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基于正交约束的广义可分离非负矩阵分解算法 被引量:2
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作者 陈君航 杨祖元 +1 位作者 刘名扬 李陵江 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期46-53,共8页
可分离非负矩阵分解(NMF)是通过抽取数据集中的部分样本或关键主题来表示整个数据集的一种特殊NMF方法。广义可分离非负矩阵分解(GSNMF)算法是由可分离NMF扩展的算法,可以同时得到数据集中的关键样本和关键主题两类特征,使分解结果更具... 可分离非负矩阵分解(NMF)是通过抽取数据集中的部分样本或关键主题来表示整个数据集的一种特殊NMF方法。广义可分离非负矩阵分解(GSNMF)算法是由可分离NMF扩展的算法,可以同时得到数据集中的关键样本和关键主题两类特征,使分解结果更具有可解释性,但在处理某些数据集时由于选择方法存在的缺陷,GSNMF算法只能单独选择行或列的特征,从而失去可解释性的优点。为此,引入正交约束来修正GSNMF算法的选取结果,提出一种基于正交约束的广义可分离非负矩阵分解(OGSNMF)算法,利用非负特性及正交约束的特点,限制迭代过程中关于行和列的迭代矩阵,确保得到行和列的特征,并获取更加精确的分解结果。在此基础上,引入相对近似误差作为实验指标,结合分解结果的秩在行与列上的分配作为实验评判标准。实验结果表明,与原有算法相比,OGSNMF算法在处理数据集时,相对近似误差提高了1~3个百分点,说明在分解过程中损失的信息更少,确保能够获取到行和列的特征,得到更具有可解释性的分解结果。 展开更多
关键词 降维 矩阵分解 广义可分离非负矩阵分解 正交约束 数据表示
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非负矩阵分解的江西省资源环境承载力评价
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作者 唐勇波 丰娟 +1 位作者 龚国勇 彭涛 《生态科学》 北大核心 2025年第3期63-73,共11页
基于系统论视角,从社会经济系统、资源系统、环境系统选取24个指标构建江西省资源环境承载力指标体系,引入非负矩阵分解方法(NMF)进行资源环境承载力评价,定义了基于NMF的综合承载力,对江西省资源环境承载力状况进行测度和系统分析,利... 基于系统论视角,从社会经济系统、资源系统、环境系统选取24个指标构建江西省资源环境承载力指标体系,引入非负矩阵分解方法(NMF)进行资源环境承载力评价,定义了基于NMF的综合承载力,对江西省资源环境承载力状况进行测度和系统分析,利用主成分分析方法和灰色关联法对承载力结果进行验证分析;构建基于NMF的障碍度模型,诊断影响承载力的主要障碍因子;建立基于NMF和支持向量机(SVM)的承载力预测模型对承载力的演变趋势进行预测。研究结果表明:(1)江西省资源环境承载力指数整体呈波动上升趋势,由2004年的0.0956提高至2019年的0.8111,高速发展的社会经济是承载力的最直接驱动力。(2)NMF、主成分分析和灰色关联法三者反映的趋势和结论是一致的,NMF评价结果更客观。(3)社会经济系统和资源系统成为制约江西省资源环境承载力提高的主要因素,万元GDP工业废气排放量、人均建成区面积是重要的障碍因子。(4)与BP神经网络和灰色模型相比,基于NMF和SVM的承载力预测模型具有更好的精确度,能够预测江西省资源环境承载力的演变趋势。 展开更多
关键词 矩阵分解 灰色关联度 主成分分析 资源环境承载力 江西省
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多约束鲁棒非负矩阵分解的冲击特征频带自适应分解方法
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作者 梁霖 崔旭军 +1 位作者 胡文昊 代普淼 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第4期171-179,192,共10页
针对非负矩阵分解(NMF)在轴承故障的冲击振动频带分解中存在能量导向引起的频带混叠问题,提出了一种面向冲击故障频带自适应分解的多约束鲁棒非负矩阵分解方法。首先,采用β散度自适应加权的误差函数来避免信号未知分布引起的风险,以信... 针对非负矩阵分解(NMF)在轴承故障的冲击振动频带分解中存在能量导向引起的频带混叠问题,提出了一种面向冲击故障频带自适应分解的多约束鲁棒非负矩阵分解方法。首先,采用β散度自适应加权的误差函数来避免信号未知分布引起的风险,以信号频带数量作为分解秩的选择参考,通过对基矩阵施加正交约束实现自适应频带划分;其次,结合周期冲击响应时频谱的光滑频域和稀疏时域的特性,引入具有良好物理意义的光滑、稀疏约束,构建了面向振动时频谱的多约束鲁棒非负矩阵分解模型;最后,借助正则化技术和Stiefel流形优化方法设计了求解算法。仿真和实验结果表明,与多种NMF方法和典型频带选择方法相比,在面对缺陷引起的微弱冲击时,低频区间中往往存在着多种干扰源影响,所提分解模型能准确提取出高频区间的冲击响应频带,避免了能量导向的传统频带分解方式不足,约束项的引入则有效地提升了NMF的求解结果,增强了NMF方法在冲击特征频带微弱时的辨识能力。 展开更多
关键词 冲击特征频带 矩阵分解 多约束 频带分解
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双自适应权重非负矩阵分解鲁棒半监督学习
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作者 李春忠 靖凯立 +1 位作者 周硕兵 口洋洋 《工程数学学报》 北大核心 2025年第4期705-720,共16页
高维数据建模在机器学习和模式识别领域是非常有价值的研究内容。高维数据在数据分析过程中存在的“维数灾难”问题制约了机器学习模型的有效介入,子空间和非负矩阵分解方法从空间变换的角度提供了一种有效策略。非负矩阵分解在无监督... 高维数据建模在机器学习和模式识别领域是非常有价值的研究内容。高维数据在数据分析过程中存在的“维数灾难”问题制约了机器学习模型的有效介入,子空间和非负矩阵分解方法从空间变换的角度提供了一种有效策略。非负矩阵分解在无监督和半监督学习中通过改进损失函数和增加先验的方式提高算法的鲁棒性和普适性。构造了一种基于双自适应权重学习的非负矩阵分解的损失函数,分别在高维空间和低维空间上根据数据集的类结构信息进行学习,利用加权L_(2,1)范数提高模型鲁棒性,利用权重学习的策略学习低维空间上的相似性度量,从而获得比较好的算法鲁棒性。在Benchmark数据集和高光谱图像上的实验验证了新算法的优越性。 展开更多
关键词 矩阵分解 自适应权重 半监督学习 鲁棒
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基于非负矩阵分解的函数型聚类算法改进与比较 被引量:2
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作者 王丙参 魏艳华 李旭 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第15期46-52,共7页
非负函数型数据可以不等间隔观测,在理论和实践中应用广泛,对其进行聚类可以更好地探索客观规律。文章利用位置积分变换将函数型数据转化为高维向量,再通过非负矩阵分解(NMF)将其转化为低维向量,以此构建函数型聚类算法。针对基于NMF的... 非负函数型数据可以不等间隔观测,在理论和实践中应用广泛,对其进行聚类可以更好地探索客观规律。文章利用位置积分变换将函数型数据转化为高维向量,再通过非负矩阵分解(NMF)将其转化为低维向量,以此构建函数型聚类算法。针对基于NMF的函数型谱聚类算法,给出了确定聚类个数K的两种方法:一种是根据Laplacian矩阵的特征值确定K;另一种是构建新评价指标,通过搜索确定K。数值实验结果显示:基于位置积分变换和NMF的函数型聚类算法有效,对函数结构要求宽松,但需限制函数取值为正;NMF的秩可通过cophenetic相关系数确定,建议取较小的值,以剔除类的冗余特征。在确定谱聚类的聚类个数K时,建议对降维后的数据进行标准化处理,以缩小样本间的距离变化范围;聚类个数变点图直观有效,再结合特征值差分法确定K很有参考价值,建议阈值取[0.05,0.08];根据吻合度与相似比确定K的方法有效且简单易懂。 展开更多
关键词 函数型数据 矩阵分解 谱聚类 聚类个数
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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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基于伽玛-泊松分布和图正则化的单细胞非负矩阵分解算法
7
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 降维 图正则化 伽玛-泊松分布 矩阵分解(NMF)
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基于Lp范数的非负矩阵分解并行优化算法 被引量:3
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作者 黄路路 唐舒宇 +1 位作者 张伟 代祥光 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期100-106,共7页
非负矩阵分解算法可以从高维数据中提取出低维和稀疏的有用信息,是处理图像聚类、数据压缩和特征提取等问题的重要手段。传统非负矩阵分解算法大多采用欧几里得距离来度量重构误差,尽管其在许多任务中已经显示出有效性,但在解决实际应... 非负矩阵分解算法可以从高维数据中提取出低维和稀疏的有用信息,是处理图像聚类、数据压缩和特征提取等问题的重要手段。传统非负矩阵分解算法大多采用欧几里得距离来度量重构误差,尽管其在许多任务中已经显示出有效性,但在解决实际应用问题时仍面临着聚类效果欠佳、收敛速度慢、稳定性较差等问题。为解决这些问题,文中采用Lp范数作为非负矩阵分解的损失函数,通过调节系数p来获得更好的聚类结果。基于协同优化理论和Majorization-Minimization算法,使用粒子群优化算法来并行求解基于Lp范数的非负矩阵分解问题,并在多个真实数据集上验证了所提方法的可行性和有效性。实验结果表明所提算法明显提升了程序的执行效率且一系列评价指标均优于传统非负矩阵分解算法。 展开更多
关键词 矩阵分解 LP范数 聚类 并行优化 收敛速度
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基于非负矩阵分解的中红外地表特性光谱重建方法 被引量:2
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作者 李殷娜 李正强 +7 位作者 郑杨 侯伟真 徐文斌 马䶮 樊程 葛邦宇 姚前 史正 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期563-570,共8页
在中红外遥感领域,高光谱地表反射率/发射率等地表特性具有极高的应用价值和应用需求,但利用卫星遥感手段难以获取吸收波段的高光谱地表反射/发射特性,且通过光谱重建获取全波段的地表特性方法仍存在很多问题。为解决中红外全波段地表... 在中红外遥感领域,高光谱地表反射率/发射率等地表特性具有极高的应用价值和应用需求,但利用卫星遥感手段难以获取吸收波段的高光谱地表反射/发射特性,且通过光谱重建获取全波段的地表特性方法仍存在很多问题。为解决中红外全波段地表特性光谱重建所面临的难题,基于约翰霍普金斯大学(Johns Hopkins University,JHU)地物波谱库和中分辨率成像光谱仪(MODIS)短波红外和中红外地表多光谱卫星产品,提出了一种利用非负矩阵分解(NMF)重建高光谱地表反射率的方法,对2.5~5.0μm中红外光谱范围内的地表反射/发射率进行光谱重建,重建后的光谱分辨率可达10 nm。首先基于JHU地物波谱库选取4种典型地物类型(土壤、植被、人造材料和岩石),建立地物光谱库样本信息,再利用MODIS传感器光谱响应函数,根据等效计算公式将2.0~5.0μm波段范围反射率结果重采样到10 nm光谱间隔、共301个波段,得到JHU地表反射率光谱数据集。对光谱数据集进行非负矩阵分解处理,提取4条端元向量光谱曲线,结合MODIS短波红外和中红外4个波段(2.13、3.75、3.96和4.05μm)的全球月均地表反射率/发射率产品,可计算每个像元对应的权重系数向量,从而进行任意波段的光谱重建,得到全球范围内陆地5 km×5 km分辨率的月均地表反射率重建结果。同时为综合评价该光谱重建方法,从光谱数据集中提取MODIS短波红外和中红外4个波段(2.13、3.75、3.96和4.05μm)的子数据集,计算对应的权重系数向量,进行2.0~5.0μm光谱范围内的全波段的反射率光谱重建。重建结果对应的平均绝对误差优于0.01,平均相对误差优于10%,在只有MODIS卫星4个波段数据可用的低秩病态的情况下,可较好地满足光谱重建的精度要求。并且为满足重建结果可视化需求,基于网络地理信息系统(WebGIS)技术,利用Cesium框架,采用浏览器/服务器架构,搭建了二三维一体化可视化系统,将卫星底图、地形数据与光谱重建结果等集成展示,从而进行直观的多因素分析,为卫星产品的展示与验证提供支撑。 展开更多
关键词 高光谱 矩阵分解 地表反射率 光谱重建 MODIS WEBGIS
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基于非负矩阵分解的双曲调频信号目标回波增强
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作者 崔小斌 李淑秋 +5 位作者 李宇 李子高 孙飞虎 迟骋 金盛龙 王冠群 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1273-1279,共7页
双曲调频信号是主动声呐中常用的多普勒不敏感信号。在实际使用中,由于信道变化和混响影响,目标回波较弱。针对水下航行器主动声呐探测性能下降问题,本文提出基于非负矩阵分解的双曲调频信号目标回波增强方法。该方法对目标回波和干扰... 双曲调频信号是主动声呐中常用的多普勒不敏感信号。在实际使用中,由于信道变化和混响影响,目标回波较弱。针对水下航行器主动声呐探测性能下降问题,本文提出基于非负矩阵分解的双曲调频信号目标回波增强方法。该方法对目标回波和干扰信号的基矩阵分别定义,将发射信号的时频图作为目标回波的频率信息矩阵,对目标回波的时间信息矩阵做出约束,迭代处理完成目标回波的增强,获得较高增益的匹配回波检测结果。数值仿真和海上试验结果表明:本文方法与传统匹配滤波方法相比,其峰均比值提高了2 dB以上,提高了回波检测结果。 展开更多
关键词 主动声呐 水下探测 混响 噪声 矩阵分解 双曲调频信号 回波增强 目标检测
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一种基于L_1稀疏正则化和非负矩阵分解的盲源信号分离新算法 被引量:7
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作者 殷海青 刘红卫 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期835-841,共7页
针对线性混合模型下的盲源分离这一反问题,提出了一种结合迭代正则化和非负矩阵分解的交替最小化算法.首先把该问题转化为有界约束的二次规划,然后采用了一种自适应BB(Barzilai-Borwein)步长的投影梯度算法来求解.该方法不仅可减少存储... 针对线性混合模型下的盲源分离这一反问题,提出了一种结合迭代正则化和非负矩阵分解的交替最小化算法.首先把该问题转化为有界约束的二次规划,然后采用了一种自适应BB(Barzilai-Borwein)步长的投影梯度算法来求解.该方法不仅可减少存储量,提高算法速度,而且还很好地刻画了信号的稀疏性和独立性.理论分析和数值试验都验证了该方法的有效性,对混合的二维图像能提高分离的信干比. 展开更多
关键词 盲源信号分离 反问题 矩阵分解 投影梯度算法 信干比
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基于投影梯度的非负矩阵分解盲信号分离算法 被引量:7
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作者 李煜 何世钧 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期104-107,112,共5页
在盲信号分离过程中,基于乘性迭代的非负矩阵分解(NMF)存在运算量大、收敛速度慢等问题。为此,在投影梯度法的基础上提出一种新的NMF盲信号分离算法。通过增加行列式约束、稀疏度约束和相关性约束条件,将最优化问题转化为交替的最小二... 在盲信号分离过程中,基于乘性迭代的非负矩阵分解(NMF)存在运算量大、收敛速度慢等问题。为此,在投影梯度法的基础上提出一种新的NMF盲信号分离算法。通过增加行列式约束、稀疏度约束和相关性约束条件,将最优化问题转化为交替的最小二乘问题,将投影梯度法应用于基于约束的NMF盲信号分离过程。仿真结果表明,该算法能减小重构误差,在维持源分离信号稀疏性的基础上实现混合信号的唯一分解。与经典NMF算法和NMFDSC算法相比,其收敛和分解速度更快,重构信号的信噪比更高。 展开更多
关键词 盲信号分离 矩阵分解 乘性迭代 交替最小二乘法 投影梯度
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基于非负矩阵分解的单通道故障特征分离方法 被引量:3
13
作者 梁霖 栗茂林 +2 位作者 李利邦 刘飞 徐光华 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期835-840,共6页
针对单通道振动信号的多特征分离问题,提出了一种基于正交非负矩阵分解的故障特征提取方法。首先,采用短时傅里叶变换,利用时频分布来描述信号中的局部故障特征,通过核心一致性指标评估子空间维数;然后,在幅值谱矩阵分解的基础上,通过... 针对单通道振动信号的多特征分离问题,提出了一种基于正交非负矩阵分解的故障特征提取方法。首先,采用短时傅里叶变换,利用时频分布来描述信号中的局部故障特征,通过核心一致性指标评估子空间维数;然后,在幅值谱矩阵分解的基础上,通过正交性约束实现低维嵌入分量信息的分离,获取局部特征的准确描述;最后,采用相位恢复理论重构出特征波形,对仿真信号和滚动轴承故障数据进行了测试。结果表明,所提出的方法能利用单通道信号有效地分离出微弱的局部故障特征,为机械状态的早期故障诊断识别提供了一种有效手段。 展开更多
关键词 矩阵分解 单通道信号 特征提取 故障诊断
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广义判别正交非负矩阵分解及其应用 被引量:4
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作者 刘昶 周激流 郎方年 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期2327-2330,共4页
提出了一种广义判别正交非负矩阵分解算法。与传统非负矩阵分解算法不同,该算法对目标函数加入了正交约束,保证了低维特征的非负性;也不同于以往的判别非负矩阵分解算法将判别约束加于低维权重上,该算法将判别约束推广到低维特征中,使... 提出了一种广义判别正交非负矩阵分解算法。与传统非负矩阵分解算法不同,该算法对目标函数加入了正交约束,保证了低维特征的非负性;也不同于以往的判别非负矩阵分解算法将判别约束加于低维权重上,该算法将判别约束推广到低维特征中,使得低维特征参与模式识别,进一步提高了识别精度。本文给出了算法的推导过程,并将其应用于人脸验证和人脸表情识别。实验结果表明,该算法提高了低维特征的判别能力,具有更好的性能。 展开更多
关键词 矩阵分解 判别分析 正交约束 低维特征 人脸验证 人脸识别
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双约束非负矩阵分解的复合故障信号分离方法 被引量:7
15
作者 王华庆 王梦阳 +3 位作者 宋浏阳 郝彦嵩 任帮月 董方 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期590-596,共7页
为了分离复合故障振动信号,提出了一种采用双约束非负矩阵分解算法的信号分离方法。首先对原始振动信号采用短时傅里叶变换,通过时频分布信息来描述信号的局部故障特征;其次在传统非负矩阵分解算法中引入β散度约束与行列式约束,构成双... 为了分离复合故障振动信号,提出了一种采用双约束非负矩阵分解算法的信号分离方法。首先对原始振动信号采用短时傅里叶变换,通过时频分布信息来描述信号的局部故障特征;其次在传统非负矩阵分解算法中引入β散度约束与行列式约束,构成双约束非负矩阵分解算法,利用双约束非负矩阵分解算法实现数据的降维,并从低维空间中分离出特征分量;然后通过特征分量重构出时域波形,同时提出加权峰值因子的影响参数筛选重构信号;最后将筛选出的分离信号进行包络频谱分析,提取故障特征。仿真及轴承复合故障实验结果表明:所提出的方法可以有效分离并提取出外圈与滚动体冲击性特征,实现了轴承的复合故障诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 轴承 矩阵分解算法 β散度约束 行列式约束
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基于广义逆非负矩阵分解的无线传感器网络节能通信 被引量:3
16
作者 仵博 吴敏 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1415-1419,共5页
针对无线传感器网络中通信数据的高维、高冗余现象,基于高维空间往往可以由其低维来本质表示这一特性,提出一种基于广义逆非负矩阵分解的无线传感器网络节能通信(giNMF)算法。首先,采用奇异值分解方法对原始通信数据矩阵进行初始化操作... 针对无线传感器网络中通信数据的高维、高冗余现象,基于高维空间往往可以由其低维来本质表示这一特性,提出一种基于广义逆非负矩阵分解的无线传感器网络节能通信(giNMF)算法。首先,采用奇异值分解方法对原始通信数据矩阵进行初始化操作,求出其对应的特征空间;然后,采用非负矩阵分解方法对奇异值分解后的矩阵进行降维操作,利用乘法更新法快速求解出最终降维结果。仿真实验结果表明:giNMF算法能够对通信数据进行有效压缩,从而降低通信能耗,延长网络生命周期,达到节能的目的。 展开更多
关键词 无线传感器网络 节能通信 生命周期 矩阵分解 广义
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两阶段非负矩阵分解算法及其在光谱解混中的应用
17
作者 杨颂 张新元 +1 位作者 刘晓 孙莉 《山东农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第3期422-426,共5页
非负矩阵分解问题(nonnegative matrix factorization,NMF)模型已成功应用至高光谱遥感影像处理中的光谱解混工作,由于NMF优化模型具有多个局部极小点,使得分解结果不稳定。设计初始化方法或者选择带正则项的问题模型是提高分解精度的... 非负矩阵分解问题(nonnegative matrix factorization,NMF)模型已成功应用至高光谱遥感影像处理中的光谱解混工作,由于NMF优化模型具有多个局部极小点,使得分解结果不稳定。设计初始化方法或者选择带正则项的问题模型是提高分解精度的两种常用方法。本文提出了两阶段的NMF算法,实现了初始点选取和正则项设计的结合。第一阶段借助k-均值获得k个聚类中心,给出迭代的初始点;利用第一阶段的初始矩阵U^(0),定义了针对端元矩阵的正则项‖U-U^(0)‖_(F)^(2),第二阶段采用基于交替非负最小二乘框架的投影梯度算法,求解新的正则化NMF问题。正则项中的端元初始矩阵U^(0)除了采用k-均值获得k个聚类中心,也可采用真实地物光谱,它的引入提高了算法的灵活度。数值结果表明新算法更加稳定,且分解的精确性有效提高。 展开更多
关键词 矩阵分解 正则项 投影梯度法 光谱解混
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基于非负矩阵分解和改进相关分析的低压台区拓扑辨识方法 被引量:3
18
作者 蒋雯倩 徐达 +3 位作者 林秀清 黄军力 覃予鹏 蔡翰举 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第7期133-139,共7页
针对低压配电台区拓扑更新不及时,量测质量低、拓扑信息不够精确的问题,提出一种基于非负矩阵分解改进Pearson相关系数的低压配电台区拓扑辨识方法。首先,利用非负矩阵分解对电压时间序列进行降维。然后,在Pearson相关系数的基础上,加... 针对低压配电台区拓扑更新不及时,量测质量低、拓扑信息不够精确的问题,提出一种基于非负矩阵分解改进Pearson相关系数的低压配电台区拓扑辨识方法。首先,利用非负矩阵分解对电压时间序列进行降维。然后,在Pearson相关系数的基础上,加入距离度量来修正相似性矩阵。最后,对综合相似度矩阵进行系统聚类,实现低压配电台区户-变识别和台区内用户相邻关系识别。通过实际低压配电台区算例验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 拓扑辨识 矩阵分解 低压配电网 智能量测数据 改进相关系数
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用于高光谱图像解混的空谱重加权稀疏多层非负矩阵分解
19
作者 唐继明 保文星 +2 位作者 雷冰冰 冯伟 屈克文 《光学精密工程》 CSCD 北大核心 2024年第22期3348-3365,共18页
针对多层非负矩阵分解不能充分利用高光谱遥感图像的空间-光谱特征,以及高光谱图像中普遍存在的噪声问题,本文提出一种新的空间-光谱重加权的稀疏多层非负矩阵分解的解混算法。首先,采用子空间聚类算法构建高光谱图像的空间特征空间权... 针对多层非负矩阵分解不能充分利用高光谱遥感图像的空间-光谱特征,以及高光谱图像中普遍存在的噪声问题,本文提出一种新的空间-光谱重加权的稀疏多层非负矩阵分解的解混算法。首先,采用子空间聚类算法构建高光谱图像的空间特征空间权重。其次,使用超像素分割算法对高光谱图像进行超像素分割,并计算超像素之间的相似度,使用KMEANS++算法对超像素进行聚类,接着在超像素内部计算像素级相似度,以此构建出光谱权重。将空间权重和光谱权重融合,融合之后的空间-光谱权重用于表征高光谱图像的空间-光谱信息。然后,使用SUnSAL算法计算稀疏降噪权重,可以有效降低噪声对解混性能的影响。最后,通过L14范数对模型的端元和丰度进行约束,以提升模型的解混性能。与五种解混算法的实验结果进行对比,所提算法在合成数据集上计算所得的平均光谱角距离和均方根误差均为最优,在Jasper Ridge和Cuprite两个真实数据集上也取得良好的解混结果。所提算法在各个数据集上的端元估计误差降低1.49%~4.68%,丰度估计误差降低1.83%~4.18%。 展开更多
关键词 高光谱图像解混 多层矩阵分解 空间-光谱权重 降噪 稀疏约束
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基于非负矩阵分解算法进行盲信号分离 被引量:7
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作者 魏乐 《电光与控制》 2004年第2期38-41,53,共5页
 独立分量分析(ICA)已被广泛运用于线性混合模型的盲源分离问题,但却有两个重要的限制:信源统计独立和信源非高斯分布。然而更有意义的线性混合模型是:观测信号是非负信源的非负线性混合,信源之间可以统计相关且可以为高斯分布。本文...  独立分量分析(ICA)已被广泛运用于线性混合模型的盲源分离问题,但却有两个重要的限制:信源统计独立和信源非高斯分布。然而更有意义的线性混合模型是:观测信号是非负信源的非负线性混合,信源之间可以统计相关且可以为高斯分布。本文针对盲源分离问题,提出了一种运用新近国际上提出的一种非负矩阵分解算法(NMF算法)进行统计相关信源的盲源分离方法,该方法没有信源统计独立和信源非高斯分布的限制,只要信源之间没有一阶原点统计相关,则可很好实现对信源的分离。大量仿真及与传统ICA进行盲源分离的比较,验证了运用NMF进行包括统计相关信源和高斯分布信源的盲源分离的可行性和有效性。 展开更多
关键词 矩阵分解 盲源分离 独立分量分析
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