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基于AVMHME和WSVD的风电机组主轴承故障诊断
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作者 孙少华 卢坤鹏 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期229-235,241,共8页
针对风电机组主轴承噪声干扰较多,故障难以准确诊断的问题,提出一种基于自适应变分多谐波模态提取(AVMHME)和线性峭度加权奇异值分解(WSVD)的故障诊断方法。首先利用Welch功率谱估计方法,得到谱图中主要峰值位置,推测信号的中心频率,其... 针对风电机组主轴承噪声干扰较多,故障难以准确诊断的问题,提出一种基于自适应变分多谐波模态提取(AVMHME)和线性峭度加权奇异值分解(WSVD)的故障诊断方法。首先利用Welch功率谱估计方法,得到谱图中主要峰值位置,推测信号的中心频率,其次利用鳑鮍鱼优化算法对变分多谐波模态提取方法中影响参数进行寻优,使用最优参数下的AVMHME方法对原始信号进行提取得到蕴含丰富故障信息的信号分量。随后通过WSVD方法对所得信号分量进行降噪处理,采用线性峭度表征各子分量故障特征信息,并对含有较多故障特征的降噪信号分量加权重构并对重构信号进行包络分析,从中诊断出微弱的风电机组主轴承故障特征频率成分。仿真信号及现场数据分析结果表明,所研究方法可以有效找出风电机组主轴承的微弱故障特征,实现主轴承故障的准确诊断。 展开更多
关键词 风电机组主轴承 Welch功率谱 变分模态多谐波提取 加权奇异值分解 鳑鮍鱼优化算法
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广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器 被引量:10
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作者 陶贵丽 邓自立 《科学技术与工程》 2006年第6期661-668,共8页
对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标... 对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题, 可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权,提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。 展开更多
关键词 广义系统 多传感器信息融合 最优加权融合 奇异值分解 降阶状态估值器 Kalman滤波方法
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带有色观测噪声的广义系统信息融合Kalman平滑器
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作者 陶贵丽 刘文强 孙成发 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2009年第2期93-97,共5页
对于被多传感器观测的带有色观测噪声的广义离散线性随机系统,应用奇异值分解,并通过对观测方程的状态变换,将其变换为带相关噪声的2个降阶多传感器子系统;应用Kalman滤波方法,在线性最小方差加权融合准则下,给出按块对角阵标量加权融... 对于被多传感器观测的带有色观测噪声的广义离散线性随机系统,应用奇异值分解,并通过对观测方程的状态变换,将其变换为带相关噪声的2个降阶多传感器子系统;应用Kalman滤波方法,在线性最小方差加权融合准则下,给出按块对角阵标量加权融合降阶广义Kalman平滑器.MonteCarlo仿真结果表明该方法的有效性. 展开更多
关键词 广义系统 有色观测噪声 标量加权融合 奇异值分解 Kalman滤波方法
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带有色观测噪声的广义系统Kalman滤波器
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作者 陶贵丽 刘文强 孙成发 《科学技术与工程》 2009年第6期1387-1392,1396,共7页
对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,并通过对观测方程的状态变换,将带有色观测噪声的系统变换为等价的带相关噪声的两个降阶多传感器子系统。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按块对角阵加权融合准则下,提出了按... 对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,并通过对观测方程的状态变换,将带有色观测噪声的系统变换为等价的带相关噪声的两个降阶多传感器子系统。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按块对角阵加权融合准则下,提出了按矩阵加权融合降阶广义Kalman滤波器,可减少计算负担和改善局部滤波精度。为了计算最优加权,给出了局部滤波误差协方差阵的计算公式,证明了融合器和局部滤波器之间的精度关系。一个MonteCarlo仿真例子说明了其有效性。 展开更多
关键词 广义系统 多传感器信息融合 最优加权融合 奇异值分解 Kalman滤波方法
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矩阵方程AX=B,XC=D的(M,N)-反对称解
5
作者 刘巍 王柏育 《陕西科技大学学报(自然科学版)》 2016年第3期175-179,共5页
利用奇异值分解和广义奇异值分解,得到了矩阵方程AX=B,XC=D的(M,N)-反对称解存在的充要条件,给出了通解表达式及其最佳逼近问题的解,并提供了数值例子来说明理论结果的正确性.
关键词 (m n)-反对称矩阵 最佳逼近 广义奇异值分解
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System Identification Method for Evaluating the Effect of Thickness Error on Backcalculated Pavement Layer Moduli 被引量:1
6
作者 ZHONG Yan-hui WANG Fu-ming ZHANG Bei CAI Ying-chun 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第z2期182-187,共6页
Based on system identification theory and FWD testing data, the effect of thickness error on backcalculating pavement layer moduli is studied and the method of singular value decomposition (SVD) is presented to solve ... Based on system identification theory and FWD testing data, the effect of thickness error on backcalculating pavement layer moduli is studied and the method of singular value decomposition (SVD) is presented to solve the morbidity problem of sensitivity matrix in this paper.The results show that the thickness error has great effects on the backcalculated pavement layer moduli. The error of backcalculated moduli can be controlled within the range of ±15% by limiting the thickness error within the range of ±5%. 展开更多
关键词 system identification singular value decomposition (SVD) backcalculation PAVEmEnT FALLInG weight DEFLECTOmETER (FWD) mODULI thickness
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基于MTM-SVD方法的西南地区降水季节内振荡特征分析 被引量:6
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作者 王春学 马振峰 +1 位作者 邓彪 王佳津 《高原气象》 CSCD 北大核心 2015年第1期59-69,共11页
利用1981-2010年中国西南地区气象站点逐日降水资料以及NCEP/NCAR逐日再分析资料,使用MTM-SVD方法分析了西南地区降水的季节内振荡特征,结果表明:西南地区降水存在显著的14.4候(70天左右)振荡周期,该季节内振荡在1985年前后最强,在整个... 利用1981-2010年中国西南地区气象站点逐日降水资料以及NCEP/NCAR逐日再分析资料,使用MTM-SVD方法分析了西南地区降水的季节内振荡特征,结果表明:西南地区降水存在显著的14.4候(70天左右)振荡周期,该季节内振荡在1985年前后最强,在整个研究时段内夏季更明显。典型循环重建表明,西南地区降水的季节内振荡整体上有一个从南向北的推进过程,对OLR的分析表明,南海—西太平洋地区和孟加拉湾地区是影响西南地区降水的两个关键区。在季节内振荡尺度上影响西南地区降水的OLR异常信号首先出现在爪哇岛附近,逐渐向东传播到马鲁古群岛地区,然后北跳传播到北半球的南海—西太平洋地区和孟加拉湾地区,最后两者先后向北推进影响西南地区降水。 展开更多
关键词 季节内振荡 典型循环 多锥度—奇异值分解方法
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核磁共振T_2谱M-P广义逆反演研究 被引量:4
8
作者 李鹏举 姜大鹏 +1 位作者 李鹏飞 宋延杰 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期579-585,共7页
基于广义逆和奇异值分解理论,研究核磁共振T2谱反演的截断法和阻尼法。首先给出反演问题的M-P广义逆解;然后对系数矩阵进行奇异值分解求其M-P广义逆,对奇异值进行截断或者加阻尼,保证解的稳定性兼顾其分辨率;最后利用迭代技术实现解的... 基于广义逆和奇异值分解理论,研究核磁共振T2谱反演的截断法和阻尼法。首先给出反演问题的M-P广义逆解;然后对系数矩阵进行奇异值分解求其M-P广义逆,对奇异值进行截断或者加阻尼,保证解的稳定性兼顾其分辨率;最后利用迭代技术实现解的非负约束。数值仿真实验和岩心T2谱反演表明:对于双峰谱,在信噪比SNR≥10时,截断法和阻尼法反演T2谱的分辨率和稳定性都很高;截断法截断因子选择范围小,在SNR<10时解的分辨率和稳定性差;阻尼法阻尼因子选择范围大,在SNR<10时解的稳定性好,但短组分分辨率低,长组分分辨率高。对于三峰谱,当SNR≥20时,截断法和阻尼法反演的T2谱光滑连续,具有三峰结构;当SNR<20时两者均不能反演出与构造谱接近的三峰谱。因此,2种方法可应用于SNR≥10的双峰谱和SNR≥20的三峰谱反演;从分辨率和稳定性、平滑噪声及截断和阻尼因子的选取上,阻尼法略优于截断法。 展开更多
关键词 则井 核磁共振 m—P广义逆 奇异值分解 疋谱 反演
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基于WMRMR的滚动轴承混合域特征选择方法 被引量:8
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作者 戴豪民 许爱强 +1 位作者 李文峰 孙伟超 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第19期57-61,共5页
为充分利用时域、频域以及时频域中的有效特征,提高滚动轴承故障诊断准确率,提出一种混合域特征集构建方法,利用原始信号分别生成时域和频域特征集,通过经验模式分解提取固有模态函数的排列熵和Hilbert谱的奇异值作为时频域特征集,使得... 为充分利用时域、频域以及时频域中的有效特征,提高滚动轴承故障诊断准确率,提出一种混合域特征集构建方法,利用原始信号分别生成时域和频域特征集,通过经验模式分解提取固有模态函数的排列熵和Hilbert谱的奇异值作为时频域特征集,使得混合域特征集比单域特征更能全面准确反映轴承运行状态。针对混合域特征集存在维数过高、特征之间冗余性严重的问题,采用加权最大相关最小冗余的特征选择方法,以支持向量机分类正确率为依据,选取7个有效特征向量。实验结果表明:基于WMRMR的混合域特征选择方法的分类准确率可达98%,能够有效的识别轴承故障信息。 展开更多
关键词 混合域 经验模式分解 Hilbert谱奇异值 排列熵 加权最大相关最小冗余
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基于EMD-WPT-SVD和指数加权平均的MOA阻性电流去干扰方法 被引量:6
10
作者 王星 阮莹 +1 位作者 陈敏维 舒勤 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期3664-3673,共10页
金属氧化物避雷器(metal oxide arrester,MOA)阻性电流测量受环境干扰、高频噪声干扰和脉冲干扰等因素的影响,阻性电流实测信号必然含有多种强干扰成分。针对传统阻性电流去干扰方法在多种并发干扰情形下难以适用的难题,提出了一种基于E... 金属氧化物避雷器(metal oxide arrester,MOA)阻性电流测量受环境干扰、高频噪声干扰和脉冲干扰等因素的影响,阻性电流实测信号必然含有多种强干扰成分。针对传统阻性电流去干扰方法在多种并发干扰情形下难以适用的难题,提出了一种基于EMD-WPT-SVD和指数加权平均的MOA阻性电流去干扰方法。首先,依据阻性电流中周期干扰的基波频率、采样频率和特征频率是否被间谐波浸没的特点,选取最佳分解层数和最优小波基;其次,对MOA阻性电流进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),将含有特征频率的模态分量再使用小波包变换(wavelet packet transform,WPT),使每个子信号最多含有一个特征频率;再采用奇异值分解(singular valuedecomposition,SVD)准确提取所有子信号中的周期分量;最后,从原信号中准确消除阻性电流受到的周期干扰,然后通过指数加权平均算法得到能真实反映MOA工况的阻性电流变化趋势。将模拟信号和工程实测数据与多种经典方法进行比较,结果证明:所提方法能消除阻性电流的多种干扰,得到能真实反映MOA实时工况的阻性电流,其结果满足实际工程测量的要求。 展开更多
关键词 金属氧化物避雷器 阻性电流 经验模态分解 奇异值分解 小波包变换 指数加权平均
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基于EMD-SVD与马田系统的复杂系统健康状态评估 被引量:11
11
作者 陈俊洵 程龙生 +1 位作者 余慧 胡绍林 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1542-1548,共7页
特征提取和健康状态的辨识是复杂系统健康状态评估中的关键问题。提出一种新的健康状态评估方法,该方法分为3个步骤:首先,采用经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)来提取... 特征提取和健康状态的辨识是复杂系统健康状态评估中的关键问题。提出一种新的健康状态评估方法,该方法分为3个步骤:首先,采用经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)来提取振动信号的特征变量。然后,运用马田系统(Mahalanobis-Taguchi system,MTS)构造马氏空间,并对其进行优化,从而降低特征变量的维度。最后,提出了一种健康度(health index,HI)的概念,并且用来对复杂系统健康问题进行评估。该方法成功地应用在轴承的健康状态评估中。 展开更多
关键词 健康状态评估 马田系统 经验模态分解 奇异值分解 健康指数
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基于SVD和VMD的轴承微弱故障特征提取及分析 被引量:6
12
作者 蔡康林 王林军 +2 位作者 徐洲常 刘洋 陈保家 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第4期70-73,78,共5页
针对轴承微弱故障时冲击信号含有大量噪声且难以提取故障特征频率问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)和变分模态分解(VMD)的轴承故障特征提取方法。该方法先对原始信号进行SVD去噪;再对去噪信号进行VMD分解,得到各个本征模态函数(IMF)... 针对轴承微弱故障时冲击信号含有大量噪声且难以提取故障特征频率问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)和变分模态分解(VMD)的轴承故障特征提取方法。该方法先对原始信号进行SVD去噪;再对去噪信号进行VMD分解,得到各个本征模态函数(IMF),根据最大中心频率原则和各个本征模态与去噪信号的相关系数差值确定分解个数,通过加权峭度指标来筛选IMF分量进行重构;最后通过对IMF重构信号进行包络谱分析清晰看到故障特征频率。仿真分析和两种不同轴承试验的结果表明,所提出的方法可有效地抑制噪声,并能得到反映实际故障信息的信号。 展开更多
关键词 变分模态分解 加权峭度 轴承故障分析 特征提取 奇异值降噪
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加权firm阈值奇异值分解及其旋转机械故障诊断 被引量:4
13
作者 常妍 蔡改改 胡耀阳 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第5期135-141,187,共8页
奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)作为一种有效的信号降噪方法广泛应用于旋转机械振动信号周期性瞬态冲击提取中。传统SVD以能量为导向,无法提取出能量较弱但含故障信息丰富的奇异分量(Singular Component,SC)。为此,提出... 奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)作为一种有效的信号降噪方法广泛应用于旋转机械振动信号周期性瞬态冲击提取中。传统SVD以能量为导向,无法提取出能量较弱但含故障信息丰富的奇异分量(Singular Component,SC)。为此,提出加权firm阈值奇异值分解(Weighted Firm Singular Value Decomposition,WFSVD)方法。该方法首先引入平方包络谱峭度(Squared Envelope Spectrum Kurtosis,SESK)作为量化故障敏感度的指标,以评估各个SC所含故障信息的丰富程度;其次,将SESK作为权重因子引入到基于firm阈值的SC去噪中,设计基于SESK的加权firm阈值SC去噪策略;最后,重构信号,实现信号降噪并有效提取故障特征。对于仿真信号与试验数据的分析验证了所提方法在周期性微弱瞬态冲击提取及旋转机械故障诊断中的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 奇异值分解 平方包络谱峭度 瞬态冲击提取 加权firm阈值
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EEMD混合加权算法及混沌降噪应用研究 被引量:2
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作者 张志宏 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期149-156,共8页
为有效地从复杂干扰中提取混沌信号,提出了基于总体经验模态分解(EEMD)的混合加权算法。利用互相关系数法对EEMD分解后的固有模态分量(IMF)进行噪声和信号主导分量区分,针对噪声主导的固有模态分量有用信号被噪声淹没情况下的提取难题,... 为有效地从复杂干扰中提取混沌信号,提出了基于总体经验模态分解(EEMD)的混合加权算法。利用互相关系数法对EEMD分解后的固有模态分量(IMF)进行噪声和信号主导分量区分,针对噪声主导的固有模态分量有用信号被噪声淹没情况下的提取难题,提出了基于奇异值分解(SVD)的循环加权处理方法,在去除复杂强干扰的同时,有效地恢复了有用信号。将处理后的噪声主导分量的IMF和信号主导分量的IMF经SG(Savitzky-Golay)平滑滤波,得到干净的固有模态分量进行重构,达到降噪目的。利用Lorenz时间序列详述了混合滤波算法的实施过程,并将该方法用于实测混沌振动信号中,验证了所提方法在混沌降噪中的有效性和优越性。 展开更多
关键词 混沌信号 总体经验模态分解 循环加权 奇异值分解 Savitzky-Golay滤波
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附参数约束的方程赋权值解法研究
15
作者 卢建兵 阳仁贵 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期379-384,共6页
针对附参数约束等式方程的函数模型解算问题,提出一种对约束方程赋权值再联合观测方程统一解算的约束方程赋权统一解法。为验证此方法的可靠性和效率,基于矩阵分析法推导了适用于附参数约束方程解算的正交三角分解法和广义奇异值分解法... 针对附参数约束等式方程的函数模型解算问题,提出一种对约束方程赋权值再联合观测方程统一解算的约束方程赋权统一解法。为验证此方法的可靠性和效率,基于矩阵分析法推导了适用于附参数约束方程解算的正交三角分解法和广义奇异值分解法。通过算例对3种解算法进行比较分析,结果表明:当给约束方程附加合适范围内的权值时,约束方程赋权统一解法获得的参数估计值与矩阵分解算法的参数估计结果在要求的精度范围内一致;赋权统一解法与正交三角分解法的计算效率接近,广义奇异值分解法计算效率较低;约束方程赋权统一解法更符合参数模型统一表达和平差准则设定,有利于平差算法设计和误差特性分析和研究。 展开更多
关键词 参数估计 约束方程赋权 统一解法 正交三角分解法 广义奇异值分解法
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奇异值分解方法在日负荷曲线降维聚类分析中的应用 被引量:37
16
作者 陈烨 吴浩 +2 位作者 史俊祎 商佳宜 孙维真 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期105-111,共7页
负荷曲线聚类对负荷预测、电网规划和需求侧响应等应用有重要意义,但是海量的历史负荷曲线为数据存储和计算效率带来了挑战。为此,提出一种基于奇异值分解的日负荷曲线降维聚类方法。首先利用奇异值分解将日负荷曲线数据旋转变换至新的... 负荷曲线聚类对负荷预测、电网规划和需求侧响应等应用有重要意义,但是海量的历史负荷曲线为数据存储和计算效率带来了挑战。为此,提出一种基于奇异值分解的日负荷曲线降维聚类方法。首先利用奇异值分解将日负荷曲线数据旋转变换至新的坐标系中,求解出的奇异值反映了相应坐标轴的重要程度。然后,将负荷曲线在各坐标轴上的坐标作为降维指标,用以反映负荷曲线的主要特征,再依据奇异值下降趋势确定指标的数目。最后,以各坐标轴对应的奇异值作为指标权重,采用基于加权欧式距离的K-means算法对日负荷曲线进行聚类。算例结果表明所提方法运行时间短、鲁棒性好,可以提高负荷曲线聚类的准确性。 展开更多
关键词 日负荷曲线聚类 奇异值分解 降维聚类 K-mEAnS算法 加权欧式距离 鲁棒性检验
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叠前非局部平均滤波压制随机噪音 被引量:10
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作者 胡新海 欧阳永林 +2 位作者 曾庆才 王兴 康敬程 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期87-91,共5页
非局部平均滤波方法的去噪性能优异,但其在地震资料处理中的应用刚刚起步。该方法利用数据具有的结构冗余,以包含局部结构的小窗口或邻域为单元,利用局部结构相似性进行加权运算,增强有效信号,压制随机噪音。针对叠前地震资料数据量大... 非局部平均滤波方法的去噪性能优异,但其在地震资料处理中的应用刚刚起步。该方法利用数据具有的结构冗余,以包含局部结构的小窗口或邻域为单元,利用局部结构相似性进行加权运算,增强有效信号,压制随机噪音。针对叠前地震资料数据量大、噪音背景强、局部结构简单;原始非局部平均算法对每一点滤波,需要对数据体内所有点计算权系数后进行加权计算,计算量大,对强噪音背景适用性差等不足,对原始非局部平均算法进行了改进,主要包括:基于速度谱的搜索窗口分割;基于梯度域奇异值分解的局部结构相似集选择方法;基于相似集大小的自适应滤波参数选择方法。试验结果表明,该方法改进后对于叠前地震数据的随机噪声具有较好的压制作用。 展开更多
关键词 叠前非局部平均滤波 自适应加权 梯度域奇异值分解 预选择 去噪
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基于视觉加权的奇异值分解压缩图像质量评价测度 被引量:12
18
作者 张飞艳 谢伟 +1 位作者 陈荣元 秦前清 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期1061-1065,共5页
以像素值为基础的传统图像质量评价方法有其固有局限性,如对图像结构的忽视及对完全参考图像的需求等。为解决这些问题,该文研究了图像的奇异值向量对图像结构的表征能力,提出了基于视觉权重的奇异值分解和均值偏差率的部分参考图像质... 以像素值为基础的传统图像质量评价方法有其固有局限性,如对图像结构的忽视及对完全参考图像的需求等。为解决这些问题,该文研究了图像的奇异值向量对图像结构的表征能力,提出了基于视觉权重的奇异值分解和均值偏差率的部分参考图像质量评价方法BWSVD(Block Weighted Singular Value Decomposition)。首先,将图像分成8×8大小的图像块,再利用其奇异值向量差值和均值偏差来定量描述图像畸变程度,并结合人眼视觉敏感性为每个图像块赋予一个视觉权重。最后,利用the Live Image Quality Assessment Database,Release2005中的227幅不同压缩倍率的JPEG2000降质图像进行实验,并与PSNR,RMSE,UQI,MSSIM,MSVD等算法进行了对比,实验表明,该文算法对压缩图像质量评价具有更好的稳定性,同时体现了更好的主客观评价一致性。 展开更多
关键词 图像质量评价 奇异值分解 均值偏差 视觉加权 主客观一致性
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基于加权L_1范数的CS-DOA算法 被引量:5
19
作者 刘福来 彭泸 +1 位作者 汪晋宽 杜瑞燕 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期654-657,共4页
针对基于L1范数约束的压缩感知理论的恢复算法出现虚假目标,恶化DOA估计性能的问题,提出了一种基于加权L1范数的CS-DOA估计算法.该算法利用噪声子空间与信号子空间的正交性,构造了一个加权矩阵,然后对L1范数约束模型进行加权.通过此加... 针对基于L1范数约束的压缩感知理论的恢复算法出现虚假目标,恶化DOA估计性能的问题,提出了一种基于加权L1范数的CS-DOA估计算法.该算法利用噪声子空间与信号子空间的正交性,构造了一个加权矩阵,然后对L1范数约束模型进行加权.通过此加权处理,该算法能够使恢复的系数向量具有更好的稀疏性,并能有效地抑制伪峰,从而获得更精确的DOA估计.仿真结果验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 波达方向估计 压缩感知 奇异值分解 加权矩阵 L1 范数最小化
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基于改进带偏置概率矩阵分解算法的研究 被引量:5
20
作者 王建芳 张朋飞 刘永利 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第5期1397-1400,1414,共5页
针对个性化推荐过程中高维稀疏性问题,提出一种将奇异值分解技术和带偏置概率矩阵分解相结合的推荐方法。利用SVD算法初始化用户项目潜在因子向量,避免因随机赋值使得函数陷入局部最优解;接着将用户项目的偏置信息融入到概率矩阵分解算... 针对个性化推荐过程中高维稀疏性问题,提出一种将奇异值分解技术和带偏置概率矩阵分解相结合的推荐方法。利用SVD算法初始化用户项目潜在因子向量,避免因随机赋值使得函数陷入局部最优解;接着将用户项目的偏置信息融入到概率矩阵分解算法中,同时为了提升训练速度和推荐精度,通过动量加速的迷你批量梯度下降(mini batch gradient descent,mini BGD)来训练;最后利用分解后的两个低维矩阵对原矩阵中的未知评分进行预测。在三个公开数据集的实验结果表明,提出的算法相对于传统的算法能够有效地提高推荐精度,进一步缓解由数据高维稀疏性带来的推荐质量不高的问题。 展开更多
关键词 概率矩阵分解 偏置 奇异值分解 个性化推荐
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