作者:罗永; 李建平; 王晓 期刊:《大学数学》 2019年第06期
分析了MOOC观看视频行为数据的特征和影响学习者持续观看视频的因素,以及MOOC最受欢迎视频时长的分析方法.研究结果表明MOOC观看视频行为数据具有稀疏性和低秩的特点,在MOOC观看视频行为数据中包含了大量无效的学习行为;影响学习者持续观看视频的因素很多,且相互独立,不存在主导因素.本研究对促进MOOC课程的建设和发展有积极的作用.
张量修补作为矩阵修补在结构性上的延伸与拓展,因其能更好地刻画现实生活中的数据结构,被广泛应用于化学荧光光谱数据、医学图像处理、脑电图、人脸识别等领域。本文通过对张量CP分解中特征向量平滑性的全变分约束的改进,对图像修补问题进行了研究。实验结果表明,通过改进的平滑约束张量修补算法优于现有的张量修补算法。
作者:史加荣; 张安银 期刊:《陕西理工大学学报·自然科学版》 2018年第04期
在获取高维多线性数据的过程中,元素通常丢失,而概率张量分解能够在不破坏数据结构的前提下有效地补全丢失值。综述了近几年出现的主要概率张量分解模型。首先,讨论了经典的张量分解模型;其次,将概率张量分解模型分为平行因子分解和塔克分解两大类,并给出了求解方法及优缺点。在模型求解过程中,分析了两种最常用的方法:变分贝叶斯推断和吉布斯采样。最后,指出了有待进一步研究的问题。
作者:苏运; 卜凡鹏; 郭乃网; 田世明; 田英杰; 张琪祁; 瞿海妮; 柳劲松 期刊:《现代电力》 2019年第03期
在电力系统负荷预测中,使用传统的单任务学习方法未考虑多个地点的负荷间的潜在关系,忽视关联信息在多个地点间传递的可能会导致学习效果欠佳。针对这一问题,本文提出基于低秩表示的多任务学习方法进行多个地点的多任务负荷预测,该方法在学习过程中可以提取不同位置的负荷预测模型的共享低维表示,从而可以挖掘多个任务之间的关联关系,同时又可以区别不同任务之间的差别。实验表明,多任务负荷预测的平均性能优于决策树和随机森林等...
作者:苏晓萍; 宋玉蓉 期刊:《智能系统学报》 2018年第03期
当复杂网络的边具有正、负属性时称为符号网络。符号为正表示两用户间具有相互信任(朋友)关系,相反,符号为负表示不信任(敌对)关系。符号网络中的一个重要研究任务是给定部分观测的符号网络,预测未知符号。分析发现,具有弱结构平衡特征的符号网络,其邻接矩阵呈现全局低秩性,在该特征下链路符号预测问题可以近似表达为低秩矩阵分解问题。但基本低秩模型中,相邻节点间符号标注的局部行为特征未得到充分利用,论文提出了一种带偏置的低...
作者:胡燕; 李开宇; 崔益峰 期刊:《电子测量技术》 2018年第11期
为了进一步提高人脸识别方面的性能,提出了基于Fisher判别的结构化低秩字典学习算法。该算法基于训练样本的标签信息将低秩正则化以及结构化稀疏同时引入到所学习的具有识别力的字典上。在字典学习过程中,首先利用样本的重建误差约束样本与字典之间的关系;其次将Fisher准则应用到稀疏编码过程中,使其编码系数具有识别能力;由于训练样本中的噪声信息会影响字典的识别力,所以在低秩矩阵恢复理论的基础上将低秩正则化应用到字典学习过...
作者:杨章静; 张凡龙; 张辉; 杨国为; 李佐勇; 罗立民 期刊:《计算机科学与探索》 2018年第12期
针对现有图像恢复方法无法同时分离出稠密噪声和稀疏噪声的不足,提出了一种三分解模型(tridecomposition model,Tri-Decom)。该模型目的是将矩阵分解为三个分量矩阵,其中第一个矩阵表示干净数据,具有低秩性质,通过核范数刻画;第二个矩阵表示噪声数据,具有稀疏性质,通过L1范数刻画;第三个矩阵也表示噪声,但具有稠密性质,通过F范数刻画。通过不同的刻画函数可将观测数据分成干净数据、稀疏噪声和稠密噪声。为求解模型,设计了一种基于...
作者:史加荣; 李雪霞 期刊:《气象科技》 2019年第03期
传统的气象数据推测大多基于插值方法,而此方法需要近邻台站的完整观测数据,这在很大程度上限制了插值方法的应用。为此,本文提出了一种基于矩阵补全的气象数据推测方法,该方法根据气象数据的近似低秩性来推测缺失数据。首先,选取我国662个气象台站2004—2013年的逐日平均温度和日照时数两种气象要素作为研究对象,通过矩阵奇异值的累积贡献率来检验数据集的近似低秩性。然后设计了两组试验,第1组试验考虑了不同采样概率下各年份的...
作者:刘凯; 冯辉; 杨涛; 胡波 期刊:《电子与信息学报》 2018年第01期
3维多输入多输出(3D-MIMO)系统能有效提升频谱效率,提高系统容量。但用户数和天线数的剧增,无法保证所有用户的导频都正交,给3D-MIMO信道估计带来估计精度下降和复杂度增加等问题。该文分析了上行3D-MIMO系统信道的结构稀疏特性和低秩特性,并基于这些特性提出一种信道估计算法,给出了算法的收敛性和复杂度。仿真结果表明估计算法能准确地恢复3D-MIMO的信道系数,并有较低的复杂度。
作者:马晓勉; 路利军; 高园园; 马建华 期刊:《暨南大学学报·自然科学与医学版》 2016年第01期
目的:Myocardial perfusion(MP)PET动态扫描中低光子计数通常会导致PET图像质量严重退化,直接影响后期定量分析的准确性与可靠性,亟待专用的恢复模型,以获取优质的PET图像.方法:本实验提出一种基于低秩框架的心肌灌注动态PET图像恢复模型,其基本假设是动态序列PET图像可以分解表示为低秩成分及稀疏成分并分别进行约束.在此基础上,利用迭代软阈值法进行求解.结果:提出的模型应用于Rb82MPPET心肌灌注成像仿真数据以及临床心肌...
作者:屈乐乐; 葛亚楠; 蓝晓宇 期刊:《 电讯技术》 2017年第10期
针对穿墙雷达(TWR)成像过程中墙杂波与成像空间分别具有低秩性和稀疏性的特点,提出了一种基于低秩稀疏约束的穿墙雷达成像算法。所提成像算法通过奇异值软阈值法和l1范数最小化技术进行迭代求解低秩稀疏约束优化问题,实现在墙体强反射波存在的探测环境中基于压缩感知框架对墙后隐蔽目标的准确成像重建。仿真和实验数据的处理结果验证了所提成像算法的有效性和准确性。
聚焦于非凸的低秩逼近模型,提出了一类定义在矩阵奇异值上的非凸函数g,实际上很多著名的非凸函数都满足g函数的条件。将g函数引入带权核范数最小化模型得到更一般的模型,可以很好地解决模型中的权重选择问题。将该模型应用于图像去噪领域,并针对该模型给出收敛的求解算法。仿真实验表明,相对其他先进的算法所提方法更具优势。
作者:俞珍秒; 杨明 期刊:《南京大学学报·自然科学》 2017年第03期
高光谱图像在采集过程中极易产生高斯、椒盐、条纹等噪声,从而对后续的地物空间识别工作产生影响.因此有效的噪声去除工作在高光谱图像处理中是不可缺少的一步.鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)是能将受稀疏噪声干扰的低秩矩阵进行有效恢复的模型.高光谱图像由于其光谱特征之间存在很高的相关性,即每个光谱特征可以用光谱端元的线性组合来表示,因此高光谱图像具有高度低秩性,从而RPCA算法能在高光谱图...
作者:黄经纬; 杨国亮; 胡政伟; 王艳芳 期刊:《科学技术与工程》 2017年第07期
为解决肿瘤基因表达谱数据后续研究需要完整数据矩阵的问题,针对包含缺失点的数据集。提出基于矩阵填充(matrix completion)与模糊C均值(fuzzy c-means algorithm,FCM)相结合的缺失点估计方法(FCM_MC)。该方法充分利用肿瘤基因表达谱数据的冗余信息,通过模糊C均值聚类得到具有良好的低秩特性的基因语义片段,再利用矩阵填充方法分别对每个语义片段进行缺失点的重建。在不同数据集上进行实验,与传统缺失点估计算法比较。实验表...
作者:臧玉婷; 黄樟灿; 刘海明; 熊江; 孙昊 期刊:《数学》 2017年第02期
本文研究了受到非高斯噪声污染及边框信息不完整的车牌图像校正的问题.利用鲁棒主成分分析与旋转变换结合的方法,获得了更具普适性的车牌矫正方法.并通过与主成分分析法、旋转投影法的矫正结果相比较,推广了本文方法具有更好的鲁棒性和普适性的结果.
作者:徐联微; 杨晓梅 期刊:《计算机工程与设计》 2017年第04期
为将动态背景从提取的运动目标中分离出来,提出一种基于高阶奇异值分解(HOSVD)和全变分(TV)的运动目标提取方法。将观测视频表示为张量,将其视为低秩的平稳背景、稀疏且在时间和空间上连续的运动目标、更加稀疏的动态背景3个部分之和,用TV正则项约束运动目标,建立动态背景下的运动目标提取模型,用交替方向乘子法(ADMM)求解该最小化约束问题。实验结果表明,在动态背景情况下,该方法相对于其它两种经典算法能更好克服动态背景...
作者:孔繁锵; 卞陈鼎; 李云松; 郭文骏 期刊:《西安电子科技大学学报》 2016年第06期
针对高光谱混合像元的丰度矩阵具有行稀疏特性,提出一种非凸稀疏低秩约束的高光谱解混方法.首先,建立高光谱图像非凸稀疏低秩约束模型,将丰度系数矩阵的非凸p范数作为稀疏约束,并将丰度系数矩阵奇异值的非凸p范数作为低秩约束;其次,构建联合低秩性先验与稀疏性先验的非凸极小化模型,并提出求解的增广拉格朗日交替极小化算法,将复合正则化问题分解成多个单一正则化问题,交替迭代求解.实验仿真结果表明,该算法比贪婪算法和凸优化算法...
作者:陈思吉; 杨晓梅; 吕雪霜 期刊:《计算机应用研究》 2016年第10期
为了加速动态核磁共振成像的重建,并提取动态组织部分,提出一种基于将稀疏和低秩先验分离的重建方法。算法利用鲁棒主成分分析法,将动态MRI看做静态背景和动态组织的合成,建立相应的低秩矩阵和x-f域稀疏模型,再通过交替方向拉格朗曰乘子法求解优化问题。与经典的k-tF0CUSS算法和k-tSLR算法进行对比,提出的算法能保证重建质量,即峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)等评价指标。实验结果表明,该算法能实现快速动态MRI的成...
作者:韦仙; 康睿丹 期刊:《武汉工程大学学报》 2015年第12期
针对人脸图像易受环境因素的影响造成缺失或者受噪声污染,提出了从有限的信息中重构完整的图像矩阵的方法.首先利用奇异值压缩降维的方法提取人脸图像的特征值,并运用基于凸优化的矩阵填充技术对缺失的图像矩阵进行有效重构,然后采用固定点迭代算法,通过Matlab语言编程,进行分裂法迭代,在选取合适参数的情况下使运行程序快速收敛至目标矩阵,减小了运行时间.分析峰值信噪比随奇异值个数的变化关系,对人脸图像的保真度进行评估,通过...
作者:张静妙; 高双喜; 王晓娜 期刊:《控制工程》 2016年第06期
针对高光谱遥感图像(Hyperspectral Image,HSI)去噪问题,提出了基于非局部低秩字典学习的图像去噪算法。该算法利用高光谱遥感图像各波段之间的强相关性,结合图像非局部自相似性和局部稀疏性提高去噪性能。首先,结合各波段图像的强相关性、非局部自相似性和局部稀疏性建立非局部低秩字典学习模型,然后,利用迭代法求解该模型得到冗余字典和稀疏表示系数,最后,利用冗余字典和稀疏表示系数复原图像。相比较现有先进的算法,由于充分利...