摘要：针对非负矩阵分解后的数据稀疏性较低,训练样本偏多导致运算规模持续增大的普遍现象,本文提出基于稀疏约束的非负正则矩阵学习算法,本文算法是在样本几何结构信息条件上执行非负矩阵分解操作,并且与学习算法结合,不仅能够有效保持样本局部结构,还能够充分利用前期分解结果参加迭代运算,从而达到降低运算时间目的.本文实验表明与其他算法比较来说,本文方法在ORL人脸数据库上最多节省时间14.84 s,在COIL20数据集上为136.1 s;而在分解后数据的稀疏性上,本文方法在ORL人脸数据库上的稀疏度提高0.0691,在COIL20数据集上为0.0587.实验结果表明了算法有效性.

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社