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.     

GPCR配体药效团数据库的构建

G蛋白偶联受体(GPCR)是人体内一类重要的药物作用靶标.针对GPCR配体进行了较全面的药效团模拟研究,有效地整合针对GPCR进行药物发现研究的数据,并构建了相应的药效团数据库.收集并构建了GPCR的8个大类17个亚型的不同配体共110个药效团模型,作为GPCR配体药效团数据库的首批数据.通过统计分析发现:87%GPCR配体药效团中含有疏水性基团(Hydrophobic,HY),66%包含芳香性基团(Ring aromatic,RA),45%含有正离子基团(Positive ions,PI),GPCR药效团数据库的建立极大地方便了开发设计新的具有选择性的GPCR配体.     

关于矩阵的LR和QR分解

本文利用矩阵的ＱＲ分解证明了Ｃ上的ｎ阶对角酉阵群和ｎ阶非奇异对角矩阵群的一个商群是同构的。并且利用矩阵的ＬＲ分解和ＱＲ分解，给出了某些运用。     

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。     

基于矩阵分解和混沌置乱的数字水印算法

为了提高运算效率,同时保证算法的不可见性和鲁棒性,提出了一种基于矩阵Schur分解的盲水印算法．首先利用混沌原理对水印信息置乱加密,然后将分块载体图像进行离散余弦变换（DCT）,利用矩阵分解理论得到对称矩阵,将对称矩阵作Schur分解,通过量化调制完成水印的嵌入．结果表明,该算法运算量小,并且具有良好的不可见性和鲁棒性．     

基于知识表示学习的协同矩阵分解方法

针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数据的缺失.实验结果表明,该方法显著地提升了矩阵分解模型的推荐效果,在一定程度上解决了协同过滤的冷启动问题.      

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.     

LoG矩阵分解的肿瘤基因特征提取方法

伴随着基因芯片的发展,通过研究海量的基因表达谱数据来识别肿瘤已成为生物信息学研究的热点.提出一种基于LoG(Laplace of Gaussian)矩阵分解的肿瘤基因特征提取方法,该方法首先将样本数据映射为高维空间中的点,然后构建点与点之间的LoG矩阵,在保留样本分类信息的情况下,使得无结构信息的基因表达谱数据变成具有结构信息的图,再对LoG权值矩阵进行非负矩阵分解得到能够表征样本特征的特征分量,最后用KNN对样本进行分类.通过对白血病和结肠癌基因表达谱数据的特征提取,验证该文方法的可行性和有效性.     

基于矩阵分解的电力物资需求预测

准确预测变电站及配网工程的物资需求,对于节约工程成本,提高资金利用率,具有重要意义.尽管研究者在电力物资需求预测方面已经开展了一系列的研究,提出了很多预测模型和算法,例如基于神经网络的算法,然而,这些算法普遍存在输入数据过于简单和理想、仅对少数几种物资的需求量进行了预测实验、预测的准确率偏低等不足.因此,目前生产系统普遍采用人工方式进行电力物资需求预测,由有经验的领域专家根据工程初步设计方案预测各类物资的需求量.为了解决现有电力物资需求预测方法存在的不足,本文提出基于矩阵分解的预测方法,以电网建设项目物资需求历史数据和项目计划的部分物资作为输入,通过矩阵分解算法对项目其他物资需求用量进行预测.矩阵分解算法不需要大量的历史用量数据,只用部分项目的物资数据就能进行预测,且算法不需要提前进行训练.     

矩阵的和与积分解形式

讨论了有关矩阵可表示为某些简单或特殊矩阵的和、积的形式.     

o-对称矩阵的Schur分解和正规阵分解

给出o-对称矩阵概念及结构,研究其中具有轴对称结构矩阵的Schur分解和正规阵分解与其一子阵Schur分解和正规阵分解之间的定量关系,得到一些新结果,据此可大大减少这类结构矩阵的Schur分解及正规阵分解的计算量和存储量.     

基于矩阵分解的降水时空插值方法

为了提高基于雨量站网观测值估算降水空间分布的精度,同时考虑降水的时序发展趋势和站点空间分布,将传统的插值方法(反距离权重法、普通克里金法)和Funk矩阵分解(Funk-SVD)模型结合,提出了一种基于矩阵分解的插值方法,并采用黄河流域小浪底到花园口区间2009-2012年多场降水的日观测数据进行了精度检验.结果表明,通...     

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.     

基于低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除方法

为了较好地去除遥感图像中的薄云遮挡,还原地表图像,提出了一种利用低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除算法。该算法根据薄云图像的低秩特性,将图像进行低秩矩阵分解,得到背景、前景和薄云图像。然后将去除薄云信息后的前景和背景信息相融合,得到地物成分。将该算法与其他传统算法应用在卫星影像数据上,对薄云去除效果运用主客观指标进行比较。实验结果表明,该算法能够克服传统算法中细节丢失以及去除不完全的问题,不仅能够在不同地物场景下对薄云进行去除,而且能够较好地保留地物的细节信息。     

P-增广矩阵推理与信息的智能分解挖掘

利用内P-增广矩阵推理、外P-增广矩阵推理与P-增广矩阵推理分别给出信息智能内-分解、信息智能外-分解与信息智能内-外分解, 给出它们的属性关系、内-分解生成的信息智能分解挖掘、外-分解生成的信息智能分解挖掘与内-外分解生成的信息智能分解挖掘、分解挖掘定理与分解挖掘准则,最后,给出信息智能分解挖掘的应用。     

基于矩阵分解和聚类的协同过滤算法

基于矩阵分解和聚类提出一种协同过滤推荐算法. 先利用交替最小二乘（ALS)算法进行矩阵分解, 再利用改进的k-均值聚类算法弥补单一ALS算法在后期协同过滤阶段产生的大计算量问题, 解决了由于减小原始矩阵高维度、 高稀疏性带来的推荐准确度较低的问题, 极大提高了计算速度和推荐精度. 实验结果表明, 改进算法在推荐准确性上有明显提高.     

基于连通性指标的网络分解方法

为减少由网络分解造成的网络分析精度损失,基于系统科学中节点删除的方法,提出一种度量节点间连通性影响的指标——相对连通系数.以该指标为依据,应用主成分分析方法提取与目标相关的节点来生成子网的方式建立了新的网络分解方法,在解空间损失较小的情况下降低了网络分析的计算复杂性.求解最短路径的试验表明:该方法可有效控制网络分解造成的精度损失;网络规模压缩至原有的20.12%,而最大误差为13.85%;计算时间由秒级降至百毫秒级.     

基于流形正则化非负矩阵分解预测药物-靶蛋白作用关系

识别药物-靶蛋白作用关系是当前药物研究的重要内容,其可帮助识别已有药物的新功能,发现药物的"偏靶蛋白"等。现有预测算法对新药物的作用靶蛋白,及新靶蛋白的作用药物预测存在困难,由此提出一种新奇的基于流形正则化非负矩阵分解的新药物/新靶蛋白作用关系预测算法,该方法首先通过聚类算法构建新药物/新靶蛋白的初始作用标签,然后设计引入流形学习正则化约束的非负矩阵分解算法预测药物-靶蛋白作用关系,最后在四个经典数据集中测试,并与最新预测算法BLM-NII、RLS-WNN和WKNKN+WGRMF算法进行比较,证明本文算法可获取较高的预测精度。     

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。