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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
β散度的非负矩阵分解在基因聚类中的应用，崔建，何光辉，针对传统的NMF算法在基因表达数据聚类应用中的低效性，论文采用了一种基于β散度的非负矩阵分解（β-NMF）算法，该方法中β的选择是��
提出了利用小波变换(WT)、非负稀疏矩阵分解(NMFs)和Fisher线性判别(FLD)来进行人脸识别。用小波变换分解人脸图像，选择最低分辨率的子段，既能捕获到人脸的实质特征，又有效地降低了计算复杂性
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情况,提出了一种基于递归图和局部非负矩阵分解的轴承故障诊断方法。该方法首先对采集到的轴承振动信号进行递归图分析,生成灰度图;然后用局部非负矩阵分解
一种基于非负矩阵分解的聚类集成算法
应用非负矩阵分解方法提取注意力相关脑电特征,文中提到如何使用NMF提取脑电特征
岩石地球化学数据均为非负数值,可以用非负矩阵来表示,这使得利用非负矩阵分解(NMF)方法处理该类数据成为可能。介绍了非负矩阵分解方法的基本原理,探讨了基于非负矩阵分解方法处理岩石地球化学数据的可能性和
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
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