陕西省自然科学基金(JQ1003)
- 作品数：6 被引量：16H指数：2
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- 一个基于不确定动态几何加权平均算子的多属性决策方法被引量：11
- 2011年
- 针对决策过程中,方案属性信息的不确定性且信息是分多个阶段给出的,给出了一个不确定多阶段信息集结算子,不确定动态几何加权平均(UDWGA)算子.该算子可以将决策者在多个阶段给出的区间型信息进行集结.给出了基于此算子的不确定多属性决策方法,最后的实例说明方法的有效性和合理性.
- 杨威庞永锋
- 关键词：集结多属性决策
- 基于非负稀疏表示的人脸识别被引量：2
- 2012年
- 对稀疏表示在人脸识别中的应用进行了研究,提出了人脸识别的非负稀疏表示方法和采样方法。提出了非负稀疏表示的乘性迭代算法,分析了该方法与非负矩阵分解的联系,设计了基于非负稀疏表示的分类算法。在仿射传播算法的基础上,提出了人脸数据集的采样方法,并在人脸图像集上进行了实验。与稀疏表示相比,非负稀疏表示在计算复杂度和鲁棒性上具有优越性;与随机采样方法相比,该采样方法具有较高的识别精度。
- 史加荣杨威魏宗田
- 关键词：人脸识别采样非负矩阵分解
- 非负张量分解的快速算法被引量：3
- 2011年
- 作为非负矩阵分解的多线性推广,非负张量分解已被成功地应用在信号处理、计算机视觉、数据挖掘和神经科学等领域中。提出了非负张量分解的一种快速算法。首先,将大的张量数据视做多元连续函数的离散化,对其进行采样得到一个小张量;其次,对小张量执行非负分解,可得到它的重构张量;然后,对于采样后的重构张量,使用二维线性插值方法对原始张量进行重构;最后,实验结果表明快速张量分解算法的有效性。
- 史加荣杨威姜淑艳
- 关键词：非负矩阵分解采样插值
- 高阶张量信号的稀疏表示
- 2011年
- 为了有效地压缩多线性信号,提出了高阶张量信号的稀疏表示框架。基于提出的张量信号的稀疏性度量准则,建立了张量信号稀疏表示的模型。并对于所建立的模型,设计了交替式求解方法。在交替式方法中,先将每个优化问题分解为若干个有次序的非凸子优化问题,再利用组织进化算法来求解这些子优化问题。实验结果表明,当交替式方法运行信号的阶数次时,模型的解已非常接近平稳点,同时有效地获得了信号的稀疏表示。
- 史加荣魏宗田庞永锋
- 非负张量补全算法
- 2011年
- 近年来矩阵补全已成为一种重要的信号采集方式。将矩阵补全推广到非负张量情形,并提出了非负张量补全算法。该算法先将非负张量补全问题转化为交替求解一系列非负矩阵补全问题,再使用非负最小二乘方法求解这些问题。由于充分利用了数据的空时结构,所提的非负张量补全算法比非负矩阵补全算法有更好的恢复性能。实验结果证实了该方法的优越性。
- 史加荣
- 非负l^1图及其在谱聚类中的应用
- 2011年
- 信息图的构造对许多机器学习任务来说是至关重要的。基于稀疏表示理论,提出了一种有向非负l1图。在构造此图的过程中,先将每个样例表示成其他样例的非负线性组合,再通过求解l1最小化问题来同时获得近邻样例和对应的相似度。最后将基于非负l1图的谱聚类方法应用于手写字符的聚类问题。与基于l1图的谱聚类方法相比,所提方法具有较好的聚类性能和较低的计算复杂度。
- 史加荣杨威魏宗田
- 关键词：谱聚类
