流行的方法.当数据矩阵不完全时,可用加权非负矩阵分解(WNMF)来分解矩阵.但是在WNMF算法中,对于给定的搜索方向,步长的选取一般来说不是最优的.本文研究了不完全非负矩阵分解(INMF)问题... 非负矩阵分解(NMF)已成为数据分析与处理的一种日益流行的方法.当数据矩阵不完全时,可用加权非负矩阵分解(WNMF)来分解矩阵.但是在WNMF算法中,对于给定的搜索方向,步长的选取一般来说不是最优的.本文研究了不完全非负矩阵分解(INMF)问题,提出了加速算法(AINMF).首先,将INMF问题转化为交替地求解两个非负最小二乘(NNLS)问题.对于每个NNLS问题,在搜索方向上采用精确的步长.接着,分析了NNLS问题的算法复杂度.最后,试验结果证实了AINMF优于WNMF. 展开更多
关键词 矩阵分解 不完全矩阵分解 数据丢失问题 加权矩阵分解 最小
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具有普适性的改进非负矩阵分解图像特征提取方法 被引量:12
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作者 贾旭 孙福明 +1 位作者 李豪杰 曹玉东 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期233-237,254,共6页
为提高图像特征提取的普适性,提出了一种基于改进非负矩阵分解(NMF)的图像特征提取方法。首先,考虑到提取的图像特征的实际意义,选用非负矩阵分解模型进行图像特征的降维处理;其次,为实现用较小数量系数来描述图像特征,将稀疏约束作为... 为提高图像特征提取的普适性,提出了一种基于改进非负矩阵分解(NMF)的图像特征提取方法。首先,考虑到提取的图像特征的实际意义,选用非负矩阵分解模型进行图像特征的降维处理;其次,为实现用较小数量系数来描述图像特征,将稀疏约束作为非负矩阵分解模型的正则项之一;然后,为使降维后优化得到的特征具有较好的类间区分性,将聚类属性作为非负矩阵分解的另一个正则项;最后,通过对模型的梯度下降优化求解,获得最优的特征基向量与图像特征向量。实验结果表明,针对3种图像数据库,所提的图像特征更有利于图像正确分类或识别,错误接受率(FAR)与错误拒绝率(FRR)分别可以降低到0.021与0.025。 展开更多
关键词 矩阵分解 特征提取 稀疏表示 梯度下降法 特征降
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