一种实用快速非负矩阵分解算法 被引量：6

1

作者 程明松 刘勺连 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期151-156,共6页

提出了一种基于快速非负矩阵分解算法的实用新算法.该实用快速非负矩阵分解算法扩展了快速非负矩阵分解算法的约束条件,并且保持了较高的收敛速度,更具一般性和实用性.然后对该新算法进行了一些稀疏非负矩阵分解的扩展应用.数值实验显... 提出了一种基于快速非负矩阵分解算法的实用新算法.该实用快速非负矩阵分解算法扩展了快速非负矩阵分解算法的约束条件,并且保持了较高的收敛速度,更具一般性和实用性.然后对该新算法进行了一些稀疏非负矩阵分解的扩展应用.数值实验显示该实用快速非负矩阵分解算法和快速非负矩阵分解算法具有相近的收敛速度,与其他经典非负矩阵分解算法相比其收敛速度有明显的提高,同时对添加稀疏性约束条件的实验也有很好的效果. 展开更多

关键词 非负矩阵分解 快速非负矩阵分解算法 实用快速非负矩阵分解算法 稀疏非负矩阵分解

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截断式鲁棒非负矩阵分解算法

2

作者 卢文凯 景丽萍 杨柳 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期714-723,共10页

非负矩阵分解算法(Nonnegative Matrix Factorization Algorithm,NMF)已经广泛地应用于诸多领域,但它容易受到异常点的影响.各种针对这个问题的改进方法中,使用L2,1范数的鲁棒非负矩阵算法(Robust Nonnegative Matrix Factorization Alg... 非负矩阵分解算法(Nonnegative Matrix Factorization Algorithm,NMF)已经广泛地应用于诸多领域,但它容易受到异常点的影响.各种针对这个问题的改进方法中,使用L2,1范数的鲁棒非负矩阵算法(Robust Nonnegative Matrix Factorization Algorithm,RNMF)取得了较好的改进效果,但是该算法不能很好的适应数据集异常点比例的变化.针对这一缺点,提出了截断式鲁棒非负矩阵分解算法(Capped Robust Nonnegative Matrix Factorization Algorithm,CRNMF),将去噪比例ε值引入到目标函数中,降低异常点对整体算法的影响.该算法的主要步骤是:在矩阵分解迭代更新的每一步中,计算输入数据与分解因子重构值之间的误差,将误差大于预先设定参数值ε的数据点对应的误差截断为零,重复以上步骤直到收敛.通过ε截断操作,降低基矩阵F和系数矩阵G受异常点的影响.给出了CRNMF的算法描述,并且在模拟数据集和真实数据集进行了实验,实验表明提出的算法与传统的NMF和RNMF相比,可以在一定程度上提高聚类的准确度,减少了异常点对聚类准确度的影响,提高了算法的鲁棒性. 展开更多

关键词 去噪比例ε值 L2 1范数 鲁棒性 非负矩阵分解算法(NMF) 鲁棒非负矩阵分解算法(RNMF)

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使用稀疏约束非负矩阵分解算法的跨年龄人脸识别 被引量：4

3

作者 杜吉祥 翟传敏 叶永青 《智能系统学报》 北大核心 2012年第3期271-277,共7页

人脸识别技术中除光线、姿态、表情因素外,由于年龄变化而导致的人脸形状和纹理上的变化会极大程度地影响人脸识别系统性能.对此,提出了一种使用稀疏非负矩阵分解算法来实现人脸老化模拟,然后将此方法应用于具有年龄跨度的人脸识别上,... 人脸识别技术中除光线、姿态、表情因素外,由于年龄变化而导致的人脸形状和纹理上的变化会极大程度地影响人脸识别系统性能.对此,提出了一种使用稀疏非负矩阵分解算法来实现人脸老化模拟,然后将此方法应用于具有年龄跨度的人脸识别上,通过模拟虚拟样本来增强识别效果.实验结果表明,年龄跨度对人脸识别的确有较大的影响;当系数矩阵保持稀疏时,非负矩阵分解算法具有更强的特征提取能力;经过老化模拟增加虚拟样本后,其纹理老化效果明显地提高了跨年龄段的人脸识别的性能. 展开更多

关键词 人脸识别 跨年龄人脸识别 非负矩阵分解算法 稀疏约束 人脸老化模拟 虚拟样本

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非负矩阵分解算法优化及其在入侵检测中的应用 被引量：1

4

作者 张戈琳 李勇 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2018年第8期73-78,共6页

文章将NMF算法与主成分分析算法相结合,对NMF算法的初始化问题进行优化,并应用于入侵检测中。针对如何确定保留基的个数K和NMF矩阵初始化的问题,文章研究了改进后的NMF算法在网络入侵领域的应用。为实现定性分析,文章将KDD数据集记录从... 文章将NMF算法与主成分分析算法相结合,对NMF算法的初始化问题进行优化,并应用于入侵检测中。针对如何确定保留基的个数K和NMF矩阵初始化的问题,文章研究了改进后的NMF算法在网络入侵领域的应用。为实现定性分析,文章将KDD数据集记录从高维空间降至低维空间,然后在低维空间中展示数据特征。为实现定量分析,文章将数据通过SVM进行分类处理,生成检测报告,证明了改进后的NMF算法在检测率和效率上比原有算法有所提高。 展开更多

关键词 网络安全 入侵检测 非负矩阵分解算法 SVM

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基于空间平滑的矩阵分解算法 被引量：10

5

作者 陈辉 王永良 《信号处理》 CSCD 2002年第4期324-327,共4页

本文研究了协方差矩阵分解算法解相关的问题,提出了一种修正的矩阵分解算法-基于空间平滑的矩阵分解（SSMD）算法。SMMD算法能在低信噪比条件下的估计相干信源,且估计精度比原修正的算法高,计算量比原修正算法小,最后通过大量的计算机... 本文研究了协方差矩阵分解算法解相关的问题,提出了一种修正的矩阵分解算法-基于空间平滑的矩阵分解（SSMD）算法。SMMD算法能在低信噪比条件下的估计相干信源,且估计精度比原修正的算法高,计算量比原修正算法小,最后通过大量的计算机仿真实验来说明矩阵修正算法的性能。 展开更多

关键词 空间平滑 矩阵分解算法 空间谱估计 解相关 阵列信号处理

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基于矩阵分解的三维动态电阻抗断层成像方法

6

作者 李秀艳 赵天晨 +1 位作者 王琦 韩晶 《天津工业大学学报》 北大核心 2025年第4期19-27,共9页

针对医学诊断成像和监测领域中运动目标在三维空间中的实时跟踪问题,基于电阻抗断层成像(EIT)技术,提出了一种矩阵分解的三维重建算法(3D-LS),通过同时考虑时间连续性和空间结构信息,有效分离三维电阻抗图像中的动态分量和背景分量。以... 针对医学诊断成像和监测领域中运动目标在三维空间中的实时跟踪问题,基于电阻抗断层成像(EIT)技术,提出了一种矩阵分解的三维重建算法(3D-LS),通过同时考虑时间连续性和空间结构信息,有效分离三维电阻抗图像中的动态分量和背景分量。以小球运动为例,采用多线电极构建三维动态EIT模型并进行仿真和实验验证。结果表明:3D-LS算法重建的图像具有更好的三维结构连续性和更均匀的电导率分布;与传统成像算法相比,在小球沿X轴运动案例仿真中,仿真重建图像相对误差(RE)平均降低了28.9%,结构相似度(SSIM)平均提高了22.4%,在沿Y轴运动案例中,仿真重建图像RE平均降低了36.9%,SSIM平均提高了44.0%;实验重建图像RE平均降低了19.9%,SSIM平均提高了23.2%。仿真和实验结果均证实了该方法在三维动态EIT重建领域具有重要的应用价值。 展开更多

关键词 电阻抗断层成像 矩阵分解算法 逆问题 运动目标重建

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融合多关系的矩阵分解社会化推荐算法

7

作者 周双 宾晟 孙更新 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2020年第1期30-36,54,共8页

在现实的社交网络中,用户之间往往存在多种关系,而现有的社会化推荐算法都只考虑一种关系对推荐结果的影响。基于多子网复合复杂网络模型,将用户间的多种社交关系引入用户特征矩阵,提出了基于多关系的矩阵分解社会化推荐算法。通过对2... 在现实的社交网络中,用户之间往往存在多种关系,而现有的社会化推荐算法都只考虑一种关系对推荐结果的影响。基于多子网复合复杂网络模型,将用户间的多种社交关系引入用户特征矩阵,提出了基于多关系的矩阵分解社会化推荐算法。通过对2个真实数据集上的实验结果分析,发现加入多种社交关系的矩阵分解社会化推荐方法比传统的矩阵分解算法在推荐准确率方面有显著提高。 展开更多

关键词 矩阵分解算法 社交网络 推荐算法 多子网复合复杂网络

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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

8

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 非负矩阵分解算法 β散度约束 行列式约束

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面向语音分离的深层转导式非负矩阵分解并行算法

9

作者 李雨蓉 刘杰 +2 位作者 刘亚林 龚春叶 王勇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期49-55,共7页

非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)能保存语音信号的非负特征,是用于语音分离的重要方法,但该方法存在数据运算复杂、计算量太大的问题,需要研究能减少计算时间的并行计算方法。针对语音分离预训练及分离过程的计算... 非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)能保存语音信号的非负特征,是用于语音分离的重要方法,但该方法存在数据运算复杂、计算量太大的问题,需要研究能减少计算时间的并行计算方法。针对语音分离预训练及分离过程的计算问题,文中提出深层转导式非负矩阵分解并行算法,综合考虑迭代更新过程的数据关联性,设计了一种任务间和任务内多级并行算法。该并行算法在任务级将分解训练语音得到对应基矩阵的过程作为两个独立的任务进行并行计算;在任务内部进程级把矩阵按行列划分,主进程把矩阵块分发到从进程,从进程接收当前矩阵块并计算结果矩阵子块,然后将当前进程矩阵块发送到下一进程,实现第二个矩阵中每一个矩阵块在所有进程的遍历,并计算结果矩阵对应子块的乘积,最后由主进程收集从进程数据块;在线程级子矩阵乘法运算的过程中,采取生成多线程,通过共享内存交换数据计算子矩阵块的加速策略。该算法为首个实现深层转导式非负矩阵分解的并行算法。在天河二号平台上的测试结果表明,在分离多说话人混合语音信号时,相比串行程序,所提出的并行算法能在不改变分离效果的前提下,使得预训练过程中使用64个进程的加速比为18,分离过程使用64个进程的对应加速比为24。相较于串行及MPI模型分离,混合模型分离时间大大缩短,从而证明了设计的并行算法可有效提高语音分离的效率。 展开更多

关键词 深层转导式非负矩阵分解并行算法 乘性迭代更新规则加速算法 消息传递接口 共享存储并行编程 语音分离

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滑动平均模型参数估计的Gevers-Wouters算法的指数收敛性(英文) 被引量：2

10

作者 邓自立 《科学技术与工程》 2005年第20期1473-1478,1484,共7页

可逆的向量滑动平均(MA)模型参数估计问题本质上是一个矩阵谱分解问题。基于向量MA模型和状态空间模型之间的变换,用Kalman滤波方法证明了矩阵谱分解的Gevers-Wouters算法的一致性和指数收敛性,且证明了收敛速度由MA多项式矩阵的行列式... 可逆的向量滑动平均(MA)模型参数估计问题本质上是一个矩阵谱分解问题。基于向量MA模型和状态空间模型之间的变换,用Kalman滤波方法证明了矩阵谱分解的Gevers-Wouters算法的一致性和指数收敛性,且证明了收敛速度由MA多项式矩阵的行列式的零点决定。当这些零点不接近单位圆周时,Gevers-Wouters算法可高精度、快速地给出MA参数估计,因而提供一种快速有效的谱分解工具。 展开更多

关键词 向量滑动平均模型 参数估计 矩阵谱分解快速迭代算法 一致性 指数收敛性 收敛速度 Kalman滤波方法

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北京市共享单车出行的时空规律与需求预测研究 被引量：17

11

作者 孙启鹏 曾开邦 +2 位作者 张锴琦 杨艺琛 张士行 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期332-338,共7页

基于北京市摩拜单车的工作日骑行数据,利用非负矩阵分解算法(NMF)从时间和空间两个维度深入探究共享单车的出行规律,并构建逆序群体稳定性指标(RPSI)改善k值选择过程。利用得到的出行规律,运用MATLAB构建基于非负矩阵分解算法的BP神经... 基于北京市摩拜单车的工作日骑行数据,利用非负矩阵分解算法(NMF)从时间和空间两个维度深入探究共享单车的出行规律,并构建逆序群体稳定性指标(RPSI)改善k值选择过程。利用得到的出行规律,运用MATLAB构建基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型,对共享单车的出行需求进行预测,并分别与BP神经网络预测模型和长短期记忆(LSTM)神经网络预测模型的结果进行对比。研究结果表明,共享单车可分为5种基本的出行模式,每个区域的出行都可以由这5种出行模式的线性组合来表达,其中的系数代表了每一种出行模式的强度和随时间变动情况。依据这5种出行模式的时间特征和空间特征,分别确定其出行含义:通勤出行中居住地到地铁站的出行;通勤出行中地铁站到工作地点的最后一公里连接;居民其他的非通勤出行行为,如休闲娱乐活动等;回程通勤出行中从工作地点到地铁站;回程通勤出行中从地铁站到居住区的最后一公里连接。最后,模型预测结果的对比分析显示,本文构建的基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型不管是在预测精度还是实际操作便捷性上都优于其他两种预测模型。 展开更多

关键词 城市交通 非负矩阵分解算法 出行模式 需求预测 共享单车

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基于多幅未标定图像的三维度量重构 被引量：2

12

作者 杨敏 《南京邮电学院学报（自然科学版）》 EI 2005年第6期22-26,共5页

提出了一种基于多幅未标定图像,恢复场景三维几何的优化矩阵分解算法,该算法先通过迭代逼近得到射影重构,然后通过估计绝对二次曲面,将射影重构更新到度量重构。采用真实图像测试,获得好的实验结果,说明该方法简单易用。

关键词 射影重构 度量重构 矩阵分解算法 绝对二次曲面

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基于SP-LSQR的综合孔径辐射成像方法 被引量：1

13

作者 杨真乙 杨晓城 +2 位作者 阎敬业 武林 蒋明峰 《微波学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期16-20,共5页

综合孔径微波辐射计是被动微波遥感领域中一种重要的探测器。综合孔径辐射计成像反演过程在数学上是病态的反问题,传统正则化方法虽然能够有效克服其病态性,但重构误差较大、对干扰噪声鲁棒性不强。与传统正则化方法相比,最小二乘Q-R矩... 综合孔径微波辐射计是被动微波遥感领域中一种重要的探测器。综合孔径辐射计成像反演过程在数学上是病态的反问题,传统正则化方法虽然能够有效克服其病态性,但重构误差较大、对干扰噪声鲁棒性不强。与传统正则化方法相比,最小二乘Q-R矩阵(Least Square Q-R matrix,LSQR)分解算法具有计算精度高、数值稳定性好等优点,但收敛速度不够快。对此,文中提出利用子空间预处理LSQR(Subspace Preconditioned LSQR,SP-LSQR)算法进行综合孔径辐射计反演成像,提高收敛速度。仿真结果表明:与Tikhonov正则化和带限正则化相比,SP-LSQR方法不仅可以降低重构误差,而且对干扰噪声的鲁棒性更强。此外,与LSQR方法相比,SP-LSQR方法在不降低成像反演精度的情况下,有效提高了计算效率。 展开更多

关键词 被动微波遥感 综合孔径辐射计 正则化 子空间预处理最小二乘Q-R 矩阵分解算法

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