基于非负矩阵分解与主元分析的时频图像识别方法研究.pdf

基于非负矩阵分解新的人脸识别方法.pdf 第20 卷第1 期系统仿真学报© Vol. 20 No. 1 2008 年1 月 Journal of System Simulation Jan., 2008 基于非负矩阵分解新的人脸识别方法 1,2

2015-09-18 约字 6页立即下载

基于非负矩阵分解的函数型矩阵填充方法研究与应用.docx 基于非负矩阵分解的函数型矩阵填充方法研究与应用一、引言随着大数据时代的到来，函数型矩阵在许多领域的应用越来越广泛，如信号处理、图像分析、生物信息学等。然而，由于数据采集、传输和处理过程中的各种因素，导致部分数据丢失或出现噪声干扰，因此需要采用有效的矩阵填充方法对数据进行恢复。非负矩阵分解（Non-negativeMatrixFactorization,NMF）作为一种重要的矩阵分解方法，被广泛应用于各种矩阵填充任务中。本文将针对基于非负矩阵分解的函数型矩阵填充方法进行研究，并探讨其在实际应用中的效果。二、非负矩阵分解的原理 非负矩阵分解是一种通过将原始矩阵分解为两个非负因子矩阵的乘积来降

2025-04-30 约3.88千字 8页立即下载

基于非负矩阵分解的SAR图像变化检测方法研究.pdf 摘要变化检测是指对同一区域、不同时间获取的两幅或多幅遥感图像进行分析，识别出地表发生变化的区域。由于合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）不受时间、天气等条件影响，可以全天时、全天候对目标进行监测，已成为变化检测的重要信息源。随着遥感技术的发展，基于SAR图像的变化检测在城市研究、环境监测、灾害评估和农业生产等领域得到了广泛的应用。然而，SAR图像中固有的散斑噪声会降低变化检测的准确度。另外，在无监督变化检测过程中，对差异图分析是至关重要的一

2024-09-27 约8.7万字 58页立即下载

基于非负矩阵分解的多视图聚类研究.docx 基于非负矩阵分解的多视图聚类研究一、引言随着数据获取技术的发展，多视图数据广泛存在于图像识别、生物信息学、社交网络分析等诸多领域。多视图聚类旨在利用多个视图的信息，将数据对象划分到不同的簇中，以获得更准确、更鲁棒的聚类结果。非负矩阵分解（Non-NegativeMatrixFactorization，NMF）作为一种有效的数据分析方法，因其能够保持数据的非负特性，在多视图聚类中展现出独特的优势，近年来受到了研究者们的广泛关注。二、非负矩阵分解基础 2.1基本概念给定一个非负矩阵V\inR^{m\timesn}，NMF的目标是找到两个非负矩阵W\inR^{m\times

2025-03-31 约3.84千字 4页立即下载

基于非负矩阵分解的图像脆弱水印算法.pdf 第卷第期电子设计工程年月 19 23 2011 12 Vol.19 No.23 Electronic Design Engineering

2017-08-08 约1.91万字 3页立即下载

非负矩阵分解与RBF网络的人脸识别方法20040228-1.ppt 非负矩阵分解与RBF网络的人脸识别方法导师：贾云得答辩人：王缘大纲课题的意义人脸识别方法总述基于Fisher NMF 的人脸识别方法基于Kernel RBF网络的人脸识别方法总结 1.课题意义应用前景人机交互安全防范视频监控理论价值人脸识别涉及了模式识别、图象处理、认知科学、生理学、心理学等多门学科的知识，具有很高的研究价值。 2.人脸识别方法总述 2.1难点人脸的旋转人脸表情的变化不同的光照条件人的发型、饰物（如眼镜等）不同的背景等 2.2前人贡献子空间的人脸识别方法 主元分析（PCA）独立元分析（ICA） Fisher 线性判别（

2018-05-16 约2.27千字 32页立即下载

非负矩阵分解在图像融合中的应用研究的任务书.docx 非负矩阵分解在图像融合中的应用研究的任务书一、研究背景图像融合是将多幅图像中的信息融合为一幅图像的过程，旨在获得更多且更全面的信息。在实际应用过程中，由于各种因素的影响，图像往往存在一些问题，如：信息的重叠、颜色的失真、分辨率的降低等。因此，在图像融合中采用非负矩阵分解技术处理图像，有望得到更好的结果。二、研究目标针对图像融合中存在的问题，利用非负矩阵分解技术，研究其在图像融合中的应用，提高图像融合的效果。三、研究内容 1.针对非负矩阵分解技术的原理、方法及其在图像处理中的应用进行研究探讨。 2.研究并分析非负矩阵分解技术在图像融合中的应用，探索其在信息重叠、颜色失真、分辨率降低等方

2024-02-10 约1.04千字 2页立即下载

非负矩阵分解理论及其在图像处理中的应用研究.pptx 非负矩阵分解理论及其在图像处理中的应用研究汇报人： 2024-01-19 引言 非负矩阵分解理论图像处理技术基础 非负矩阵分解在图像处理中应用实验结果与分析 结论与展望 contents 目录 01 引言图像处理的重要性图像处理是计算机视觉领域的重要分支，广泛应用于医学影像、遥感监测、安全监控等领域。 非负矩阵分解的优势 非负矩阵分解（NMF）是一种无监督学习方法，能够学习数据的局部特征，并保留数据的非负性，适用于图像处理中的特征提取和降维。研究意义将非负矩阵分解应用于图像处理中，可以提高图像处理的效率和准确性，为相关领域的发展提供有力支持。国内外研究现状目前，国内外学者在

2024-06-06 约2.78千字 28页立即下载

基于非负矩阵因式分解的疾病关联miRNA预测方法研究.docx 基于非负矩阵因式分解的疾病关联miRNA预测方法研究 一、引言随着生物信息学的发展，越来越多的研究致力于探索疾病与微小RNA（miRNA）之间的关联。miRNA作为非编码RNA分子，在基因表达调控中扮演着重要角色，其异常表达与多种疾病的发生发展密切相关。因此，准确预测与疾病相关的miRNA对于疾病诊断、治疗和预防具有重要意义。 非负矩阵因式分解（NMF）作为一种有效的数据降维和特征提取方法，近年来被广泛应用于生物信息学领域。本研究旨在探讨基于NMF的疾病关联miRNA预测方法，以提高预测的准确性和效率。二、方法 1.数据集准备我们从公开数据库中收集疾病相关的miRNA表达数据和相关疾病信

2025-03-10 约2.02千字 4页立即下载

基于非负矩阵分解的癌症基因表达谱数据特征提取研究：理论、方法与应用.docx 基于非负矩阵分解的癌症基因表达谱数据特征提取研究：理论、方法与应用一、引言 1.1研究背景与意义癌症，作为全球范围内严重威胁人类健康的重大疾病，一直是医学和生物学研究的核心焦点。近年来，随着基因芯片及其他高通量基因表达测序技术的飞速发展，基因表达谱数据成为了深入探究癌症发生机制、诊断、治疗及预后评估的关键资源。基因表达谱能够全面反映细胞在不同生理状态下的基因表达水平，为揭示癌症的分子机制提供了丰富的信息。然而，这些数据具有高维度、小样本、噪声多以及冗余基因多等显著特点，这给数据分析和处理带来了巨大的挑战。例如，在实际的癌症基因表达谱数据中，每个样本可能记录了成千上万个基因的表达水平，但

2025-04-21 约3.53万字 26页立即下载

基于非负矩阵分解的药性与功效关联规则研究.pdf 与计算机应用信息技术信息化 基于非负矩阵分解的药性与功效关联规则研究 1111 游聪钟远明胥微卢敏摘要中医药物属性具有多维度和稀疏性特点，为更高效地挖掘药性与功效之间的关联规则，提出了一种基于非负矩阵分解（NMF）与FP-growth算法的组合方法。通过引入信息保留率，使用交叉验证法确定 NMF降维的最小维度数，之后对原始稀疏矩阵进行投影和降维，以减少数据量，并应用多维FP-growth 算法进行关联分析，从而获得中药药物属性的多维关联规则。实验结果表明，降维后的多维关联规则能够有效挖掘出治疗冠心病药物的药性与功效之间的多维关联，并且在计算效率上显著优于未降维的方法。关键词非负矩阵分

2025-03-14 约2.29万字 5页立即下载

基于非负矩阵分解的舰船辐射噪声盲分离技术研究.docx 基于非负矩阵分解的舰船辐射噪声盲分离技术研究一、引言随着海洋科技的不断发展，舰船辐射噪声的识别与处理成为了海洋工程领域的重要研究方向。舰船辐射噪声的准确分离与识别对于提升舰船的隐蔽性、作战效能以及维护海洋环境安全具有重要意义。传统的信号处理方法在处理复杂噪声环境下的舰船辐射噪声时，往往存在诸多挑战。近年来，非负矩阵分解（Non-negativeMatrixFactorization，NMF）作为一种新兴的信号处理技术，在处理复杂噪声问题上表现出良好的性能。本文旨在研究基于非负矩阵分解的舰船辐射噪声盲分离技术，为解决实际问题提供理论支持。二、非负矩阵分解技术概述 非负矩阵分解是一种基于

2025-02-12 约3.88千字 8页立即下载

基于非负矩阵分解的舰船辐射噪声盲分离技术研究.pdf 基于非负矩阵分解的舰船辐射噪声盲分离技术研究摘要舰船辐射噪声的研究对海洋环境中敌我识别、检测、定位有着重要的意义。然而，实际海洋环境中通常存在未知噪声和其他干扰，水听器获取的舰船辐射噪声中往往包含多种噪声特性，这为后续信号处理增加了难度。因此，舰船辐射噪声的分离和去噪对于提升信号处理性能至关重要。基于上述背景，依据舰船辐射噪声谱特性，对舰船辐射噪声的盲分离进行研究。主要研究内容包括以下几个方面：（1）针对盲源分离中源数目不确定以及现有的算法只能估计出单一形式信号的问题，提出了结合变点检测算法的非负矩阵分解的源数估计方法。根据传统的源数估计算法只能估计出单频信号，针对传统的信

2025-04-22 约14.28万字 79页立即下载

基于非负矩阵分解的函数型聚类算法研究及应用.docx 基于非负矩阵分解的函数型聚类算法研究及应用一、引言随着大数据时代的来临，数据聚类已成为许多领域研究的热点。非负矩阵分解（Non-negativeMatrixFactorization,NMF）作为一种有效的降维和特征提取方法，被广泛应用于各种聚类任务中。本文将详细介绍基于非负矩阵分解的函数型聚类算法的研究进展、方法以及在现实应用中的表现。二、非负矩阵分解（NMF）理论基础 非负矩阵分解是一种在数据降维和特征提取中广泛应用的数学工具。其基本思想是将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，以揭示原始数据中的潜在结构和关系。NMF在许多领域都取得了显著的成果，如生物信息学、图像处理和文本挖掘等。

2025-04-24 约3.58千字 7页立即下载

2025-04-30 约2.36万字 41页立即下载