广义规范矩阵的一些分解式

利用广义规范矩阵与亚规范矩阵在合同下的标准形与等价条件,给出了广义规范矩阵与亚规范矩阵的一些新的分解:广义极分解,正定可对称化酉分解,对称对合分解与谱分解.作为应用,作者得到了规范矩阵与正定矩阵的一些新的分解式..     

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.     

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M带滤波器组的视频编码方法

提出了一种基于M带滤波器组的视频编码方法，应用一种新的格型结构，用较少的参数设计M带滤波器组，同时引入正则性指标，针对正交和双正交系统分析提出了不同的参数化方法，在此基础上,提出了本文的视频编码方案中，应用设计出的滤波器组系数做变换，对零树编码采用显式量化和零树先深算法，快速有效地生成零树，与H．263相比，其性能有较大幅度的提高。     

行(列)对称矩阵的满秩分解和正交对角分解

提出了行(列)转置矩阵与行(列)对称矩阵的概念,研究了其性质,给出了行(列)对称矩阵的满秩分解和正交对角分解公式,极大地减少了行(列)对称矩阵的满秩分解和正交对角分解的计算量与存储量,且没有降低数值精度.     

Obtaining Profiles Based on Localized Non-negative Matrix Factorization

Nonnegative matrix factorization (NMF) is a method to get parts based features of information and form the typical profiles. But the basis vectors NMF gets are not orthogonal so that parts-based features of information are usually redundancy. In this paper, we propose two different approaches based on localized non negative matrix factorization (LNMF) to obtain the typical user session profiles and typical semantic profiles of junk mails, The LNMF get basis vectors as orthogonal as possible so that it can get accurate profiles. The experiments show that the approach based on LNMF can obtain better profiles than the approach based on NMF.     

复矩阵的Givens变换及其QR分解

实矩阵有成熟的三角分解算法,复矩阵尚无好的三角分解算法.为解决复矩阵的三角分解与QR分解问题,采用科学类比,重新拓展定义,演绎计算的方法,给出复Givens矩阵的定义,推导出了复Givens矩阵是酉矩阵,得到了用有限个复Givens变换将一个n维复向量旋转到任何一个给定方向的方法,证明了任何一个非奇异复矩阵能够通过有限...     

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。     

FMT系统中滤波器组的优化设计

基于滤波多音频（FMT）技术,给出了系统中滤波器组的设计,针对系统的某些特定要求对滤波器组的设计方法进行了优化,并对优化前后的系统在无线信道中的性能进行了仿真实验比较,结果表明,滤波器组的优化设计改善了系统的性能。     

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.     

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．     

基于图的Laplace矩阵和非负矩阵的图像分类

文章将图的Laplace矩阵和非负矩阵分解方法结合起来,应用于图像分类.对不同的图像先提取其特征点,再对提取得到的特征点构造图的Laplace矩阵,将构造的矩阵进行非负矩阵分解后得到图像的特征向量,最后将特征向量输入到PNN分类器中,对图像进行分类.对模拟图像和真实图像进行了多组实验,结果证明了该算法应用于图像分类的准...     

交换环上矩阵的一些性质

将有理整环上矩阵的一些性质，推广到交换环上，得到下列结果：对于任一交换环Ｈ，ｍ为Ｈ上的一非零元素，Ｔ为Ｈ上的ｎ阶对称矩阵，则必存在一Ｈ上的对称阵Ｓ和一个非零元素α，使得｜αＴ－ｍＳ｜＝ｍｉαｊ（ｉ，ｊ为满足ｉ＋ｊ＝２ｎ，且 ｉ≥ｎ的任意非负整数）。具中 ｜αＴ－ｍＳ ｜表示矩阵 αＴ－ｍＳ的行列式的值。以此为基础，得到交换环和主理想环上矩阵的一些性质。     

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.     

Fusion of multispectral and panchromatic images using multirate filter banks

In this paper, an image fusion method based on the filter banks is proposed for merging a high-resolution panchromatic image and a low-resolution multispectral image. Firstly, the filter banks are designed to merge different signals with minimum distortion by using cosine modulation. Then, the filter banks-based image fusion is adopted to obtain a high-resolution multispectral image that combines the spectral characteristic of low-resolution data with the spatial resolution of the panchromatic image. Finally, two different experiments and corresponding performance analysis are presented. Experimental results indicate that the proposed approach outperforms the HIS transform, discrete wavelet transform and discrete wavelet frame.     

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。     

基于稀疏性约束非负矩阵分解的人脸年龄估计方法

基于人脸图像的年龄自动估计已经成为当前人脸识别领域的一个重要研究方向。首先通过非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法对基矩阵或系数矩阵进行稀疏性约束,用形成的更具有局部表达能力的子空间对人脸图像数据进行表示。然后使用径向基函数神经网络进行训练和测试,提取包含在大多数人脸图像上的年龄信息来进行年龄估计。实验结果表明,具有稀疏性约束的非负矩阵分解算法对年龄估计问题具有良好的应用效果。     

基于递增权函数的邻接矩阵与非负矩阵分解的图像分类方法

将递增权函数的邻接矩阵和非负矩阵分解方法相结合,应用于图像分类.首先由图像中提取的特征点构造递增权函数的邻接矩阵,再对其进行非负矩阵分解,用分解后的特征向量作为PNN分类器的输入,实现对图像的分类.算法的可行性和准确性通过模拟图像和真实图像的多组实验得到了验证.     

贝叶斯非负矩阵分解语音增强的优化算法

为改进传统贝叶斯非负矩阵分解(BNMF)语音增强算法的性能,提出基于高斯混合模型的贝叶斯非负矩阵分解语音增强算法。该算法分为训练和增强两个阶段,训练阶段,对纯净语音与噪声分别进行训练,得到纯净语音字典、噪声字典与联合字典;增强阶段,采用最小均方误差法(MMSE)从带噪语音中重构原始干净的语音,达到语音增强的目的。实验表明,该算法在提高语音质量和抑制背景噪声等方面,均优于非负矩阵语音分解(NMF)算法与BNMF算法。     

基于SUSAN和加权非负矩阵分解的图像融合算法

为了更好地保留源图像边缘信息、提高抗噪能力,提出一种基于SUSAN和加权非负矩阵分解的图像融合方法.运用SUSAN对像素点进行分类,根据分类结果构建加权矩阵,最后运用加权非负矩阵分解方法实现图像融合.实验证明,该方法能有效地保留边缘信息且抗噪性较好.