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.     

一类o-对称矩阵的3种分解

给出o-对称矩阵概念及结构,研究其中一类o-对称矩阵的LDU分解和Cholesky分解及三对角分解,给出了分解公式,得到一些新结果,据此可大大减少这类矩阵的LDU分解和Cholesky分解及三对角分解的计算量和存储量.     

处理核磁共振数据的一种改进非负矩阵分解算法

文章将非负矩阵分解算法（NMF）引入到核磁共振数据处理中,由于NMF对因子矩阵随机初始化会造成解不稳定的问题,论文中用系统聚类法对样本进行聚类,然后取其均值初始化基矩阵,最后进行乘性迭代找出最优解,根据系数矩阵获得最终的分类结果,找出影响其分类的变量．     

基于SUSAN和加权非负矩阵分解的图像融合算法

为了更好地保留源图像边缘信息、提高抗噪能力,提出一种基于SUSAN和加权非负矩阵分解的图像融合方法.运用SUSAN对像素点进行分类,根据分类结果构建加权矩阵,最后运用加权非负矩阵分解方法实现图像融合.实验证明,该方法能有效地保留边缘信息且抗噪性较好.     

基于NMF技术探寻早期AD基因表达调控网络

利用非负矩阵分解(NMF)技术,依据加强算法的稀疏性对患早期阿尔茨海默症(AD)样本的基因表达数据进行分析,提取对疾病早期诊断具有重要意义的显著基因,样本分类实验结果证明了算法的有效性.在此基础上,结合与炎症反应有重要关系的NF-κB等基因初步建立了与早期AD密切相关的基因表达调控网络结构图,为AD致病机理的探询、早期诊断与治疗等提供了有益的途径和方法.     

融合图注意力网络和注意力因子分解机的服务推荐方法

为了解决服务推荐过程中的特征稀疏问题、提高服务的语义表示能力,进而提升推荐的准确性和有效性,提出基于图注意力网络(graph attention networks,GAT)研究服务推荐方法,引入服务的组合权重和组合的结构信息,综合利用多种服务特征,提高服务推荐质量。将GAT和注意力因子分解机(attention factorization machine,AFM)结合在一起,利用多头自注意力机制,学习每个节点在图邻域中的重要性;进行信息聚合,处理网络中的不同图结构,以适应服务动态变化的场景。 实验结果显示,在数据平衡的情况下,提出的方法性能表现均好于对比方法;在数据不平衡的情况下,提出的方法大部分性能指标也表现良好,达到了提升服务推荐准确性和有效性的目标。     

融合多视角信任的个性化推荐算法

为了提高传统协同过滤推荐算法推荐的准确度,对评分信任和社交信任赋予自适应的权重,结合概率矩阵分解算法,提出一种综合的个性化推荐算法.该算法在Filmtrust数据集上进行验证,并与相关算法进行对比,结果表明所提算法在MAE(mean absolute error)和RMSE(root mean squared error)指标上均得到有效的改进.     

n元一次同余方程的解与自由模Z(n)m

在自由模的理论基础上,给出n元一次同余方程解的形式,解的个数定理和求解方法等结论。     

行（列）对称矩阵的极分解与广义逆

考虑行（列）对称矩阵的极分解与广义逆, 给出了行（列）对称矩阵的极分解和广义逆的计算公式, 并导出了行（列）对称矩阵极分解的系列扰动界. 结果表明, 所给方法既减少了计算量与存储量, 又不会降低数值精度.     

Fibonacci数的标准分解式中素因数13的指数

研究了 Fibonacci 数 nF 的标准分解式中素因数13的指数与下标 n 的关系,证明了 Fibonacci 数 nF 的标准分解式中素因数13的指数由下标 n 的分解式中因数7的指数与13的指数而确定