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%.     

矩阵三角分解的递归算法

将递归方法引入稠密线性代数的计算,能产生自动的矩阵分块,使算法适合于当今分级存储高性能计算机的结构,提高运算速度。文章对求解线性代数方程组的矩阵三角分解递归算法进行了研究,给出了算法的详细推导过程。     

二次规划的矩阵分解算法

本文利用广义逆和矩阵的分解理论讨论二次规划问题(QP),并给出了一个求解二次规划问題的矩阵分解算法。     

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.     

矩阵分解及其求逆矩阵

Ｄｏｏｌｉｔｔｌｅ对矩阵分解为在矩阵的各阶主子矩阵为非奇异的条件下，Ａ可唯一的分解为一个下三角分块矩阵与一个上三角分块矩阵和乘积形式。本文给出若矩阵Ａ的左上主子矩阵有一个ｒ阶主子矩阵为非奇异的，则Ａ可分解为一个下三角分块矩阵与一个上三角分块矩阵的乘积形式，并给出求逆的计算方法。     

矩阵三角分解的递归算法

将递归方法引入稠密线性代数的计算，能产生自动的矩阵分块，使算法适合于当今分级存储高性能计算机的结构，提高运算速度。章对求解线性代数方程组的矩阵三角分解递归算法进行了研究，给出了算法的详细推导过程。     

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.     

TOEPLITZ—块矩阵的快速QR分解算法及其并行实现

本文对Ｔｏｅｐｌｉｔｚ－块矩阵的ＱＲ分解和逆分解，提出了一个在Ｏ（ｋｍｎ＋ｓｍｎ）的乘这算次数内，通过同一个变换同时计算Ｒ，Ｑ＾Ｔ，Ｒ＾－的算法，并给出了该算法的并行计算过程。     

两种快速DCT算法的矩阵分解与分析

利用矩阵乘法理论来分析Loeffler DCT算法和Feig DCT算法.通过使用矩阵分解的表示形式,指出了两种算法的区别与联系,这种矩阵分解的表示形式和分解过程有利于对算法的理解和进一步提出更好的快速算法.     

矩阵的PQ分解及线性方程组

给出了矩阵的一种三角分解法——PQ分解，并利用这种分解讨论了线性方程组Ax=6的解法，最后就对称正定矩阵的特殊情形给出了类似于Cholesky分解的平方根分解法。     

用QQ-SVD解矩阵方程A=BXC

对于任意给定的矩阵C∈Cq×n,A∈Cm×n,B∈Cm×p,利用QQ-SVD分解给出了矩阵方程A=BXC的一个通解公式.利用这个通解公式,还给出了解集合中解的最大秩和最小秩.     

关联估计的递阶多变量DMC算法

针对实际多变量预测控制算法中存在的离线计算复杂、实时性较差等问题,设计基于关联估计的递阶多变量动态矩阵预测控制(DMC)算法．文中分析算法的有效性和稳定性．说明算法的程序实现方法．实际造纸机控制结果表明。该算法具有简单、易实现、实时性好的特点．能够达到具有较好的控制效果。     

矩阵Doolittle分解的快速算法

选列主元的Doolittle分解是一种稳定的矩阵三角分解算法。在使用计算机运算时,能将运算过程中产生的机器数截断误差缩小。但是在进行选列主元的过程中,包含大量的数据交换操作,降低了运算的效率。本文提出一种使用交换指针代替交换整行元素的方法来提高运算的效率,可以将交换数据的工作量减少到原来的1/n(n为矩阵的阶数)。通过实验程序运行的结果证明,运算结果正确,算法执行过程稳定、可靠。     

电力系统功率极限点的矩阵分裂算法

把增广潮流方程以克服功率极限点处Ｊａｃｏｂｉ阵奇异的扩展方程与矩阵分裂技术相结合,将确定功率极限点的４Ｎ＋１阶扩展方程的修正方程转化为四个系数矩阵完全相同的２Ｎ＋１阶方程,不仅克服了潮流Ｊａｃｏｂｉ矩阵在功率极限点的奇异性,而且可以大幅度地提高功率极限点的计算速度,快速、精确地求出极限点处理的潮流解和相应的负荷增加因子。     

具有模糊校正的GPC在NCS中的应用

针对网络的引进而产生的时延及系统的不确定性问题,在GPC控制算法的基础上通过加入模糊校正的方法更好的解决了网络控制系统中系统模型失配和噪声干扰等对系统控制效果的影响,仿真结果验证了控制器设计方法的有效性.     

一种新的自适应预报控制算法

提出了一种新的自适应预报控制算法。证明了该算法具有全局收敛性。举例说明了如何根据实用中受控对象的先验知识构造具体的全局收敛算法。仿真研究表明该算法具有良好的控制性能。     

投影矩阵分解定理的一种证明

利用初等矩阵理论方法,证明了投影矩阵分解定理．此定理是研究复杂系统的基础定理．对称分析理论和正交分析理论是研究复杂系统的基本理论,而矩阵象是研究对称性和正交性的主要工具．此定理的主要作用是研究处理矩阵象的运算规律,这些规律是提出的GL算法、零成分搜索法、对称性全局方差分析、正交性全局方差分析等新方法的数学基础．     

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．     

广义预测PID控制算法

本文根据广义预测控制(Generalized Predictive Control,简写GPC)与PID控制控制律结构的相似性,通过对广义预测控制性能指标函数中控制加权序列Qj(z-1)的配置给定,导出了具有PID算法结构的广义预测控制律。从而借助广义预测控制算法参数的递推关系链,自动优化整定PID调节参数,并实施广义预测PID控制。