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.     

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。     

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.     

一种受限非负矩阵分解方法

提出一种获取潜在语义的受限非负矩阵分解方法.通过在非负矩阵分解方法的目标函数上增加3个约束条件来定义受限非负矩阵分解方法的目标函数,给出求解受限非负矩阵分解方法目标函数的迭代规则,并证明迭代规则的收敛性.与非负矩阵分解方法相比,受限非负矩阵分解方法能获取尽可能正交的潜在语义.实验表明,受限非负矩阵分解方法在信息检索上的精度优于非负矩阵分解方法.     

基于局部非负矩阵分解的人脸识别

提出了一种基于局部非负矩阵分解的人脸识别方法,以单个人的训练样本集获取其人脸特征子空间,将识别图像向每一个特征子空间中进行映射及重构,在子空间内实现人脸识别。ORL标准人脸库进行的计算机仿真证实了该方法的有效性。     

非负矩阵分解及其在基因表达数据分析中的应用

介绍非负矩阵分解的基本原理及其在生物信息学中基因表达数据分析中的应用.并将该方法用于一组白血病微阵列数据的聚类,得到了新的结果.     

基于K-L算法的投影图正则非负矩阵分解

通过对投影非负矩阵分解(PNMF)增加数据点及其邻近点的约束,提出一种基于图正则化的投影非负矩阵分解(PGNMF)方法。PGNMF保留了数据在低维特征空间中局部几何结构的同时又对系数矩阵进行稀疏约束,既减少了存储空间,也提高了算法效率。理论分析和数据实验都验证了该算法的有效性。     

非负矩阵分解及其改进方法

首先,给出非负矩阵分解的数学形式,分析欧式距离和相对熵(KL)散度两种分解误差评价函数.然后,针对3种特殊形式的非负矩阵进行分解方法的改进,优化函数和迭代过程分别适用于正交非负矩阵、凸非负矩阵、投影非负矩阵的分解.结果表明:提出的改进方法简化了非负矩阵分解的过程.     

基于非负矩阵分解的OD矩阵预测

提出了一种非负矩阵分解-自回归模型,并用该模型对居民出行流量进行预测.该模型首先利用非负矩阵分解方法挖掘城市区域内的居民出行特征,而后在非负矩阵分解获得的特征矩阵和系数矩阵基础上对时序系数矩阵建立自回归模型,进而对起讫矩阵进行预测.以北京市出租车数据为基础,与时空权重K近邻、传统K近邻、反向神经网络、朴素贝叶斯、随机森林和C4.5决策树回归模型对比,实验结果表明,该模型的预测准确率有显著提升.     

应用非负矩阵分解的社交网络好友推荐

现有好友推荐方法只利用用户关系或内容信息进行推荐,难以获得较好的推荐质量． 针对该问题,在利用非负矩阵分解模型适合数据聚类以及数据约简的基础上,提出一种基于非负矩阵分解的好友推荐方法：FRNMF． 该方法采用基于非负矩阵分解的用户聚类为核心的好友推荐框架,利用用户好友关系网络信息和内容信息分别进行用户聚类,然后基于聚类结果计算用户间的综合相似度并进行好友推荐;不仅可以综合集成利用用户关系和内容两类信息,而且具有线性时间复杂度,还可以解决数据稀疏引起的推荐质量下降问题． 实验开发了FRNMF的原型系统,并在真实的新浪微博和学者网社交网络数据集进行对比实验,结果表明FRNMF比传统的好友推荐方法具有更好的推荐质量． 此外,对用户关系和内容两类信息的权重参数设置进行实验分析,分析表明适当提高用户关系信息的权重对于提高好友推荐质量具有促进作用．     

一种非负矩阵分解算法

提出了一种新的非负矩阵分解算法（NNMF）．通过引入Bergman距离函数定义了非负矩阵分解算法的代价函数,给出了迭代公式,并证明了其收敛性．实验结果表明：在适当的条件下,算法收敛速度较快;解的精确度较高．     

基于矩阵型惯性投影神经网络的非负矩阵分解算法

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.     

基于非负矩阵分解的流程工业过程监控方法

提出了一种新的基于非负矩阵分解(NMF)的过程监控方法.考虑到数据的某些局部特征能够包含许多重要信息,有助于对异常情况进行检测,将NMF引入工业过程监控领域,并详述了基于NMF的过程监控方法.基于TE过程的仿真实验验证了该方法的有效性.     

非负矩阵有非负满秋分解的条件

C.Pyc.Wallacc提出:我们不能确定非负矩阵一定有非负满秩分解。并希望对此作出判定.为此,本文讨论了非负满秩分解的条件,并由此判定非负矩阵一定有非负满秩分解的命题不能成立.即使非负对称阵也未必有非负满秩分解.     

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。     

基于小波变换和非负矩阵分解的人脸识别改进方法

针对NMF在识别人脸图像特征时分解速度慢,基空间不适应欧氏距离度量的缺点,提出了一种基于小波变换和非负矩阵基矩阵正交化的人脸识别方法.利用小波变换对人脸图像进行变换,选择LL分量既能抽取到人脸的实质特征又能有效减小数据维数,降低NMF分解的复杂性.同时对NMF的基矩阵实施正交化变换,在得到的正交基上进行投影.实验结果表明,该方法对光照变化、表情变化和部分遮罩不敏感,识别性能明显提高.     

一种自适应非负矩阵分解算法

首先, 通过引入自适应策略, 提出一种基于梯度下降自适应策略的非负矩阵分解算法. 其次, 通过比较重构非负矩阵的距离度量并自适应调节分解, 解决了传统非负矩阵分解方法在求解过程引入的随机性和基向量数目问题, 且该算法生成的基向量更具代表性. 最后, 以对吉林大学某学院本科生成绩进行分析和验证为例考察算法的有效性. 实验结果表明, 自适应非负矩阵分解方法重构矩阵较传统非负矩阵方法的鲁棒性更好, 并将错误率降低20.16%.     

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.     

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。