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一种快速的零空间算法

西安交通大学学报 2012年第2期46卷 59-63页

作者：卢桂馥王勇邹健安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖241000 南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

为了进一步提高零空间算法的运行效率,提出了一种新的快速的零空间算法(FINBSA).FINBSA不需要进行特征值分解或奇异值分解,而只需一次正交三角(QR)分解就可以求得最佳投影矩阵,使得FINBSA的算法复杂度比现有的零空间算法要低.在PIE人脸... 详细信息

为了进一步提高零空间算法的运行效率,提出了一种新的快速的零空间算法(FINBSA).FINBSA不需要进行特征值分解或奇异值分解,而只需一次正交三角(QR)分解就可以求得最佳投影矩阵,使得FINBSA的算法复杂度比现有的零空间算法要低.在PIE人脸库上的实验结果表明,FINBSA的识别率与现有的零空间算法相同,但是远比现有的零空间算法要高效,尤其是在训练样本数较多时,FINBSA的运行时间比现有零空间算法节省了100%以上.

关键词：特征提取线性鉴别分析零空间线性鉴别分析正交三角分解人脸识别

Cyclic-acyclic monomers metathesis polymerization to access photodegradable polydicyclopentadiene and polyethylene-like materials

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Science China Chemistry 2024年第4期67卷 1311-1315页

作者： Wu Li Daohong Liao Yougui Li guifu Si Changle Chen School of Chemistry and Chemical Engineering Hefei University of TechnologyHefei 230009China Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry Department of Polymer Science and EngineeringUniversity of Science and Technology of ChinaHefei 230026China

The development of degradable and recyclable polymers is an attractive strategy to tackle the post-consumption pollution issue of commercial ***-acyclic monomers metathesis polymerization(CAMMP)has been recently reported to produce degradable thermoset,thermoplastic and elastomeric polymers,and their degradability is enabled with addition of various *** this contribution,we demonstrate that the utilization of diene comonomers containing photodegradable moiety can give access to thermoset and thermoplastic materials bearing photo-degradation *** copolymerization of a series easily accessible diene comonomers bearing photodegradable ortho-nitrobenzyl moieties with dicyclopentadiene(DCPD)or cyclooctene(COE)leads to the formation of photodegradable p DCPD thermosets and p COE thermoplastic polymers with mechanical properties comparable to their non-degradable *** importantly,their photo-degradation properties can be efficiently tuned with the addition of ultraviolet absorber during in-situ polymerization.

关键词： metathesis polymerization photodegradable polydicyclopentadiene polyethylene-like materials

Highly elastic and degradable vitrimeric elastomers using polycondensation

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Chinese Chemical Letters 2024年第3期35卷 434-438页

作者： Yue Liu Yongshuang Huang Chao Li guifu Si Min Chen Institutes of Physical Science and Information Technology Key Laboratory of Structure and Functional Regulation of Hybrid Materials of Ministry of EducationAnhui UniversityHefei 230601China CAS Key Laboratory of Soft Matter Chemistry Department of Polymer Science and EngineeringUniversity of Science and Technology of ChinaHefei 230026China

Introducing covalently crosslinked network to polymer matrix can merge the advantages in reprocessing and durability of *** this contribution,a series of high-performance vitrimeric elastomers were achieved via *** topological structures of polymers were tuned by varying the feeding ratios of bisacetoacetate,hex–substituted bisacetoacetate,bisamine and tris(2-aminoethyl)*** these structural manipulations,the vitrimeric elastomers presented great elastic recovery properties(strain recovery value up to 80%)benefiting from the introduction of long chain ***,the elastomers exhibited excellent reprocessing property,water vapor/oxygen barrier and adhesive ***,the elastomers could be degraded into monomer under acid conditions which enabled the elastomer synthesis again in closed loop recycling *** ease of the polycondensation in this work to prepare highly elastic and recyclable vitrimeric elastomers demonstrated exciting opportunities for the synthesis of sustainable polymers.

关键词： Polycondensation Vitrimeric elastomers Highly elastic Degradable polymers

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基于L21范数的非负低秩图嵌入算法

模式识别与人工智能 2019年第10期32卷 936-944页

作者：刘国庆卢桂馥张强周胜安徽工程大学计算机与信息学院

现有的非负矩阵分解方法直接在原始高维图像数据集上计算低维表示,同时存在对噪声数据、噪声标签、不可靠图敏感及鲁棒性较差的缺点.为了解决上述问题,文中提出基于L21范数的非负低秩图嵌入算法(NLGEL21),同时考虑原始数据集的有效低秩... 详细信息

现有的非负矩阵分解方法直接在原始高维图像数据集上计算低维表示,同时存在对噪声数据、噪声标签、不可靠图敏感及鲁棒性较差的缺点.为了解决上述问题,文中提出基于L21范数的非负低秩图嵌入算法(NLGEL21),同时考虑原始数据集的有效低秩结构和几何信息.在图嵌入和数据重构函数中引入L21范数,进一步提高鲁棒性,并给出求解NLGEL21的乘性迭代公式和收敛性证明.在ORL、CMU PIE、YaleB人脸数据库上的实验验证NLGEL21的优越性.

关键词：非负矩阵分解(NMF) 图嵌入低秩结构 L21范数

Insight into structure evolution of carbon nitrides and its energy conversion as luminescence

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Carbon Energy 2024年第2期6卷 37-60页

作者： Hao Zhang Jingwei Zhang Wenjie Chen Minjia Tao Xianguang Meng Yuanjian Zhang guifu Zuo Hebei Provincial Key Laboratory of Inorganic Nonmetallic Materials College of Materials Science and EngineeringNorth China University of Science and TechnologyTangshanHebeiChina College of Clinical Medicine North China University of Science and TechnologyTangshanHebeiChina Hebei Iron and Steel Laboratory TangshanHebeiChina Jiangsu Engineering Laboratory of Smart Carbon-Rich Materials and Device Jiangsu Province Hi-Tech Key Laboratory for Bio-Medical ResearchState Key Laboratory of BioelectronicsSchool of Chemistry and Chemical EngineeringMedical SchoolSoutheast UniversityNanjingJiangsuChina

A series of carbon nitride(CN)materials represented by graphitic carbon nitride(g-C_(3)N_(4))have been widely used in bioimaging,biosensing,and other fields in recent years due to their nontoxicity,low cost,and high luminescent quantum *** is more attractive is that the luminescent properties such as wavelength and intensity can be regulated by controlling the structure at the molecular ***,it is time to summarize the related research on CN structural evolution and make a prospect on future *** this review,we first summarize the research history and multiple structural evolution of ***,the progress of improving the luminescence performance of CN through structural evolution was ***,the relationship between CN structure evolution and energy conversion in the forms of photoluminescence,chemiluminescence,and electrochemiluminescence was ***,key challenges and opportunities such as nanoscale dispersion strategy,luminous efficiency improving methods,standardization evaluation,and macroscopic preparation of CN are highlighted.

关键词： carbon nitride chemiluminescence electrochemiluminescence energy conversion photoluminescence structural evolution

基于L_1-范数的鲁棒稀疏的张量PCA人脸图像分析

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南京大学学报（自然科学版） 2018年第1期54卷 31-39页

作者：唐肝翌卢桂馥安徽工程大学计算机与信息学院芜湖241000

张量主成分分析(Tensor Principal Component Analysis,TPCA)是主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)在多维空间上的推广,能充分利用图像/视频的空间关联,在图像分析和视频处理中扮演了重要的角色.传统的张量PCA方法提取的特... 详细信息

张量主成分分析(Tensor Principal Component Analysis,TPCA)是主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)在多维空间上的推广,能充分利用图像/视频的空间关联,在图像分析和视频处理中扮演了重要的角色.传统的张量PCA方法提取的特征向量是非稀疏的,这使得其很难进行解释.近年来出现了众多稀疏PCA方法,能提取只包含少量非零元的特征.把稀疏特征提取引入到张量分析,提出一种鲁棒稀疏的张量PCA方法(TPCAL1S).首先,设计了能实现稀疏特征提取的目标函数.一方面,用L1范数代替Frobenius-范数,使得算法对异常数据更加鲁棒;另一方面,在目标函数中引入弹性网,联合使用Lasso与Ridge惩罚因子来实现稀疏化,增强了算法的语义解释性.然后,设计了一种基于二阶张量的投影矩阵交替求解算法,二阶张量便于数学描述,也易于推广到更高阶张量.此求解算法分为两个步骤(V,U分别表示左投影矩阵和右投影矩阵),先固定U优化V,再固定V的值优化U,两个步骤反复交替执行,直到收敛.每个步骤都采用贪心算法以迭代的方式逐个特征提取以求得U或V.最后,对迭代过程的单调性做了理论证明.基于ORL,Yale和Feret库,将TPCA-L1S应用于人脸图像分析并与其他常见方法作比较,实验结果验证了该模型的有效性.

关键词：主成分分析(PCA) 张量稀疏模型 L1-范数鲁棒

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具有统计不相关性的核化图嵌入算法

中国图象图形学报 2011年第4期16卷 618-624页

作者：卢桂馥林忠金忠南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 安徽工程科技学院计算机科学与工程系芜湖241000

提出统计不相关的核化图嵌入算法,为求解各种统计不相关的核化降维算法提供了一种统一方法。与已有核化降维算法相比,新的特征提取方法降低甚至消除了最佳鉴别矢量间的统计相关性,提高了识别率。通过在ORL,YALE和FERET人脸库上的实验结... 详细信息

提出统计不相关的核化图嵌入算法,为求解各种统计不相关的核化降维算法提供了一种统一方法。与已有核化降维算法相比,新的特征提取方法降低甚至消除了最佳鉴别矢量间的统计相关性,提高了识别率。通过在ORL,YALE和FERET人脸库上的实验结果表明,提出的具有统计不相关的核化图嵌入算法在识别率方面好于已有的核算法。另外,揭示了统计不相关的核化图嵌入与已有的核化图嵌入的内在关系。

关键词：最佳鉴别矢量统计不相关核化图嵌入

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双重结构的最小二乘回归子空间聚类算法

南京大学学报（自然科学版） 2022年第6期58卷 1050-1058页

作者：卢桂馥汤荣姚亮安徽工程大学计算机与信息学院芜湖241000

最小二乘回归(Least Square Regression,LSR)算法是一种流行的子空间聚类方法,在处理计算机视觉和机器学习的相关问题中的应用十分普遍.然而,当数据含有噪声时,其求得的亲和矩阵不是块对角化的,还存在一定的噪声,这使亲和矩阵不够鲁棒可... 详细信息

最小二乘回归(Least Square Regression,LSR)算法是一种流行的子空间聚类方法,在处理计算机视觉和机器学习的相关问题中的应用十分普遍.然而,当数据含有噪声时,其求得的亲和矩阵不是块对角化的,还存在一定的噪声,这使亲和矩阵不够鲁棒可靠,因而降低了算法的聚类性能.为了解决以上不足,提出一种双重结构的最小二乘回归子空间聚类算法(Double Structure Least Squares Regression Subspace Clustering,DSLSR).首先对原始数据实施LSR算法,由于其生成的亲和矩阵往往不是块对角矩阵且含有噪声,需要对求得的亲和矩阵再次实施LSR算法来去除亲和矩阵中的噪声,使亲和矩阵更干净可靠,从而提升算法的聚类性能.最后,把两次LSR过程纳入一个统一的算法框架,设计一个统一的目标函数.此外,还采取了增广拉格朗日乘子方法对目标函数进行优化求解.在一些数据集上的实验证实,DSLSR算法比现有算法的性能更卓越.

关键词：子空间聚类目标函数最小二乘回归亲和矩阵

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自适应图正则化的低秩非负矩阵分解算法

智能系统学报 2022年第2期17卷 325-332页

作者：余沁茹卢桂馥李华安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖241009

图正则化(nonnegative matrix factorization,NMF)算法(graph regularization nonnegative matrix factorization,GNMF)仍存在一些不足之处:GNMF算法并没有考虑数据的低秩结构;在GNMF算法中,其拉普拉斯图是使用K近邻(K nearest neighbor,KNN)方法预先定义的,而KNN方法无法总是获得最优图解,从而使得GNMF算法的性能不能达到最优。为此,本文提出了一种自适应图正则化的非负矩阵分解算法(nonnegative low-rank matrix factorization with adaptive graph neighbors,NLMFAN)。一方面,通过引入低秩约束,使得NLMFAN可以获得原始数据集的有效低秩结构;另一方面,设计了一种通过自适应求解相似度矩阵的方法来进行图的构建,即图的构造和矩阵分解的结果被融入一个整体的框架中,使得图中节点的相似性是自动从数据中学习得到的。此外,本文还给出了一种求解NLMFAN的有效算法。在多种数据集上的实验验证了本文所提出的算法的有效性。

关键词：聚类特征提取降维流形学习非负矩阵分解低秩约束图正则化自适应聚类