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基于RBFN一项目聚类的协同过滤推荐算法研究
高维数据的稀疏性问题是降低协同过滤技术推荐质量的主要原因之一.提出了基于径向基函数网络(RBFN)一项目聚类的算法来降低数据的稀疏性,应用径向基函数网络(RBFN)处理高维稀疏数据得到一个完整的矩阵,应用基于项目聚类的协同过滤推荐算法产生推荐.实验结果表明,本算法比其他算法能更好处理协同过滤中的稀疏性问题.刘玉峰,贺昌政 - 科技管理研究文章来源： 万方数据 -
图像过完备稀疏表示理论及应用综述
超完备字典稀疏表示作为一种有效表示模型,广泛应用于各种信号和图像处理任务中.介绍了稀疏表示的理论框架以及主要研究方向,分别从稀疏表示的可重构性和区分性两方面对其在图像处理及图像分析领域的应用进行综述.陈垚佳,张永平 - 电视技术文章来源： 万方数据 -
基于稀疏贝叶斯模型的视频恢复方法研究
结合压缩感知的稀疏表示理论和贝叶斯模型,提出一种在数据库中进行快速有效的视频信息查询和视频恢复的方法.根据最小l1范数重构数据信息的要求,方法利用贝叶斯模型对参数进行估计,并通过稀疏特性对视频分类和特征提取,达到恢复视频信息的目的.实验结果表明,比较主成成份分析和随机投影算法,该文的实现方法具有更好的恢复性能.朱立 - 中山大学学报(自然科学版)文章来源： 万方数据 -
一种稀疏表示的多姿态人耳识别方法
稀疏表示成为模式识别研究的热点之一.利用人耳的HOG特征,研究了一种新的基于稀疏表示的人耳识别方法.针对实际应用中,作为训练样本的人耳图片角度有限的情况,提出一种新的简单可行的人耳识别方案.主要包括人耳生物特征提取,特征降维和分类识别三部分.提取人耳图像的HOG特征,使用LDA降维,使用稀疏表示来进行分类.该方法将每个待识别的人耳图像表示为人耳HOG特征的稀疏线性组合.与多种方法的对比实验表明,该方法对于多姿态人耳图像的识别更精确,对于人耳角度变化有鲁棒性,在一定特征数范围内识别率稳定,对特征数选取要求低.田莹,张德斌,马浩迪 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
坡矩阵的积和式(英文)
在坡上讨论研究矩阵积和式的三类问题:首先,证明当Per(A)=1时,矩阵A的行与列的元素是互补的,同时给出矩阵A可逆的条件;其次,讨论积和式Per(A)与Per(AB)及Per(A+B)间的不等关系,给出若干不等式;最后,研究给出矩阵积和式Per(A)的若干分解.这些结果推广了分配格和交换坡上的相应的结论.张国勇 - 生物数学学报文章来源： 万方数据 -
一种基于变步长的稀疏度自适应匹配追踪算法
压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论突破了传统的采样定率,对于稀疏的或可压缩的信号,可同时进行采样和压缩.其中重构算法是压缩感知理论的研究热点之一,对采样过程的正确性验证有着重要意义.稀疏度自适应匹配追踪算法(Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP)在迭代过程中采用固定步长,容易导致过估计和欠估计.为解决该问题,根据相邻信号能量差的变化规律,在迭代过程中采用对数型的"变步长",即迭代的初始阶段步长增长速度较快,当能量差达到一定阈值时,则步长增长速度较慢,并设置双阈值严格控制逼近的精确度.实验表明,改进后算法提高了重构质量,尤其是在当采样率较低时,仍有较好的重构效果.毕学霞,尚振宏,强振平,刘辉 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
一种点云模型的内蕴对称检测算法
三维几何模型的对称检测在几何处理领域具有重要意义,点云模型由于通常包含噪声及数据缺失,其内蕴对称检测非常困难.基于非负矩阵分解和模型骨架,提出1种点云模型的内蕴对称检测算法,对于给定的点云模型,提取其曲线骨架,以选举方法获取反映模型表面点间对称性的骨架点对,构造包含模型对称属性的对称对应关系矩阵,利用非负矩阵分解分析对称对应关系矩阵,通过聚类的方法获取点云模型上的对称区域.实验表明,可以有效地检测点云模型的内蕴对称属性.谢东来,马颖亮 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于非负矩阵分解的网络重叠社区发现研究
重叠社区发现已成为复杂网络研究的热点内容.传统基于非负矩阵分解的社区发现方法忽视了特征矩阵选择的重要性,通过模块度优化来确定社区数目导致计算开销大和存在模块度分辨率受限制等问题.针对上述问题,提出了一种基于受叶斯竞验的非负矩阵分解社区发现方法,通过引入贝叶斯非负矩阵分解模垄.实现了对社区数目的有效迭代求解,为了得到节点与社区的隶属关系.采网线性转换函数思想定义了社区隶属度指数.并通过设定合理的划分阈值得到网络重叠社区结构,在不同规模的计算机生成和真实世界网络上进行了测试,并与典型算法进行比较,实验结果表明了该算法的可行性和有效性.李玉翔,李弼程,郭志刚 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于三角模糊数的测试性分配方法
在考虑多因素影响的测试性分配中,需要专家通过两两比较来确定诸因素的相对重要性.然而由于人们的判断具有模糊性和不确定性,故在构造比较判断矩阵时所给出的判断往往不是确定的数值.针对这一问题,本文提出基于三角模糊数的测试性分配方法.该方法用三角模糊数表示专家评判数值范围,考虑人判断的模糊性,将无弹性的硬指标转化成模糊的软指标,建立基于三角模糊数的结构模型,同时结合层次分析(APH)方法进行指标权重的确定,由得到的权重进行测试性指标的分配.最后结合实例对本方法进行应用研究,应用结果验证了此方法的可行性.汤文超,李文海,邓露,罗恬颖 - 测试技术学报文章来源： 万方数据 -
一类树的SL谱刻画
图的谱理论是图论与组合矩阵论的一个重要研究领域.设图G是一个有n个顶点、m条边的简单图,Q(G)为图G的无符号拉普拉斯矩阵,树图是图论研究的一类重要的图,为了确定一类树的SL谱惟一性,利用图与同谱图之间的关系,运用删边缩边原理,探讨了两组顶点数目的树图.通过比较两组图中子树数目的大小逐项排除和删边删点的方法证明了一类树的SL谱惟一性.高卓玛,赵海兴 - 现代电子技术文章来源： 万方数据
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