Fibonacci数的标准分解式中素因数13的指数

研究了 Fibonacci 数 nF 的标准分解式中素因数13的指数与下标 n 的关系,证明了 Fibonacci 数 nF 的标准分解式中素因数13的指数由下标 n 的分解式中因数7的指数与13的指数而确定     

采用矩阵分解模型的托攻击防御算法

提出一种基于矩阵分解模型的托攻击防御算法框架.首先,利用托攻击检测技术,度量用户是托用户的概率,并以此构造信任度权值矩阵;然后,将此权值矩阵引入到矩阵分解模型,以降低托用户攻击行为的影响;最后,通过求解新模型实现对用户评分的预测.实验结果表明:这类算法与其他协同过滤算法相比较,能够更有效地抵御托攻击.     

基于概率矩阵分解的用户相似度计算方法及推荐应用

用户相似度计算的合理性直接影响到协同过滤推荐的效果。提出了一种基于时序行为关系的用户消费网络图构建方法,通过定义用户间非对称相似度计算方法,确定用户间的初始相似度矩阵,然后利用概率矩阵分解的方法重构用户的相似度矩阵,挖掘潜在的用户近邻,将近邻关系应用到目标用户的项目推荐中,同时提出了基于时序行为关系和矩阵分解的协同过滤推荐框架结构。在实际数据集上对具体参数进行实验,并和其他方法进行了比较。实验结果表明,该方法可以有效提高协同过滤推荐效果。     

融合多视角信任的个性化推荐算法

为了提高传统协同过滤推荐算法推荐的准确度,对评分信任和社交信任赋予自适应的权重,结合概率矩阵分解算法,提出一种综合的个性化推荐算法.该算法在Filmtrust数据集上进行验证,并与相关算法进行对比,结果表明所提算法在MAE(mean absolute error)和RMSE(root mean squared error)指标上均得到有效的改进.     

极化SAR图像中的弱小舰船目标检测

结合最新的子空间数据分析方法--非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization, NMF),对极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中的弱小舰船目标提出一种全新的有效检测方法。该方法利用极化协方差矩阵分解,得到包含极化图像能量的特征值组,组成满足NMF要求的非负矩阵;然后采用稀疏限制的NMF来提取其中的主要特征,以此将舰船目标检测出来。采用国内全极化和双极化实测海洋数据进行实验,验证了本文方法的有效性。     

两类组合图的伴随多项式因式分解及色性

通过研究星图Sn=1的两类组合图的伴随多项式的因式分解,证明了这两种图的补图的色等价图的特征性质．     

几类非负矩阵分解算法及其在图像处理中的应用

介绍了几类非负矩阵分解算法及其在图像处理中的应用,并进行了图像处理实验,从cPu时间、相对误差以及重构后图像质量等方面对各个算法进行了分析和比较．     

基于Householder-QR分解的低复杂度天线选择算法

对多天线空分复用系统中以符号误码率为准则的天线选择算法进行了深入分析,针对以往传统天线选择算法对所有天线子集搜索计算复杂度高的问题,提出了基于复域Householder-QR分解的天线选择算法.所提算法深入分析了线性接收机接收端信噪比与系统信道矩阵之间的关系,利用接收端信噪比近似边界值得到了低复杂度的选择方案,该算法不仅有效地降低了计算复杂度,同时误码率性能与以往算法相近,提高了空分复用系统的传输可靠性,适用于实际相关信道传播环境.仿真实验表明,与传统算法相比该算法具有良好的性能.     

基于MPI电力系统潮流P-Q分解法的并行算法

为了更快更有效地提高大规模电力系统潮流计算的速度,引入并行处理技术,文中提出了一种基于MPI的电力系统潮流P-Q分解法的并行算法,将潮流计算问题分解为多个子任务在基于MPI消息传递模式的多处理机中同时进行计算.运用该并行算法,针对不同规模的网络进行潮流计算,结果表明,该并行算法能有效地提高电力系统计算的速度,具有广阔的应用前景.     

一种新颖的基于NMF的人脸识别方法

提出了一种新颖的基于非负矩阵分解(NMF)进行人脸识别的方法,读方法首先对人脸图像作NMF得到由人脸基图像组成的子空间矩阵及其对应的系数矩阵,然后将其重构获得NMF重构人脸图像,进而从原始图像中减去重构图像以获取残差图像.最后对残差图像作局部非负矩阵分解(LNMF)以提取其非负子空间及其系数矩阵,并将两次得到的系数矩阵混合,根据最近邻原则进行识别.在ORL标准人脸数据库上的实验表明,该方法具有更好的识别率.