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基于自适应空谱约束的加权残差NMF高光谱图像解混
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作者 陈善学 戚俊杰 《信号处理》 北大核心 2025年第3期553-568,共16页
标准的非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)模型应用于高光谱图像解混时,由于模型的非凸性、光谱和空间先验信息未充分利用的问题,导致解混精度不高。为提高解混性能,提出了一种基于自适应空谱约束的加权残差非负矩阵... 标准的非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)模型应用于高光谱图像解混时,由于模型的非凸性、光谱和空间先验信息未充分利用的问题,导致解混精度不高。为提高解混性能,提出了一种基于自适应空谱约束的加权残差非负矩阵分解高光谱图像解混算法。该算法首先,对传统的NMF模型进行改进,利用在迭代过程中原始高光谱图像矩阵与重构图像矩阵之间的残差来构建残差权重因子,为损失函数的每一行分配贡献权重,以减轻噪声的影响,提高算法的鲁棒性。其次,为利用高光谱图像丰富的先验信息,算法引入像元空谱相似度来衡量像元间的相似性以捕获像元在空间及光谱上的联系,并由相似度矩阵自适应地确定像元邻域来构造空间权重因子,提升了丰度的分段平滑性。此外,结合丰度矩阵的固有特征,构造光谱权重因子,促进了丰度的稀疏性。最后,由于高光谱图像具有较高的光谱分辨率,相邻波段的反射值变化较小,因此端元光谱具有一定的平滑度,算法通过端元光谱反射值间的差异分配平滑权重,以调整在迭代过程中端元光谱的平滑程度。本文利用梯度下降推导出算法的乘法更新规则,为证明所提算法的有效性,将其与其他几种算法在模拟数据以及Jasper Ridge和Urban两个真实高光谱数据上进行实验,实验结果验证了该算法具有更好的解混性能。 展开更多
关键词 高光谱图像解混 非负矩阵分解 加权残差 像元空谱相似度 平滑权重
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基于WPG-KNMF的非线性动态过程监控研究
2
作者 张成 邓成龙 李元 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期569-578,共10页
针对非线性动态过程故障检测问题,本文提出一种基于Wasserstein距离投影梯度核非负矩阵分解(WPGKN-MF)的故障检测方法.首先,采用投影梯度方法对KNMF的基矩阵和系数矩阵进行更新.其次,在高维特征空间中,使用Wasserstein距离结合滑动窗口... 针对非线性动态过程故障检测问题,本文提出一种基于Wasserstein距离投影梯度核非负矩阵分解(WPGKN-MF)的故障检测方法.首先,采用投影梯度方法对KNMF的基矩阵和系数矩阵进行更新.其次,在高维特征空间中,使用Wasserstein距离结合滑动窗口方法,构造新的统计量进行故障检测.本文方法将KNMF中迭代方法改进为投影梯度方法,通过KNMF将数据的非线性结构捕获,并结合Wasserstein距离消除样本间自相关性影响.通过一个数值例子和基于工业控制系统执行器诊断方法的开发与应用(DAMADICS)过程的实验数据进行仿真实验,与传统核主成分分析(KPCA)、核非负矩阵分解等方法进行对比,仿真结果验证了本文所提方法的有效性. 展开更多
关键词 核非负矩阵分解 非线性过程 动态过程 投影梯度 Wasserstein距离 故障检测
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Nonnegative matrix factorization with Log Gabor wavelets for image representation and classification
3
作者 Zheng Zhonglong Yang Jie 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第4期738-745,共8页
Many problems in image representation and classification involve some form of dimensionality reduction. Nonnegative matrix factorization (NMF) is a recently proposed unsupervised procedure for learning spatially loc... Many problems in image representation and classification involve some form of dimensionality reduction. Nonnegative matrix factorization (NMF) is a recently proposed unsupervised procedure for learning spatially localized, partsbased subspace representation of objects. An improvement of the classical NMF by combining with Log-Gabor wavelets to enhance its part-based learning ability is presented. The new method with principal component analysis (PCA) and locally linear embedding (LIE) proposed recently in Science are compared. Finally, the new method to several real world datasets and achieve good performance in representation and classification is applied. 展开更多
关键词 non-negative matrix factorization (Nmf) Log Gabor wavelets principal component analysis locally linearembedding (LLE)
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基于高通量监测数据的PMF源解析数据输入量研究 被引量:3
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作者 牛明芬 商莹 +4 位作者 王镜然 周强 陈欣 王颜红 柴美云 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2422-2431,共10页
为探究数据输入量的变化对源解析结果的影响,以上海某工业区的大气重金属高通量监测数据为例,按不同数据量将监测数据分别输入至正定矩阵因子分解(Positive Matrix Factorization, PMF)模型中,通过考察模型中Q理论值(Qtheo)与Q计算值(Qt... 为探究数据输入量的变化对源解析结果的影响,以上海某工业区的大气重金属高通量监测数据为例,按不同数据量将监测数据分别输入至正定矩阵因子分解(Positive Matrix Factorization, PMF)模型中,通过考察模型中Q理论值(Qtheo)与Q计算值(Qtrue)的接近程度、源分类以及源贡献与研究区污染源分布特点的吻合情况,分析数据输入量对源解析结果的影响。结果显示:该区域大气重金属污染受工业生产主导(64.44%),其次是扬尘(19.60%)和交通运输(15.96%)。通过对数据量的考察,发现输入量为60~120时能够得出研究区域的污染源数量与贡献率,但考虑到测试成本、获取数据的时间,认为输入量为60~80时,也能得出合理的源解析结果。短期高通量的分钟级数据集,有益于PMF模型输出高精密度、高时效性的源解析结果,是解决应急污染监控的最佳手段。 展开更多
关键词 环境学 大气重金属污染物 高通量监测数据 正定矩阵因子分解(Pmf)模型 数据输入量
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基于Deep-Semi-NMF的苹果斑点落叶病检测方法 被引量:1
5
作者 傅卓军 胡政 +2 位作者 邓阳君 龙陈锋 朱幸辉 《智慧农业(中英文)》 CSCD 2024年第6期144-154,共11页
[目的/意义]苹果斑点落叶病易导致苹果树叶过早脱落,从而影响苹果品质和产量。因此,如何准确检测此病一直是苹果树病害精准防治的热点问题。由于逆光等因素影响,传统基于图像分割的病斑检测方法难以在复杂背景下准确检测病斑区域边界,... [目的/意义]苹果斑点落叶病易导致苹果树叶过早脱落,从而影响苹果品质和产量。因此,如何准确检测此病一直是苹果树病害精准防治的热点问题。由于逆光等因素影响,传统基于图像分割的病斑检测方法难以在复杂背景下准确检测病斑区域边界,亟需发展苹果斑点落叶病检测新方法,助力苹果树病害精准防治。[方法]针对上述问题,本研究从图像异常检测的角度出发,考虑复杂背景干扰,采用深度半非负矩阵分解理论,结合鲁棒性好的马氏距离度量,提出一种新的深度半非负矩阵分解的马氏距离异常检测方法(Deep Semi-Non-Negative Ma⁃trix Factorization-Based Mahalanobis Distance-Anomaly Detector,DSNMFMAD)。该方法首先利用深度非负矩阵分解(Deep Semi-Non-Negative Matrix Factorization,DSNMF)提取图像中低秩的背景部分和稀疏的异常部分。然后采用基于奇异值分解特征子空间的马氏距离构建病斑检测器,检测器通过计算异常部分每个像元的异常度来标记病斑。最后,分别构建了实验室和自然条件下的两个苹果斑点落叶病数据集,用以验证提出方法的有效性。[结果和讨论]DSNMFMAD在实验室条件和自然条件下对苹果斑点落叶病的识别准确率分别达到了99.8%和87.8%;平均检测速度为0.087和0.091 s/幅。相较于4种经典的异常检测方法和1种深度学习模型,本研究所提出方法的检测准确率在实验室条件下分别提高了0.2%、37.9%、10.3%、0.4%和24.5%;在自然条件下分别提高了2.5%、32.7%、5%、14.8%和3.5%。[结论]本研究提出的DSNMFMAD能够通过DSNMF有效地将图像中的异常部分提取出来,并利用构建的病斑检测器准确地将苹果斑点落叶病位置检测出来。即使在复杂背景条件下,该方法亦获得了比对比方法更高的检测准确度,展现出了优异的病斑检测性能,为苹果斑点落叶病的检测与防治提供了技术参考依据。 展开更多
关键词 图像分割 苹果斑点落叶病 异常检测 深度半非负矩阵分解 马氏距离
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基于超图正则NMF的自适应半监督多视图聚类
6
作者 李向利 梅建平 莫元健 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期137-152,共16页
图正则非负矩阵分解(GNMF)虽然已成为大量多视图聚类方法的基本框架,但其尝试用简单图融合来自不同视图的复杂数据关系,同时获得一致性判别表示,这无疑有很大挑战性。为了更好地应对多视图数据的聚类任务,本文提出一种基于超图正则非负... 图正则非负矩阵分解(GNMF)虽然已成为大量多视图聚类方法的基本框架,但其尝试用简单图融合来自不同视图的复杂数据关系,同时获得一致性判别表示,这无疑有很大挑战性。为了更好地应对多视图数据的聚类任务,本文提出一种基于超图正则非负矩阵分解的半监督多视图聚类方法ASMCHNMF。该方法通过构造超图,学习来自多个视图的数据高阶关系,为合理利用现实世界中可获取的标签信息,引入标签约束项进行半监督学习。此外,该方法同时考虑一致性信息和互补性信息的学习,采用自适应措施区分不同视图的贡献,并使用交替迭代算法来对主函数进行优化。在7个真实数据集上的对比实验表明,在其中6个数据集上,ASMCHNMF算法的ACC和NMI指标均优于经典算法和当前先进算法。 展开更多
关键词 超图 非负矩阵分解 多视图聚类 半监督学习
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基于矩阵球谐叠积方法估计Mm和Mf潮波重力潮汐因子及约束下地幔滞弹性参数
7
作者 邹传义 丁浩 栾威 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4065-4076,共12页
地幔滞弹性参数对理解和认识地球内部动力学过程及能量耗散机制至关重要.目前, 下地幔滞弹性参数主要依赖长周期固体潮和极潮等大地测量观测的反演与约束, 但相应研究结果之间仍存在明显的差异.本文采用高精度的超导重力仪(Superconduct... 地幔滞弹性参数对理解和认识地球内部动力学过程及能量耗散机制至关重要.目前, 下地幔滞弹性参数主要依赖长周期固体潮和极潮等大地测量观测的反演与约束, 但相应研究结果之间仍存在明显的差异.本文采用高精度的超导重力仪(Superconducting Gravimeter, SG)观测资料对长周期频段的Mm和Mf潮波重力潮汐因子进行估计, 并反演下地幔滞弹性参数.对SG观测资料进行精细预处理, 并扣除多种重力信号及短周期潮波的干扰;采用矩阵球谐叠积方法估计的Mm和Mf潮波的重力潮汐因子分别为1.1589(±0.0011)-0.0006i(±0.0012)和1.1586(±0.0007)-0.0008i(±0.0009).基于估计的重力潮汐因子, 得到5 mHz参考频率的下地幔滞弹性参数f_(r)(ω)和f_(i)(ω), 对于Mm潮波分别为-15.6(±8.7)和4.7(±9.5), 对于Mf潮波分别为-13.2(±5.5)和6.3(±7.1), 最终反演的物质依赖参数α值为0.185(±0.09), 与已有研究中基于卫星激光测距和GNSS观测的研究结果一致, 表明了估值的可靠性.研究可为下地幔滞弹性参数提供约束, 有助于了解地球内部的物理性质以及地球对于潮汐信号的响应特征. 展开更多
关键词 超导重力仪 固体潮 矩阵球谐叠积 下地幔滞弹性 重力潮汐因子
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基于贝叶斯先验NMF的ADHD儿童脑网络重叠社区检测
8
作者 罗锦宏 宋志伟 +2 位作者 朱志豪 王苏弘 邹凌 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第11期138-144,152,共8页
为探索视觉刺激下ADHD(Attention Deficit Hyperactivity Disorder)儿童与正常儿童脑功能活动的差异性,对两组儿童脑功能网络的功能重叠社区开展研究。获取ADHD儿童与正常儿童的任务态fMRI(functional Magnetic Resonance Imaging)数据... 为探索视觉刺激下ADHD(Attention Deficit Hyperactivity Disorder)儿童与正常儿童脑功能活动的差异性,对两组儿童脑功能网络的功能重叠社区开展研究。获取ADHD儿童与正常儿童的任务态fMRI(functional Magnetic Resonance Imaging)数据,进行数据预处理;采用自适应稀疏表示法分别构建脑功能网络;采用基于贝叶斯先验的非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)方法。通过预设不同的重叠社区数目,对两组儿童的脑功能网络进行重叠社区检测。实验结果显示,ADHD儿童的脑功能重叠比指标为10.7%,略低于正常儿童,表明ADHD儿童在任务中脑功能协同效率较低,且ADHD儿童的额叶-杏仁核-枕叶网络具有连接异常性。将两组儿童的各重叠社区值作为特性进行分类,其分类精度高于传统方法,达到96.6%。 展开更多
关键词 ADHD 脑功能网络 重叠社区 贝叶斯先验 非负矩阵分解
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基于复杂网络和MFIM-TOPSIS的飞行态势评估
9
作者 彭娅婷 温祥西 +2 位作者 吴明功 朱德山 丁力 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期435-445,共11页
为了客观准确评估基于航迹运行(TBO)模式下空中飞行态势,提出了一种基于复杂网络和MFIM-TOPSIS的飞行态势评估方法。通过分析航空器间侧向碰撞风险建立不同机型的精准保护区,通过三维速度障碍法构建飞行冲突网络,贴近TBO空中运行环境,... 为了客观准确评估基于航迹运行(TBO)模式下空中飞行态势,提出了一种基于复杂网络和MFIM-TOPSIS的飞行态势评估方法。通过分析航空器间侧向碰撞风险建立不同机型的精准保护区,通过三维速度障碍法构建飞行冲突网络,贴近TBO空中运行环境,在此基础上选取总节点度、平均点强、网络密度等6个网络拓扑指标构建飞行态势评估指标体系。为弱化评估主观性影响,提出了一种能反映主观因素-客观因素的相互作用矩阵,采用最大信息系数对相互作用矩阵编码进行改进,通过优劣解距离法评估飞行态势等级状况。仿真分析和高崎机场实例分析结果均表明:该评估模型能够准确评估空中飞行态势,能为管制员决策指挥提供辅助信息。 展开更多
关键词 复杂网络 飞行冲突网络 飞行态势评估 优劣解距离法 多因素相互作用矩阵
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基于目标扰动的本地化差分隐私矩阵分解推荐算法 被引量:2
10
作者 王永 罗陈红 +1 位作者 邓江洲 高明星 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期451-462,共12页
推荐系统作为有效应对信息过载的工具被广泛应用在电子商务、社交媒体和新闻资讯等领域中。矩阵分解具有泛化能力强和计算效率高的优点,是构建推荐系统的主流算法之一。为提高推荐质量,推荐服务器需要收集大量用户数据用于推荐模型的训... 推荐系统作为有效应对信息过载的工具被广泛应用在电子商务、社交媒体和新闻资讯等领域中。矩阵分解具有泛化能力强和计算效率高的优点,是构建推荐系统的主流算法之一。为提高推荐质量,推荐服务器需要收集大量用户数据用于推荐模型的训练。由于推荐服务器不是完全可信的,向服务器共享用户数据会对用户隐私构成极大的威胁。如何构建一个在保护用户隐私的同时,还能确保推荐质量和准确性的系统,成为了一个热门的研究话题。本地化差分隐私是一种分布式的隐私保护机制,它从中心化差分隐私中发展而来,旨在解决服务器不可信场景下的数据的安全收集和分析。这种框架通过精确的数学证明来确保隐私保护的强度。目前,已经有研究工作将本地化差分隐私引入推荐系统,目的是在推荐效果可接受的情况下,确保用户隐私数据的安全。然而,这些研究还面临一些挑战。首先,隐私保护的范围有限。目前的方法大多只关注显式数据的具体数值,认为这是用户的隐私信息。事实上,攻击者可以通过检查数据是否包含在数据集中,来推测用户的隐私信息。其次,推荐质量较低。本地化差分隐私通过引入扰动来保护用户隐私,但这种方法会导致扰动幅度过大和误差累积,进而影响推荐质量。在推荐服务器不可信场景下,本文提出一种基于本地化差分隐私的矩阵分解推荐算法。首先,该算法将评分数值和评分存在性同时作为隐私保护的对象,为用户提供全面的隐私保护。其次,本算法采用目标扰动方法,添加的噪声量不会随着迭代次数增加而增加,有效避免模型训练过程中噪声累积的问题,保证模型训练的有效性。最后,针对分布式场景下多轮迭代导致的中间参数泄露问题,以无放回方式将采样的模型梯度元素发送给推荐服务器,用于模型训练。本文从理论上证明了所提算法满足本地化差分隐私。对所提算法的效用分析证明本文算法在保证有效的推荐质量的同时,能够实现对用户隐私数据的保护。实验结果表明本文算法极大地提高了隐私保护推荐算法的性能,本文算法在公开数据集上的误差下降幅度平均可达18%,在推荐领域数据隐私保护中展现出良好的应用价值。 展开更多
关键词 矩阵分解 本地化差分隐私 目标扰动 推荐算法 隐私保护
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面向正交时频空的低复杂度信号检测算法 被引量:1
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作者 王丹 李峰 夏麒煜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第2期443-448,共6页
为了解决高速多径信道难以实现可靠传输的问题,移动通信系统中引入了正交时频空(OTFS)调制技术.针对接收端信号检测算法复杂度高的问题,本文提出了一种基于阻尼因子的逐bit消息传递(MP)检测方案,利用信道矩阵的稀疏性来简化消息传递中... 为了解决高速多径信道难以实现可靠传输的问题,移动通信系统中引入了正交时频空(OTFS)调制技术.针对接收端信号检测算法复杂度高的问题,本文提出了一种基于阻尼因子的逐bit消息传递(MP)检测方案,利用信道矩阵的稀疏性来简化消息传递中的因子图.相较于传统逐符号消息传递算法,添加对数似然比(LLR)将算法精度提高至bit级,同时对节点间传递的消息添加阻尼因子加快收敛,在此基础上改进消息传递的规则,进一步降低算法的计算次数.仿真结果表明,改进型的信号检测算法加快了算法收敛,在保证接收端误码性能的同时降低了算法的复杂度. 展开更多
关键词 正交时频空 信号检测 消息传递 稀疏矩阵 阻尼因子
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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 非负矩阵分解 灰色关联度 主成分分析 资源环境承载力 江西省
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联合不相关回归和潜在表示的无监督特征选择
13
作者 刘威 朱乙鑫 +2 位作者 白润才 高琪 李晓红 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期495-504,共10页
针对基于图的无监督特征选择算法存在挖掘数据内在信息不充分,且易受噪声干扰难以获取更具有判别性特征的问题,提出一种基于广义不相关回归和潜在表示学习的无监督特征选择方法(uncorrelated regression and latent representation for ... 针对基于图的无监督特征选择算法存在挖掘数据内在信息不充分,且易受噪声干扰难以获取更具有判别性特征的问题,提出一种基于广义不相关回归和潜在表示学习的无监督特征选择方法(uncorrelated regression and latent representation for unsupervised feature selection,URLUFS)。该方法将非负矩阵分解作用于广义不相关回归模型的投影矩阵,使投影矩阵实现非线性的维数约简并获得特征选择矩阵。在特征选择矩阵的基础上,引入自适应图学习来进一步挖掘数据的局部流形结构,并对特征选择矩阵施加范数约束以保持稀疏性。利用潜在表示对数据样本间的相互关系进行学习,引导回归模型中的伪标签矩阵,从而选择出更具有判别性的特征。在8个公开的数据集上进行了数值对比实验,实验结果表明:基于广义不相关回归和潜在表示学习的无监督特征选择算法明显优于其他8种无监督特征选择算法。 展开更多
关键词 无监督特征选择 广义不相关回归 非负矩阵分解 潜在表示学习 自适应图学习
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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 非负矩阵分解 自适应权重 半监督学习 鲁棒
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三相变频器回路串联故障电弧检测方法研究
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作者 高洪鑫 王坤远 +1 位作者 王智勇 蔡佳成 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期203-215,共13页
串联故障电弧是引发电气火灾的主要因素之一,针对未知工况条件下串联故障电弧难以准确检测的问题,提出了一种基于实时训练更新核极限学习机(KELM)预测模型的串联故障电弧检测方法。首先,利用三相电动机和变频器负载开展了不同电源谐波... 串联故障电弧是引发电气火灾的主要因素之一,针对未知工况条件下串联故障电弧难以准确检测的问题,提出了一种基于实时训练更新核极限学习机(KELM)预测模型的串联故障电弧检测方法。首先,利用三相电动机和变频器负载开展了不同电源谐波、变频器载波频率、变频器运行频率和电流等级条件下的串联故障电弧实验;其次,利用奇异值分解滤波、改进一次指数平滑滤波依次对电流信号进行降噪处理;再次,利用前两个周波电流信号训练更新KELM预测模型,并计算预测模型对下一个周波电流信号的预测残差,然后利用预测残差绝对值构建矩阵,结合非负矩阵分解将残差矩阵降维成一维向量,并利用一维向量的最大值作为故障特征,结合固定阈值实现串联故障电弧检测;最后,测试了提出方法在未知工况条件下的串联故障电弧检测性能和抗噪性能。结果表明:提出方法可以有效检测出未知电源谐波、变频器载波频率、变频器运行频率和电流等级4类未知工况条件下的串联故障电弧,且具有较强的抗噪能力。 展开更多
关键词 串联故障电弧 核极限学习机 奇异值分解滤波 改进一次指数平滑滤波 预测残差 非负矩阵分解
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基于转移矩阵的大凉山区土地利用变化研究 被引量:2
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作者 高文龙 张景华 +6 位作者 刘洪 欧阳渊 吴君毅 苏悦 邵璐 宋雯洁 刘小念 《西北地质》 北大核心 2025年第1期270-281,共12页
笔者通过遥感解译得到1990年、2000年、2010年、2022年4期大凉山区土地利用/覆盖图,利用转移矩阵的方法,分析4期大凉山区土地利用动态变化情况,并探讨了政策变化对土地利用的影响。结果表明,1990~2022年,大凉山区耕地面积由11153 km^(2... 笔者通过遥感解译得到1990年、2000年、2010年、2022年4期大凉山区土地利用/覆盖图,利用转移矩阵的方法,分析4期大凉山区土地利用动态变化情况,并探讨了政策变化对土地利用的影响。结果表明,1990~2022年,大凉山区耕地面积由11153 km^(2)减少到4090 km^(2),减少了63%;林地面积由11713 km^(2)增长到18658 km^(2),增长了59%;草地面积1990~2000年由7708 km^(2)增长到10160 km^(2),2000~2010年下降到5128 km^(2),2010~2022年增长到6907 km^(2),整体面积下降10%;水域湿地与建设用地1990~2022年分别从254 km^(2)和92 km^(2)增长到了520 km^(2)和748 km^(2),增幅分别为104%与713%,增幅明显。这与大凉山区社会经济发展以及“天保工程”、退耕还林还草等政策的预期结果相对应。再结合土地利用空间变化分析,林地面积的增长主要由耕地转化而来,草地面积初期增长来自林地被砍伐后的逆向演替,在“天保工程”等政策进行保护后,草地面积的增长主要来自耕地。2010年后,大凉山区林地保护政策从种植人工林地转为维护现有成果,因此林地增长速度放缓。总览1990~2022年,尤其是1998年“天保工程”等政策实施后,大凉山区生态环境持续向好,但在实地考察中,仍有部分林地被砍伐后形成草地,且大面积人工针叶林也存在生态系统单一、易发生火灾的问题。笔者通过对大凉山区土地利用变化及其背后驱动因素的探讨分析,旨在为大凉山区生态保护相关政策法规的制定提供支持。 展开更多
关键词 土地利用 土地利用转移矩阵 生态环境 驱动因素 大凉山区
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面向时空面板数据的综合评价模型构建及应用 被引量:2
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作者 安博文 许培源 +1 位作者 何伟军 袁亮 《统计与信息论坛》 北大核心 2025年第1期3-20,共18页
相关特征、时间特征和空间特征是时空面板数据决策中无可避免的三重特征。以三重特征为切入点给出相关因子、时间因子和空间因子的内涵定义,基于非参数方法利用互信息、卷积算法和转移概率分别度量三种因子;以AHP方法为例构建面向时空... 相关特征、时间特征和空间特征是时空面板数据决策中无可避免的三重特征。以三重特征为切入点给出相关因子、时间因子和空间因子的内涵定义,基于非参数方法利用互信息、卷积算法和转移概率分别度量三种因子;以AHP方法为例构建面向时空面板数据的综合评价模型,按照六条路径构造三因子判断矩阵,对通过一致性检验的赋权类型采用SPBIC准则选出最优结果;通过2001-2021年290个城市的数字经济发展指数合成,讨论时空AHP在实证分析中的特有功能。实例结果表明:六种赋权类型的数字经济发展指数在动态演变、时间收敛和空间集聚等趋势上有同有异,SPBIC准则的作用在于从多种赋权类型中选出最优结果以保证量化分析结论的唯一性;评价指标权重系数具有时空双维异质性及指标维度异质性,具体表现在偏好程度及次序等方面且各指标权重系数的时空双维异质性亦有区别,体现出时空综合评价模型的特有功能--因时因地判断影响综合指数的关键因素;赋权结果对时间因子粘性和空间因子粘性具有敏感性,指标权重系数随两种因子粘性的变化趋势不同,两种因子粘性都会影响特定时期特定城市综合指数的相对大小及排名,这使得时空AHP在实证分析中具有时空性、普适性和异质性等功能--适时加入时间因子和空间因子、灵活设定跨度时间和辐射范围以及通过时空因子粘性进行异质性讨论。 展开更多
关键词 时空面板数据 AHP判断矩阵 时空双维异质性 时空因子粘性 数字经济
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音乐个性化推荐算法TFPMF的研究 被引量:6
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作者 叶西宁 王猛 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1397-1407,共11页
基于情境感知的个性化推荐是近年来推荐系统中的研究热点和难点问题,数据稀疏是当前推荐系统面临的主要问题。以音乐推荐为背景,改进了多种情境信息的表示方法,将优化排名倒数(RR)的概率矩阵分解模型(RR-PMF)与张量分解相结合,提出了张... 基于情境感知的个性化推荐是近年来推荐系统中的研究热点和难点问题,数据稀疏是当前推荐系统面临的主要问题。以音乐推荐为背景,改进了多种情境信息的表示方法,将优化排名倒数(RR)的概率矩阵分解模型(RR-PMF)与张量分解相结合,提出了张量概率矩阵分解模型(TFPMF),并使用交叉最小二乘法(ALS)优化该模型。使用last.fm数据集进行仿真实验,通过仿真模型得出TOP-N推荐列表,结果表明该算法在准确率(Precision)、召回率(Recall)和标准化折算累加值(NDCG)评价指标上具有很大的优势,该算法能够有效缓解数据稀疏问题。 展开更多
关键词 推荐系统 排名倒数 概率矩阵分解 张量分解 TFPmf(基于张量分解的概率矩阵分解)
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应用PMF和PCA探究长春市大气中PM_(10)污染来源 被引量:9
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作者 房春生 王思宇 +2 位作者 杨舒媚 温卓 王菊 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期17-21,共5页
利用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析了长春市2011-2012年期间在8个大气自动监测点位上采集的PM10的40个样本,得到19种无机元素组成的成分谱,包括Be、V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Mo、Ag、Cd、Sb、Ba、Tl、Pb、Na、Mg、K和Ca。应用... 利用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析了长春市2011-2012年期间在8个大气自动监测点位上采集的PM10的40个样本,得到19种无机元素组成的成分谱,包括Be、V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Mo、Ag、Cd、Sb、Ba、Tl、Pb、Na、Mg、K和Ca。应用正定矩阵因子分解法(PMF)和主因子分析法(PCA)进行源解析,得出如下结论:PMF模型得到了4个主要污染来源,有垃圾焚烧尘/土壤尘/建筑尘、交通综合尘、燃煤尘/工业尘、燃油尘;PCA得出4个主因子,有土壤尘/车辆尾气尘、垃圾焚烧尘/燃煤尘、工业尘、其他未知尘源。2种模型的解析结果相互印证,具有很好的一致性。 展开更多
关键词 PM10 源解析 正定矩阵因子分解 主因子分析
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基于NMF的多光谱图像和全色图像融合方法 被引量:9
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作者 颜建军 夏春明 郑建荣 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第21期169-171,共3页
提出了一种基于非负矩阵分解的多光谱图像与全色图像的融合算法。在非负矩阵分解过程中,将低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像作为原始数据,非负矩阵分解得到的特征基包含了原始图像的整体特征,将高分辨率图像与分解得到的特征... 提出了一种基于非负矩阵分解的多光谱图像与全色图像的融合算法。在非负矩阵分解过程中,将低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像作为原始数据,非负矩阵分解得到的特征基包含了原始图像的整体特征,将高分辨率图像与分解得到的特征基中的第一特征基作直方图匹配,并代替第一特征基。利用特征基进行重构,得到具有较高的空间分辨率和保持原有多光谱图像的光谱信息的融合图像。主观视觉效果分析和客观统计参数评价分析表明,基于非负矩阵分解的图像融合方法在性能上优于传统的其他融合方法。 展开更多
关键词 图像融合 非负矩阵分解 特征基
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