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针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以提取故障参数的问题,提出一种基于FM~mlet变换与非负矩阵分解算法(NMF)的轴承故障诊断方法。采用FM~mlet变换对轴承振动信号进行时频分析,能较好匹配信
高光谱分解的目的是从中获取末端成员特征及其相应的丰度图高度混合的高光谱图像。 非负矩阵分解(NMF)是一种广泛使用的光谱方法因为在高光谱图像中没有纯像素的情况下它可以获得更好的性能,所以可以进行混合。
基于局部Walsh变换和非负矩阵分解的脑白质图像分割
将非负矩阵分解(NMF)算法应用到空间目标图像识别中,对两种传统NMF算法的迭代规则进行了改进,得到了稀疏NMF算法,并分别在二维(2D)和(2D)2维度应用了这3种算法。在实验室模拟了空间光学环境,
非负矩阵分解方法不仅被用作数据降维,并且被广泛地应用于高光谱混合像元分解。由于非负矩阵分解常常陷于局部最小化,各种限制性条件被使用,如稀疏、体积等。深度学习作为一种新的数据挖掘方法被广泛地使用,其通过
随着社交网络的发展,融合社交信息的推荐成为推荐领域中的一个研究热点.基于矩阵分解的协同过滤推 荐方法（简称为矩阵分解推荐方法）因其算法可扩展性好及灵活性高等诸多特点,成为研究人员在其基础之上进行 社交
提出了一种用于人脸识别新的保持拓扑性非负矩阵分解方法。该方法通过将梯度距离最小化来发现人脸模式内在的流型结构。与PCA、LDA和最初的NMF方法相比较，保持拓扑性非负矩阵分解法发现一种嵌入来保留局部拓
基于非负矩阵因子分解算法提取胃癌差异表达基因，杜芳，饶妮妮，多种因素导致的基因差异性表达与疾病的发生发展密切相关，分析差异表达基因，对于研究细胞生命过程的调节机制及致病机制具有重要
Matlab用半非负矩阵分解实现采样和协同过滤http://www.cnblogs.com/hxsyl/
用于人脸识别的NMF方法，及其各种变种，从最原始的LEE，sung，的方法到LNMF，SNMF等，以及测试的人脸图像
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