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基于低秩矩阵二元分解的快速显著性目标检测算法
1
作者
刘明明
仇文宁
孙伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第7期2210-2216,共7页
近年来,基于矩阵低秩表示模型的图像显著性目标检测受到了广泛关注。在传统模型中通常对秩最小化问题进行凸松弛,但是这种方法在每次迭代中必须执行矩阵奇异值分解(SVD),计算复杂度较高。为此,提出了一种低秩矩阵双因子分解和结构化稀...
近年来,基于矩阵低秩表示模型的图像显著性目标检测受到了广泛关注。在传统模型中通常对秩最小化问题进行凸松弛,但是这种方法在每次迭代中必须执行矩阵奇异值分解(SVD),计算复杂度较高。为此,提出了一种低秩矩阵双因子分解和结构化稀疏矩阵分解联合优化模型,并应用于显著性目标检测。该模型不仅利用低秩矩阵双因子分解和交替方向法(ADM)来降低时间开销,而且引入分层稀疏正则化刻画稀疏矩阵中元素之间的空间关系;此外,所提算法能够无缝集成高层先验知识指导矩阵分解过程。实验结果表明,提出的算法检测性能优于当前主流无监督显著性目标检测算法,且具有较低的时间复杂度。
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关键词
显著性目标检测
低
秩
矩阵
双因子
分解
分
层
稀疏正则化
交替方向
法
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职称材料
大矩阵压缩特征目标的低秩跟踪算法
被引量：
1
2
作者
杨大为
刘占林
王琰
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2017年第6期833-838,共6页
针对压缩感知的矩阵低秩稀疏分解目标跟踪算法实时性差的问题,提出一种大矩阵压缩特征目标的低秩跟踪算法。该算法通过将大矩阵分成多个小矩阵的方法构建观测矩阵,进行矩阵低秩稀疏分解,获得各候选目标的误差向量并构建误差矩阵,求解误...
针对压缩感知的矩阵低秩稀疏分解目标跟踪算法实时性差的问题,提出一种大矩阵压缩特征目标的低秩跟踪算法。该算法通过将大矩阵分成多个小矩阵的方法构建观测矩阵,进行矩阵低秩稀疏分解,获得各候选目标的误差向量并构建误差矩阵,求解误差矩阵列向量最小1-范数问题得到跟踪结果。为了适应跟踪过程中目标外观信息的变化,基于向量相似度判别有选择地更新字典。在跟踪结果不可信时,利用轨迹修正更新当前帧跟踪结果。通过6个典型视频序列上的对比实验,新算法的实时性是原算法的3倍。实验结果表明,在目标发生部分遮挡、光照变化、快速运动时,所提出的算法能实现目标的鲁棒跟踪。
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关键词
压缩感知
矩阵
低
秩
稀疏
分解
稀疏表达
增广拉格朗日乘子
法
向量相似度
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职称材料
基于稀疏与低秩矩阵分解的视频背景建模
被引量：
8
3
作者
周密
宋占杰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第10期3175-3178,共4页
针对传统背景建模方法的缺点,基于稀疏与低秩矩阵分解理论,在增广拉格朗日乘子法框架下,研究了一种收敛更快的非精确增广拉格朗日乘子法(IALM),直接实现监控视频序列中背景和前景的分离。该算法采用块Lanczos方法和热启动技术实现部分...
针对传统背景建模方法的缺点,基于稀疏与低秩矩阵分解理论,在增广拉格朗日乘子法框架下,研究了一种收敛更快的非精确增广拉格朗日乘子法(IALM),直接实现监控视频序列中背景和前景的分离。该算法采用块Lanczos方法和热启动技术实现部分奇异值分解,使得原有IALM的计算量和迭代次数得以控制。基于实际监控视频的实验结果表明,该算法恢复出的背景矩阵更为低秩,且运行时间下降了几十倍,即能够更加简洁高效地解决背景建模这一实际问题。
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关键词
背景建模
稀疏与低
秩
矩阵
分解
增广拉格朗日乘子
法
奇异值
分解
块Lanczos
热启动
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职称材料
广义小量分解法在载荷识别中的应用
被引量：
8
4
作者
李东升
李宏男
郭杏林
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2004年第3期52-54,69,共4页
采用小量分解法处理载荷识别计算过程中频响函数矩阵秩缺的问题 ,推导出了广义小量分解法及进行误差分析和小量选取的乘积误差项。最后将小量分解法应用到钢悬臂梁逆虚拟激励法随机振动的载荷识别实验过程中 ,在一定程度上克服了频响函...
采用小量分解法处理载荷识别计算过程中频响函数矩阵秩缺的问题 ,推导出了广义小量分解法及进行误差分析和小量选取的乘积误差项。最后将小量分解法应用到钢悬臂梁逆虚拟激励法随机振动的载荷识别实验过程中 ,在一定程度上克服了频响函数在某些频率处的病态程度 ,取得了较好的试验结果。
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关键词
矩阵
秩
逆虚拟激励
法
误差项
乘积
载荷识别
频响函数
广义
分解
法
实验过程
计算过程
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职称材料
基于低秩矩阵恢复的视频背景建模
被引量：
5
5
作者
杨敏
安振英
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2013年第2期86-89,96,共5页
针对传统背景建模存在的问题,文中基于低秩矩阵恢复原理,直接从视频序列中分离出前景物体和背景模型。已有低秩矩阵恢复算法的迭代计算过程中涉及大量的奇异值分解,而这些奇异值分解一般非常耗时且不够简洁,文中在非精确增广拉格朗日乘...
针对传统背景建模存在的问题,文中基于低秩矩阵恢复原理,直接从视频序列中分离出前景物体和背景模型。已有低秩矩阵恢复算法的迭代计算过程中涉及大量的奇异值分解,而这些奇异值分解一般非常耗时且不够简洁,文中在非精确增广拉格朗日乘子法中引入线性时间奇异值分解算法,以得到更加有效的背景建模算法。基于实际视频序列实验,结果表明该改进算法具有更好的建模效果和较少的运算时间。
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关键词
低
秩
矩阵
恢复
视频背景建模
增广拉格朗日乘子
法
线性时间奇异值
分解
算
法
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职称材料
基于双核范数鲁棒矩阵分解的遮挡图像恢复
被引量：
1
6
作者
史加荣
刘晨
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第4期86-93,共8页
低秩矩阵分解是计算机视觉、机器学习和数据挖掘中普遍使用的数据分析工具。矩阵分解方法可用于连续遮挡的图像数据的恢复,而低秩矩阵分解可转化为核范数优化模型。为了增强矩阵分解模型的鲁棒性,提出基于双核范数的鲁棒矩阵分解方法,...
低秩矩阵分解是计算机视觉、机器学习和数据挖掘中普遍使用的数据分析工具。矩阵分解方法可用于连续遮挡的图像数据的恢复,而低秩矩阵分解可转化为核范数优化模型。为了增强矩阵分解模型的鲁棒性,提出基于双核范数的鲁棒矩阵分解方法,该方法将每个数据矩阵分解为低秩干净数据、低秩噪声数据和稀疏噪声数据之和。建立最小化矩阵双核范数与L1范数加权组合的优化模型,并给出求解该模型的交替方向乘子法。在真实数据集上的实验结果验证了所提方法的可行性与有效性。
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关键词
图像恢复
双核范数
鲁棒
低
秩
矩阵
分解
交替方向乘子
法
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职称材料
一种基于低秩分析的火焰识别算法
7
作者
尹红然
俞浩
+1 位作者
马海腾
张丽美
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2017年第9期1297-1301,共5页
提出了一种低秩分析的火焰识别算法。对输入的图像序列进行预处理,阈值分割提取可疑火焰区域,并将目标区域的图像数据作为列向量构成观察矩阵;采用增广拉格朗日乘子法求解低秩矩阵,并对该低秩矩阵进行奇异值分解,以奇异值的平方计算各...
提出了一种低秩分析的火焰识别算法。对输入的图像序列进行预处理,阈值分割提取可疑火焰区域,并将目标区域的图像数据作为列向量构成观察矩阵;采用增广拉格朗日乘子法求解低秩矩阵,并对该低秩矩阵进行奇异值分解,以奇异值的平方计算各自的贡献率,以累计贡献率大于给定阈值来确定奇异值的个数,将其定义为矩阵的新秩。统计显示火焰样本矩阵的秩远高于白炽灯等干扰物的样本矩阵的秩。实验结果表明,所提算法在识别火焰的同时,能有效排除白炽灯等红外热源的影响。
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关键词
火焰识别
低
秩
矩阵
分解
增广拉格朗日乘子
法
奇异值
分解
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职称材料
低秩分块矩阵的核近似
8
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
二维介质粗糙面下方三维金属目标复合电磁散射的快速正演算法
被引量：
2
9
作者
李超
何思远
+3 位作者
朱国强
邓方顺
陶华
肖柏勋
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期3848-3853,共6页
研究了二维(2-D)介质粗糙面下方三维(3-D)金属目标的复合电磁散射问题.将表面积分方程(PMCHW)方程应用到介质粗糙面表面,电场积分方程(EFIE)应用于金属目标表面.基于矩量法,使用三角分域基函数(RWG)和伽略金法将表面积分方程离散为矩阵...
研究了二维(2-D)介质粗糙面下方三维(3-D)金属目标的复合电磁散射问题.将表面积分方程(PMCHW)方程应用到介质粗糙面表面,电场积分方程(EFIE)应用于金属目标表面.基于矩量法,使用三角分域基函数(RWG)和伽略金法将表面积分方程离散为矩阵方程,并采用稳定的双共轭梯度迭代(BICGSTAB)算法对矩阵方程进行求解.针对矩量法(MOM)的高存储量和迭代过程中存在的矩阵向量积耗时的瓶颈,采用基于秩的多层矩阵分解法(MLUV),对矩阵元素进行压缩存储,以节省对计算机内存的需求,并加速迭代过程中的矩阵向量积运算.计算了高斯粗糙面下方球体的双站雷达散射截面积(RCS),并与最陡下降快速多级子算法(SDFMM)结果比较以验证该数值方法的正确性.最后分析了不同粗糙度、目标尺寸和目标位置对双站RCS的影响.
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关键词
复合电磁散射
基于秩的多层矩阵分解法
双共轭梯度迭代
表面积分方程
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职称材料
缺失信息的主成份分析
被引量：
1
10
作者
陶敏
唐诚
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2013年第1期96-100,共5页
关于缺失的信息的主成份分析已经受到越来越多学者的关注。针对此问题,文中提出了一个新模型。通过对原模型做等价变形,转化成可分凸规划。然后,考虑到其具有特殊结构,采用交替方向法求解。该方法的优点是可以充分利用问题的特殊结构,...
关于缺失的信息的主成份分析已经受到越来越多学者的关注。针对此问题,文中提出了一个新模型。通过对原模型做等价变形,转化成可分凸规划。然后,考虑到其具有特殊结构,采用交替方向法求解。该方法的优点是可以充分利用问题的特殊结构,使得求解过程中每个子问题都具有显式解。仿真结果证明该方法与一些经典的一阶方法相比更加有效。
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关键词
交替方向
法
矩阵
分解
低
秩
矩阵
核范数
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职称材料
题名
基于低秩矩阵二元分解的快速显著性目标检测算法
1
作者
刘明明
仇文宁
孙伟
机构
江苏建筑职业技术学院智能制造学院
中国矿业大学信控学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第7期2210-2216,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61801198)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20180174)
“青蓝工程”资助项目。
文摘
近年来,基于矩阵低秩表示模型的图像显著性目标检测受到了广泛关注。在传统模型中通常对秩最小化问题进行凸松弛,但是这种方法在每次迭代中必须执行矩阵奇异值分解(SVD),计算复杂度较高。为此,提出了一种低秩矩阵双因子分解和结构化稀疏矩阵分解联合优化模型,并应用于显著性目标检测。该模型不仅利用低秩矩阵双因子分解和交替方向法(ADM)来降低时间开销,而且引入分层稀疏正则化刻画稀疏矩阵中元素之间的空间关系;此外,所提算法能够无缝集成高层先验知识指导矩阵分解过程。实验结果表明,提出的算法检测性能优于当前主流无监督显著性目标检测算法,且具有较低的时间复杂度。
关键词
显著性目标检测
低
秩
矩阵
双因子
分解
分
层
稀疏正则化
交替方向
法
Keywords
salient object detection
low-rank matrix bi-factorization
hierarchical sparse regularization
alternating direction method
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
大矩阵压缩特征目标的低秩跟踪算法
被引量：
1
2
作者
杨大为
刘占林
王琰
机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2017年第6期833-838,共6页
基金
辽宁省自然科学基金指导计划(2016010993-301)
辽宁省教育厅(LG201609)
沈阳理工大学博士启动(BS-2015-03)资助项目
文摘
针对压缩感知的矩阵低秩稀疏分解目标跟踪算法实时性差的问题,提出一种大矩阵压缩特征目标的低秩跟踪算法。该算法通过将大矩阵分成多个小矩阵的方法构建观测矩阵,进行矩阵低秩稀疏分解,获得各候选目标的误差向量并构建误差矩阵,求解误差矩阵列向量最小1-范数问题得到跟踪结果。为了适应跟踪过程中目标外观信息的变化,基于向量相似度判别有选择地更新字典。在跟踪结果不可信时,利用轨迹修正更新当前帧跟踪结果。通过6个典型视频序列上的对比实验,新算法的实时性是原算法的3倍。实验结果表明,在目标发生部分遮挡、光照变化、快速运动时,所提出的算法能实现目标的鲁棒跟踪。
关键词
压缩感知
矩阵
低
秩
稀疏
分解
稀疏表达
增广拉格朗日乘子
法
向量相似度
Keywords
compressed sensing
sparse and low-rank matrix decomposition
sparse representation
augmented Lagrange multiplier
vector similarity
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于稀疏与低秩矩阵分解的视频背景建模
被引量：
8
3
作者
周密
宋占杰
机构
天津大学电子信息工程学院
天津大学理学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第10期3175-3178,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61379014)
文摘
针对传统背景建模方法的缺点,基于稀疏与低秩矩阵分解理论,在增广拉格朗日乘子法框架下,研究了一种收敛更快的非精确增广拉格朗日乘子法(IALM),直接实现监控视频序列中背景和前景的分离。该算法采用块Lanczos方法和热启动技术实现部分奇异值分解,使得原有IALM的计算量和迭代次数得以控制。基于实际监控视频的实验结果表明,该算法恢复出的背景矩阵更为低秩,且运行时间下降了几十倍,即能够更加简洁高效地解决背景建模这一实际问题。
关键词
背景建模
稀疏与低
秩
矩阵
分解
增广拉格朗日乘子
法
奇异值
分解
块Lanczos
热启动
Keywords
background modeling
sparse and low-rank matrix decomposition
augmented Lagrange multiplier
SVDs
block Lanczos
warm start
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
广义小量分解法在载荷识别中的应用
被引量：
8
4
作者
李东升
李宏男
郭杏林
机构
大连理工大学土木水利学院
大连理工大学工程力学系
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2004年第3期52-54,69,共4页
文摘
采用小量分解法处理载荷识别计算过程中频响函数矩阵秩缺的问题 ,推导出了广义小量分解法及进行误差分析和小量选取的乘积误差项。最后将小量分解法应用到钢悬臂梁逆虚拟激励法随机振动的载荷识别实验过程中 ,在一定程度上克服了频响函数在某些频率处的病态程度 ,取得了较好的试验结果。
关键词
矩阵
秩
逆虚拟激励
法
误差项
乘积
载荷识别
频响函数
广义
分解
法
实验过程
计算过程
Keywords
Dynamic loads
Error analysis
Frequency response
Vibrations (mechanical)
分类号
TU52 [建筑科学—建筑技术科学]
G633 [文化科学—教育学]
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职称材料
题名
基于低秩矩阵恢复的视频背景建模
被引量：
5
5
作者
杨敏
安振英
机构
南京邮电大学自动化学院
出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2013年第2期86-89,96,共5页
基金
江苏省自然科学基金(BK2011758)资助项目
文摘
针对传统背景建模存在的问题,文中基于低秩矩阵恢复原理,直接从视频序列中分离出前景物体和背景模型。已有低秩矩阵恢复算法的迭代计算过程中涉及大量的奇异值分解,而这些奇异值分解一般非常耗时且不够简洁,文中在非精确增广拉格朗日乘子法中引入线性时间奇异值分解算法,以得到更加有效的背景建模算法。基于实际视频序列实验,结果表明该改进算法具有更好的建模效果和较少的运算时间。
关键词
低
秩
矩阵
恢复
视频背景建模
增广拉格朗日乘子
法
线性时间奇异值
分解
算
法
Keywords
low-rank matrix recovery
video background modeling
augmented Lagrange multiplier method
linear time SVD algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于双核范数鲁棒矩阵分解的遮挡图像恢复
被引量：
1
6
作者
史加荣
刘晨
机构
西安建筑科技大学理学院
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第4期86-93,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61403298)
中国博士后科学基金项目(2017M613087)
陕西省自然科学基金项目(2021JM-378)。
文摘
低秩矩阵分解是计算机视觉、机器学习和数据挖掘中普遍使用的数据分析工具。矩阵分解方法可用于连续遮挡的图像数据的恢复,而低秩矩阵分解可转化为核范数优化模型。为了增强矩阵分解模型的鲁棒性,提出基于双核范数的鲁棒矩阵分解方法,该方法将每个数据矩阵分解为低秩干净数据、低秩噪声数据和稀疏噪声数据之和。建立最小化矩阵双核范数与L1范数加权组合的优化模型,并给出求解该模型的交替方向乘子法。在真实数据集上的实验结果验证了所提方法的可行性与有效性。
关键词
图像恢复
双核范数
鲁棒
低
秩
矩阵
分解
交替方向乘子
法
Keywords
image recovery
double nuclear norm
robust
low-rank matrix decomposition
alternating direction method of multipliers
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于低秩分析的火焰识别算法
7
作者
尹红然
俞浩
马海腾
张丽美
机构
天津天狮学院数理教学部
天津大学计算机科学与技术学院
出处
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2017年第9期1297-1301,共5页
基金
天津天狮学院校级项目"基于张量分析的火焰识别算法研究的成果"(K14006)
文摘
提出了一种低秩分析的火焰识别算法。对输入的图像序列进行预处理,阈值分割提取可疑火焰区域,并将目标区域的图像数据作为列向量构成观察矩阵;采用增广拉格朗日乘子法求解低秩矩阵,并对该低秩矩阵进行奇异值分解,以奇异值的平方计算各自的贡献率,以累计贡献率大于给定阈值来确定奇异值的个数,将其定义为矩阵的新秩。统计显示火焰样本矩阵的秩远高于白炽灯等干扰物的样本矩阵的秩。实验结果表明,所提算法在识别火焰的同时,能有效排除白炽灯等红外热源的影响。
关键词
火焰识别
低
秩
矩阵
分解
增广拉格朗日乘子
法
奇异值
分解
Keywords
flame recognition
low rank matrix decomposition
themethods of augmented Lagrange multipliers
singularvalue decom-position
分类号
X913.4 [环境科学与工程—安全科学]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
低秩分块矩阵的核近似
8
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
二维介质粗糙面下方三维金属目标复合电磁散射的快速正演算法
被引量：
2
9
作者
李超
何思远
朱国强
邓方顺
陶华
肖柏勋
机构
武汉大学电子信息学院
中国船舶重工集团第
中国人民解放军
长江大学工程地球物理研究中心
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期3848-3853,共6页
基金
国家自然科学基金(61001059)
国家自然科学基金科学部主任基金(41140034)
+1 种基金
中国博士后科学基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助
文摘
研究了二维(2-D)介质粗糙面下方三维(3-D)金属目标的复合电磁散射问题.将表面积分方程(PMCHW)方程应用到介质粗糙面表面,电场积分方程(EFIE)应用于金属目标表面.基于矩量法,使用三角分域基函数(RWG)和伽略金法将表面积分方程离散为矩阵方程,并采用稳定的双共轭梯度迭代(BICGSTAB)算法对矩阵方程进行求解.针对矩量法(MOM)的高存储量和迭代过程中存在的矩阵向量积耗时的瓶颈,采用基于秩的多层矩阵分解法(MLUV),对矩阵元素进行压缩存储,以节省对计算机内存的需求,并加速迭代过程中的矩阵向量积运算.计算了高斯粗糙面下方球体的双站雷达散射截面积(RCS),并与最陡下降快速多级子算法(SDFMM)结果比较以验证该数值方法的正确性.最后分析了不同粗糙度、目标尺寸和目标位置对双站RCS的影响.
关键词
复合电磁散射
基于秩的多层矩阵分解法
双共轭梯度迭代
表面积分方程
Keywords
Composile model, MI.UV, BICGSTAB, PMCHW
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
在线阅读
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职称材料
题名
缺失信息的主成份分析
被引量：
1
10
作者
陶敏
唐诚
机构
南京邮电大学理学院
出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2013年第1期96-100,共5页
基金
南京邮电大学青蓝计划(NY210049)资助项目
文摘
关于缺失的信息的主成份分析已经受到越来越多学者的关注。针对此问题,文中提出了一个新模型。通过对原模型做等价变形,转化成可分凸规划。然后,考虑到其具有特殊结构,采用交替方向法求解。该方法的优点是可以充分利用问题的特殊结构,使得求解过程中每个子问题都具有显式解。仿真结果证明该方法与一些经典的一阶方法相比更加有效。
关键词
交替方向
法
矩阵
分解
低
秩
矩阵
核范数
Keywords
：Alternating direction method
matrix decomposition
low rank matrix
nuclear norm
分类号
O221.2 [理学—运筹学与控制论]
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发文年
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《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2013
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