非负Tucker分解的随机方差缩减乘性更新算法

为了降低乘性迭代算法在求解非负Tucker分解时的计算复杂度,该文在乘性迭代的基础上,提出了一种随机方差缩减乘性更新方法.该方法先将待分解的非负张量n-模式矩阵化,再运用随机方差缩减乘性更新算法对矩阵进行非负分解,得到模式矩阵,最后通过梯度下降思想来更新核心张量.对高维数据进行非负Tucker分解时,加快收敛速度且降低...     

基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法

针对不同视角的行人样本具有较大的类内差异性,造成多视角行人识别错误率较高的问题,提出一种基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法.采用非负矩阵分解的方法对多视角的行人样本图像进行子空间分解,提取基向量;引入协同表示的方法并在最小二乘约束下,对子空间进行稀疏表示获得稀疏分解系数;利用近邻子空间方法对分解系数进行分类.基于自行构建的多视角行人数据库进行对比实验,结果表明该算法的准确性和有效性优于其他方法.     

基于分布估计算法的非负矩阵分解

非负矩阵分解问题可以转化为一个约束优化问题,因此可以依靠最优化领域的相关算法进行求解.提出一种基于分布估计算法求解非负矩阵分解问题的新算法,并将算法应用于两个非负矩阵分解的数值算例,与非负矩阵分解基准算法进行比较,证实了算法的可行性和优越性.     

基于非负矩阵分解的集成人脸识别

非负矩阵分解已广泛应用于人脸识别,但因无监督、子空间线性表示、基特征局部次优等特点,它识别光照复杂、表情丰富的人脸图像的能力有限。为优化非负矩阵分解的人脸识别能力,分析并建立了非负矩阵分解的集成分类框架,整合多组基特征的弱类别结构信息,在无监督情形下利用偏最小二乘回归建立符合统计属性的集成标签映射,突显正确的类结构。通过多组人脸数据集的试验结果表明,基于非负矩阵分解的集成分类能力显著提高,适用光照复杂、表情丰富的人脸图像识别。     

一种实用快速非负矩阵分解算法

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.     

一种非负矩阵分解的快速稀疏算法

提出了一种非负矩阵分解的快速稀疏算法,该算法有利于处理高维小样本数据.在非负矩阵分解的过程中,通过代数变换,将原高维n×m阶的非负矩阵分解转化成低维m×m阶非负矩阵分解,大大提高了分解速度.在目标函数中加入了约束稀松度的项,通过控制稀松度,提高分解得到的潜在语义信息,改进文档集的话题划分,并能快速提取主题相关的语句生成文摘.     

基于潜在因子多样性的非负矩阵分解协同过滤模型

基于非负矩阵分解的协同过滤模型在高维稀疏数据的预测和填补上十分有效，该模型具有推荐个性化、有效利用其他相似用户回馈信息的优点，但也存在预测精度较低等不足。针对用户或项目在不同情景下的评分差异性，提出了一种改进的基于潜在因子多样性的非负矩阵分解的协同过滤模型。该模型充分考虑在不同情境下，用户和项目潜在特征矩阵的多样性，在模型的训练中，采用了单元素非负乘法更新规则和交替方向法，保证了目标矩阵的非负性，且提高了模型的收敛率。在真实的工业数据集上的实验结果表明，相比于经典的非负矩阵分解模型，该模型的预测精度有了明显提高。     

PSO稀疏分解在齿轮信号故障特征提取中的应用

针对齿轮早期故障诊断,传统的信号处理方法受噪声干扰大,严重影响了齿轮故障特征提取。结合粒子群(PSO)算法和稀疏分解算法提出PSO稀疏分解,利用PSO在搜索最优解方面的优势降低了稀疏分解的计算复杂度,并提出了"匹配度"作为信号的特征量。通过对模拟信号和某型航空发动机齿轮毂振动信号的分析,证明PSO稀疏分解在强噪声背景下具有很好的稳健性,提高了振动信号的信噪比,能够有效提取齿轮的故障特征,故障信号的"匹配度"比正常信号平均高出0.4左右,与传统方法相比,优势较为明显。     

非负矩阵分解的快速收敛算法

为提高非负矩阵分解的收敛速度,在Lee和Seung的倍乘更新算法及改进ILSMU—EUC算法的基础上,通过调整运算顺序,限制不必要的更新方法,提出加速IILSMU-EUC算法。IILSMU-EUC算法是从计算量和内部迭代分析中,对运算耗费量大的矩阵提出限制更新方法,即调整计算顺序,按步骤顺序执行,能够减少计算量及不必要的上百万次的更新。实验结果表明：与原倍乘更新MU算法、梯度映射算法和分层交替最小二乘算法比较,IILSMU-EUC算法误差小、快速收敛性强、提取特征明显,从而验证了改进算法的有效性、稳定性和高效性。     

基于加权稀疏非负矩阵分解的车脸识别算法

为提高多种光照条件下交通卡口视频中车脸识别的准确性,提出了一种基于改进非负矩阵分解的车脸识别算法.对采集图像进行预处理,获得车脸图像与车牌信息.基于特定光照条件,自适应提取车脸图像的初始特征.针对车脸图像中像素位置的重要性差异,建立了加权稀疏约束非负矩阵分解的特征降维方法.通过判断特征相似性与车牌信息一致性,确定车辆是否合法.实验结果表明所提算法具有较好的识别性能,真实接受率与错误拒绝率分别可达到0.9875与0.04,并满足实时性要求.     

基于稀疏性约束非负矩阵分解的人脸年龄估计方法

基于人脸图像的年龄自动估计已经成为当前人脸识别领域的一个重要研究方向。首先通过非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法对基矩阵或系数矩阵进行稀疏性约束,用形成的更具有局部表达能力的子空间对人脸图像数据进行表示。然后使用径向基函数神经网络进行训练和测试,提取包含在大多数人脸图像上的年龄信息来进行年龄估计。实验结果表明,具有稀疏性约束的非负矩阵分解算法对年龄估计问题具有良好的应用效果。     

稀疏分解在信号处理中的应用

稀疏分解和稀疏表示是信号处理的新方法,有着广泛的应用。本文主要介绍稀疏分解在信号去噪、弱信号检测、频率估计和盲源分离等信号处理中的应用。     

基于QR分解的稀疏LSSVM算法

传统最小二乘支持向量机(LSSVM)一般通过随机选择部分样本得到核矩阵的低秩近似提高解的稀疏性, 为了使该近似分解用尽可能小的低秩矩阵更好地近似原核矩阵, 提出一种]基于正交三角(QR)分解的QRP-LSSVM稀疏算法. 采用QR分解保持正交的特性挑选差异更大的样本, 迭代地精选核矩阵的部分列得到核矩阵的Nystr-m型低秩近似, 并利用分解结果快速求得最小二乘支持向量机的稀疏解. 实验分析表明, 该算法在不牺牲分类性能的前提下可得到更稀疏的解, 甚至在稀疏水平不超过0.05%的情况下准确率也较高, 可有效解决大规模训练问题.     

基于随机方差调整梯度的非负矩阵分解

针对求解非负矩阵分解的乘性更新规则存在计算复杂度高且迭代效率低等缺点,提出一种随机方差参数调整梯度的方法.将方差缩减策略和乘性更新规则相结合,通过引入一个调整随机梯度估计量的参数校正梯度下降方向使其偏差与方差达到平衡,从而能快速、准确地逼近最优解.在真实数据集上进行仿真实验,结果验证了该算法的可行性和有效性.     

一种稀疏图正则化的非负低秩矩阵分解算法

非负矩阵分解方法(non-negative matrix factorization,NMF)广泛应用于图像聚类、计算机视觉、信息检索等领域。但是,现有的NMF方法还存在一些不足之处：①NMF方法直接在高维原始图像数据集上计算它的低维表示,而实际上原始图像数据集的有效信息常常隐藏在它的低秩结构中;②NMF方法还存在对噪声敏感以及鲁棒性差的缺点。为了提高NMF算法的鲁棒性和可解释性,提出一种稀疏图正则化的非负低秩矩阵分解算法(sparse graph regularized non-negative low-rank matrix factorization,SGNLMF)。通过低秩约束和图正则化,SGNLMF算法同时利用了数据的几何信息和有效低秩结构;此外,SGNLMF算法还对基矩阵加以稀疏约束,使得其鲁棒性和可解释性均有一定的提升。还提出了一种求解SGNLMF的迭代算法,并从理论上分析了该求解算法的收敛性。通过在ORL和YaleB数据库上的实验结果表明SGNLMF算法的有效性。     

基于非负矩阵分解的阴影检测方法

针对以往的矩阵分解方法不能保证分解结果非负的问题, 根据非负矩阵分解（NMF: Non negative Matrix Factorization）结果非负的特点, 提出了基于NMF的阴影检测方法, 并以此为基础将进一步引入的分块非负矩阵分解（BNMF: Block Non negative Matrix Factorization）应用于阴影检测。通过NMF/BNMF提取训练样本中阴影的亮度特征, 再根据特征识别测试样本中的阴影区域。实验结果表明,与基于奇异值分解方法相比, 该算法的阴影检测细节更清晰, 具有更好的效果。     

非负矩阵分解在能力验证中的应用

由于以往采用稳健统计分析方法对能力验证数据处理中遇到了诸多问题,如提供信息少,无法恰当描述实验室数据之间的相关性,当测试对象为多组分或多元素时,只能逐一分析单个项目,缺乏整体性,导致当比对内容与对象不断增加时不再适用.为解决此类问题,文章将非负矩阵分解(NMF)引入到能力验证数据处理中,并以CNAL T162和CNAS T0387为例对其测定的数据进行处理.研究表明,该方法可以多层次、多角度对数据进行分析;可将实验室按测试结果及相似性进行分类,便于对检测过程存在问题的查找和分析,也有利于检测实验室对自身测试水平的认识和评价.     

基于稀疏凸非负矩阵分解的混合数据特征提取与评价研究

针对目前缺乏对在线教学和传统课堂的混合数据融合分析,提出一种改进的凸非负矩阵分解特征提取算法,可有效提取学生学习行为数据的特征群集.根据群集特征的权值大小,依次选取多级特征指标,构建评价层、群集层、特征层3个层次上的PSR评价指标体系.依据评价指标体系采用综合加权法计算学生个体的质量评价值,对个体进行分级,分级结果与学...