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基于矩阵型惯性投影神经网络的非负矩阵分解算法
引用本文:李小玲,夏又生.基于矩阵型惯性投影神经网络的非负矩阵分解算法[J].福州大学学报(自然科学版),2023,51(1):1-8.
作者姓名:李小玲  夏又生
作者单位:福州大学数学与统计学院,福建 福州 350108
摘    要:提出一种基于矩阵型神经动力学优化的非负矩阵分解算法.将矩阵非负分解优化问题首先转换为两个矩阵变量凸优化子问题,针对其子问题分别提出矩阵型惯性投影神经网络;然后,采用交替迭代方案寻找矩阵非负分解优化问题的解.理论分析证明了矩阵型惯性投影神经网络能收敛于矩阵变量凸优化子问题的最优解,并且基于矩阵型神经网络的交替迭代算法可以收敛到矩阵非负分解优化问题的偏最优解.最后,所提出的基于矩阵型神经网络的交替迭代算法被有效地应用于人脸识别.

关 键 词:非负矩阵分解  矩阵动力学优化  惯性投影神经网络  人脸识别
收稿时间:2021/10/31 0:00:00
修稿时间:2021/12/23 0:00:00

A nonnegative matrix factorization algorithm based on matrix-type inertial projection neural networks
LI Xiaoling,XIA Yousheng.A nonnegative matrix factorization algorithm based on matrix-type inertial projection neural networks[J].Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition),2023,51(1):1-8.
Authors:LI Xiaoling  XIA Yousheng
Abstract:
Keywords:
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