基于局部学习的受限非负矩阵分解算法

为了利用样本的局部结构信息与少量标记样本的类别信息,提出了一种基于局部学习的受限非负矩阵分解算法,并应用于数据表示.为了考虑样本的局部结构信息,通过每个样本邻域构建出的分类器对样本的类别进行预测;同时,还将样本中存在的类别信息作为硬约束,使得相同类别的高维样本在低维表示空间保持一致.算法不仅利用了样本的几何流形结构信息与鉴别结构信息,还考虑了标记样本的类别信息,因此比传统的非负矩阵算法具有更强的鉴别性.在20Newsgroups文本库和ORL人脸库中的实验结果表明了算法能提高分解准确率和归一化互信息.     

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。     

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．     

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。     

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%.     

非负矩阵低秩分解的交替二次规划算法

非负矩阵分解算法有多种,但都存在着各自的缺陷.在现有工作的基础上,将非负矩阵分解(NMF)模型转化为一组(两个)二次凸规划模型,利用二次凸规划有解的充分必要条件推导出迭代公式,进行交替迭代,可求出问题的解.得到的解不仅具有某种最优性、稀疏性,还避免了约束非线性规划求解的复杂过程和大量的计算.证明了迭代的收敛性,且收敛速度快于已知的方法,对于大规模数据模型尤能显示出其优越性.     

一种改进的非负矩阵分解算法

给出一种广义的Kullback-Leibler代价函数,基于调比梯度下降法得到新的非负矩阵分解算法.新算法的优点是能够对稀疏非负矩阵进行分解,但是新算法的收敛性没有得到改善.进一步对新算法进行改进,数值实验表明改进后算法的收敛性得到明显改善.     

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.     

基于不动点方程的非负矩阵分解算法

从线性互补问题出发,通过非负矩阵分解问题与线性互补问题的关系,分别提出不动点方程的最速下降算法与最小梯度算法,证明了这两种算法的收敛性,并进行了数值实验.     

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NMF及其正交投影变换的数字水印算法

提出一种基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)及其正交投影变换的数字水印算法.利用NMF构造图像基于部分表示的基矩阵,将其正交并作为水印检测的密钥;将水印信息嵌入图像在正交基矩阵上投影的系数矩阵;再通过反变换重构图像.由于上述措施保持了NMF部分表示整体的能力,且改迭代运算为矩阵投影运算,因而算法在重构精度方面表现出明显的优势.将其应用到数字水印系统,并与文献[4]中实现的水印算法进行对比.实验结果表明,改进算法的鲁棒性更好,实用性更强.     

基于复合神经网络的网络业务分类算法

针对目前计算机网络业务流管理问题,提出了一种基于复合神经网络的网络业务分类方案．将复合神经网络用于网络业务源特征提取与分类的研究中,打包法和BP算法结合用于复合神经网络的训练．并分析比较与单个神经网络和模糊神经网络算法用于网络业务分类效果．计算机仿真结果表明,复合神经网络分类收敛快、误差小,比单个神经网络算法和模糊神经网络算法更优越；同时,研究结果为解决网络业务源特征提取与分类提供了一种有效的途径．     

基于非负矩阵分解的相关反馈图像检索算法

提出了一种新的基于非负矩阵分解(NMF)的相关反馈检索算法．在每次反馈过程中,由用户标记与查询图像相似的正例样本的特征向量构成样本矩阵,进行NMF分解,得到NMF的基矩阵和样本的系数矩阵,然后根据分解所得的模型进行检索．由于NMF在一定程度上勾勒出了相关图像在基矩阵所代表的空间中的分布,因而可以有效地提高检索的查准率．使用由500幅图像组成的图像库进行实验,通过与特征加权以及支撑向量机相关反馈方法的比较表明,该方法通过交互的NMF相关反馈,确实能使图像检索的查准率得到较大的提高．     

基于交通信息提取的区域交通状态判别方法

为了准确判别区域路网的交通状态,提出了基于交通信息提取的区域交通状态判别方法．在分析区域路网交通流宏观特性的基础上,结合区域路网的拓扑结构与交通流特征,提出区域交通状态判别指标体系,并基于可拓学建立了区域交通状态判别模型．以一个主干道区域路网为例,验证了路网交通状态判别方法的有效性．该交通状态判别方法可应用于在线交通状态分析和历史数据库交通运行特征的提取,为交通管理决策提供了基础信息．     

基于浮动车数据的交通状态估计精度仿真评价

针对大规模复杂路网条件下基于浮动车数据的交通状态估计精度评价,开发了基于交通仿真软件VISSIM的实时仿真分析方法.以上海市陆家嘴地区的微观仿真路网为例,通过30组仿真实验分析了浮动车比例和数据采样频率对路网覆盖率和平均行程车速估计精度的影响.结果表明:随浮动车比例和采样频率的增加,平均行程车速估计精度与路网覆盖率逐渐提高,当浮动车比例为8%和采样频率为1/10s-1时达到最优.     

睡眠剥夺对大脑状态影响的时-频-空分析

结合脑电信号EEG的小波变换和非负矩阵分解,寻求正常睡眠和睡眠剥夺（sleep deprivation,SD）两种条件下,大脑状态在时域、频域和空域的主要差异,探讨其发生机制,并建立综合评价方法．为此,获取两种条件下11名受试者的听觉诱发电位,对脑电gamma频段做小波变换得到时频信息,采用ANOVA统计计算每个时频点的F检验值,对此进行两分量的非负矩阵分解结果表明,SD引起的大脑状态变化主要发生在40Hz左右,刺激后约400ms处的额叶和前额叶位置．基于此,分别从时频复合域、时域和空域的角度来分析具体的变化,发现SD引起gamma振荡减少,活动时间延迟,额叶功能区兴奋性降低,推断SD的作用机制在于降低了神经元的活动和同步化效应．分析表明结合EEG的小波变换和非负矩阵分解,可以建立一条从时、频、空三域全面评价大脑状态主要变化的途径．     

基于改进黑洞算法优化ESN的网络流量短期预测

网络流量数据序列具有混沌特性.相空间重构后,采用一种改进黑洞算法优化回声状态网络的非线性模型对网络流量进行预测.改进黑洞算法是在现有工作的基础上提出一种新的新解生成机制,可以提高算法的收敛速度和精度;相比于遗传算法、和声搜索算法等其他优化算法,所提出的改进黑洞算法不依赖自身相关参数的准确设定;将其应用于回声状态网络4个重要参数的优化选取,使得预测模型具有较好的预测稳定性.通过Mackey-Glass混沌时间序列和网络流量公共数据集的仿真实验,结果表明所提出的方法具有较好的预测性能.     

基于大间隔粒计算的特征选择

通过寻找一个最优的特征子集,特征选择可以降低计算复杂度,提高分类精度以及结果的可理解性。提出基于大间隔信息粒化的特征选择算法,通过聚类等方式对原始数据进行单类信息粒化,然后在粒化的基础上构造了模糊间隔和类间隔2个评价指标进行特征评价。并分别在不同的数据上验证了这种特征选择方法的有效性,实验结果表明,基于大间隔粒计算的特征选择算法效果要优于其他的大间隔特征算法。     

基于KP= L2D2S2 矩阵分解的多变量自适应控制

本文针对矩阵分解的多变量自适应控制,提出了具有噪声与未建模动态系统的鲁棒自适应控制问题.在高频增益矩阵分解的基础上,得到等价自适应控制律,通过重新定义虚拟规范化信号,对多变量的MRAC方案进行了理论分析,并证明了闭环系统的稳定性和收敛性.最后仿真验证了该方案是可行的.