检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

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... 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); 在线阅读下载PDF 职称材料

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,... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

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... 展开更多; 关键词网络安全入侵检测非负矩阵分解算法 SVM; 在线阅读下载PDF 职称材料

双约束非负矩阵分解的复合故障信号分离方法被引量：7: 5; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向语音分离的深层转导式非负矩阵分解并行算法: 6; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 7; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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; 机构大连理工大学数学科学学院; 出处《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; 基金中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DUT10LK04); 文摘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.; 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; Keywords non-negative matrix factorization （NMF） fast NMF algorithm practical fast NMF algorithm sparse NMF; 分类号 O241.6 [理学—计算数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名截断式鲁棒非负矩阵分解算法: 2; 作者卢文凯景丽萍杨柳; 机构北京交通大学计算机与信息技术学院; 出处《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; 基金国家自然科学基金(61370129 61375062) +2 种基金 CCF-Tencent RAGR(20150116) 教育部-中国移动科研基金(MCM20513); 文摘非负矩阵分解算法(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.; 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); Keywords denoising rate ε L2 1 norm robustness Nonnegative Matrix Factorization（NMF） Robust Nonnegative Matrix Factorization Algorithm（RNMF）; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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; 机构华侨大学计算机科学与技术学院; 出处《智能系统学报》北大核心 2012年第3期271-277,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(61175121) 教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-10-0117) +4 种基金华侨大学基本科研业务费专项基金资助项目(JB-SJ1003); 文摘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.; 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; Keywords face recognition age-span face recognition non-negative matrix factorization algorithm sparseness constraints facial aging simulation virtual samples; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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; 机构北京交通大学电子信息工程学院广西密码学与信息安全重点实验室; 出处《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2018年第8期73-78,共6页; 基金国家自然科学基金面上项目[61472032] 广西密码学与信息安全重点实验室研究课题[GCIS201609]; 文摘文章将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。; 关键词网络安全入侵检测非负矩阵分解算法 SVM; Keywords network security intrusion detection non-negative matrix factorization SVM; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名双约束非负矩阵分解的复合故障信号分离方法被引量：7: 5; 作者王华庆王梦阳宋浏阳郝彦嵩任帮月董方; 机构北京化工大学机电工程学院; 出处《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期590-596,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(51675035)。; 文摘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。; 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; Keywords fault diagnosis bearing non-negative matrix factorization β-divergence constraint determinant constraint; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化] TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向语音分离的深层转导式非负矩阵分解并行算法: 6; 作者李雨蓉刘杰刘亚林龚春叶王勇; 机构国防科技大学并行与分布处理重点实验室国防科技大学复杂系统软件工程湖南省重点实验室; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期49-55,共7页; 基金重点研发计划(2018YFB0204301)。; 文摘非负矩阵分解(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。; 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; Keywords Parallel algorithm of deep-transductive non-negative matrix factorization Acceleration algorithm based on multiplicative update rules MPI OpenMP Speech separation; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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: 7; 作者孙启鹏曾开邦张锴琦杨艺琛张士行; 机构长安大学经济与管理学院长安大学陕西高校青年创新团队“未来交通与区域发展创新团队” 长安大学综合运输经济管理中心长安大学陕西高校新型智库“综合运输发展研究中心” 长安大学信息工程学院; 出处《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; 基金中央高校基本科研业务费专项资金(300102238401,300102238655,300102230611)。; 文摘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。; 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; Keywords urban traffic non-negative matrix factorization algorithm travel pattern demand prediction bike-sharing; 分类号 U484 [交通运输工程—载运工具运用工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种实用快速非负矩阵分解算法	程明松刘勺连	《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	截断式鲁棒非负矩阵分解算法	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	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	使用稀疏约束非负矩阵分解算法的跨年龄人脸识别	杜吉祥翟传敏叶永青	《智能系统学报》北大核心	2012	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	非负矩阵分解算法优化及其在入侵检测中的应用	张戈琳李勇	《信息网络安全》 CSCD 北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	双约束非负矩阵分解的复合故障信号分离方法	王华庆王梦阳宋浏阳郝彦嵩任帮月董方	《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心	2020	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	面向语音分离的深层转导式非负矩阵分解并行算法	李雨蓉刘杰刘亚林龚春叶王勇	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	北京市共享单车出行的时空规律与需求预测研究	孙启鹏曾开邦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	17	在线阅读下载PDF 职称材料