检索结果-南通市图书馆

基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

陕西师范大学学报（自然科学版） 2014年第4期42卷 10-15页

作者：张英孙浩计科峰国防科学技术大学电子科学与工程学院湖南长沙410073

针对不同视角的行人样本具有较大的类内差异性,造成多视角行人识别错误率较高的问题,提出一种基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法.采用非负矩阵分解的方法对多视角的行人样本图像进行子空间分解,提取基向量;引入协同表示的... 详细信息

针对不同视角的行人样本具有较大的类内差异性,造成多视角行人识别错误率较高的问题,提出一种基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法.采用非负矩阵分解的方法对多视角的行人样本图像进行子空间分解,提取基向量;引入协同表示的方法并在最小二乘约束下,对子空间进行稀疏表示获得稀疏分解系数;利用近邻子空间方法对分解系数进行分类.基于自行构建的多视角行人数据库进行对比实验,结果表明该算法的准确性和有效性优于其他方法.

关键词：非负矩阵分解非负最小二乘稀疏表示多视角分类

基于交替惩罚三线性分解和非负最小二乘的浮游藻荧光识别分析技术

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于交替惩罚三线性分解和非负最小二乘的浮游藻荧光识别分析技术

加权非负最小二乘光子相关光谱纳米颗粒粒径反演方法

一带一路战略与海洋科技创新——中国海洋学会2015年学...

作者：吴珍珍苏荣国中国海洋大学海洋化学理论与工程技术教育部重点实验室

随着沿岸污染的加剧和富营养化日益严重,赤潮的爆发频率和危害程度不断上升。赤潮对海洋生态环境、海洋经济、旅游产业带来严重威胁,已成为沿海地区首要的环境问题。赤潮生物类别的检测是赤潮研究的基础工作。图像分析技术、显微镜技术... 详细信息

随着沿岸污染的加剧和富营养化日益严重,赤潮的爆发频率和危害程度不断上升。赤潮对海洋生态环境、海洋经济、旅游产业带来严重威胁,已成为沿海地区首要的环境问题。赤潮生物类别的检测是赤潮研究的基础工作。图像分析技术、显微镜技术、流式细胞仪技术、分子探针技术、高效液相色谱法、荧光光谱技术是目前常用的检测方法。浮游藻荧光分析技术因其能快速、低成本地现场测定而受到诸多学科领域的青睐。本研究基于浮游藻色素萃取液三维荧光光谱(EEM),利用交替惩罚三线性分解(APTLD)和非负最小二乘(NNLS)发展浮游藻群落组成荧光分析技术。实验选取46种分属于5个门33个属我国近海海域常见浮游藻,测定激发波长35000 nm,发射波长60050 nm的三维荧光光谱,得到482个单种样品,选取平稳期且长势较好的不同门类藻种,按照叶绿素浓度比1:4、2:3、3:2、4:1进行混合得到256个混合样品。首先,将APTLD模型应用于浮游藻色素萃取液的EEM,利用残差平方和,以及荧光成分图获得11个荧光成分模型。然后,利用聚类分析将浮游藻色素萃取液荧光成分组成按属水平上聚类获得85条特征光谱。最后,使用NNLS方法预测浮游植物群落组成。结果表明:该技术对482个单种藻样品的识别正确率是100.0%,测得的相对含量为86.9%4.3%(表1)。对256个实验室混合样品,优势和次优势藻的平均识别正确率分别为90.7%和71.1%(表2)。将此方法应用于长江口18个浮游藻膜样品,分析结果与HPLC-CHEMTAX结果基本一致(表3)。研究表明EEM-APTLD-NNLS用于浮游藻群落组成快速识别测定是可行的。

关键词：浮游藻群落组成三维荧光光谱交替惩罚三线性分解非负最小二乘

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

光子学报 2013年第6期42卷 684-687页

作者：单良孔明中国计量学院信息工程学院杭州310018

为了降低采用光子相关光谱法进行纳米颗粒测量时噪音对颗粒粒径反演结果的影响,提出了一种基于加权非负最小二乘法的光子相关光谱纳米颗粒粒径计算方法.该方法以光子相关光谱自身作为权值,推导出反演算法的离散模型,避免了接近零点的测... 详细信息

为了降低采用光子相关光谱法进行纳米颗粒测量时噪音对颗粒粒径反演结果的影响,提出了一种基于加权非负最小二乘法的光子相关光谱纳米颗粒粒径计算方法.该方法以光子相关光谱自身作为权值,推导出反演算法的离散模型,避免了接近零点的测量数据波动对测量结果的影响.利用光子相关光谱纳米检测实验平台对90nm、190nm及混合的乳胶颗粒进行实验研究,并与传统非负最小二乘法反演结果进行了对比.60s测量时间的30次实验数据表明:对单峰颗粒群进行反演时,该方法多次测量结果与传统非负最小二乘法结果相近,但是多次重复测量的方差较小,证明该方法重复性较好;对多峰颗粒群进行反演时,该方法反演结果更接近颗粒的真实值,而非负最小二乘法其反演结果与真实值有较大偏离.在不同测量时间的实验数据表明:测量较短的情况下,该方法反演结果方差较小,能在更短的采样时间情况下,获得更准确的测量结果.

关键词：光子相关光谱法非负最小二乘加权纳米颗粒粒径

Partial EIV模型的非负最小二乘方差分量估计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

测绘学报 2017年第7期46卷 857-865页

作者：王乐洋温贵森东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013 流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室江西南昌330013 江西省数字国土重点实验室江西南昌330013

Partial Errors-in-Variables(Partial EIV)模型是EIV模型的扩展形式,权阵构造简单,当系数矩阵中存在非随机元素和随机元素时,Partial EIV模型的适用性更强。针对Partial EIV模型中随机模型不准确的情况,将系数矩阵和观测向量分别作为... 详细信息

Partial Errors-in-Variables(Partial EIV)模型是EIV模型的扩展形式,权阵构造简单,当系数矩阵中存在非随机元素和随机元素时,Partial EIV模型的适用性更强。针对Partial EIV模型中随机模型不准确的情况,将系数矩阵和观测向量分别作为一类数据,本文在该模型的基础上,使用最小二乘方差分量估计方法,推导相关计算公式及迭代算法,分别估计出相应的方差分量估值。并对出现的负方差使用非负最小二乘理论,增加约束条件,对随机模型进行修正,得到更加合理的参数估值。试实验结果表明,本文的方法与其他方差分量估计方法等价。

关键词： Partial EIV模型 EIV模型最小二乘方差分量估计非负最小二乘

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于集成学习的空间转录组数据填充算法研究

基于集成学习的空间转录组数据填充算法研究

作者：马君楠华中师范大学

学位级别：硕士

单细胞RNA测序技术在最近几年迅速发展,成为生命科学研究的焦点。如今,单细胞测序技术一次能测量成千上万个基因的表达量。然而因技术限制,在测量基因表达量之前,组织细胞需被解离成单个细胞,使得数据丢失了细胞的空间位置信息。随着科... 详细信息

单细胞RNA测序技术在最近几年迅速发展,成为生命科学研究的焦点。如今,单细胞测序技术一次能测量成千上万个基因的表达量。然而因技术限制,在测量基因表达量之前,组织细胞需被解离成单个细胞,使得数据丢失了细胞的空间位置信息。随着科技的发展,新的空间转录组测序技术被提出。空间转录组测序技术能够测量细胞的基因表达量,同时保留细胞的空间位置信息。然而空间转录组测序技术一次只能测量几十到几百的基因,或者测序灵敏度很低,测出来的数据噪音很大。针对单细胞RNA测序技术和空间转录组测序技术差异,本文提出了一种能同时整合单细胞RNA测序数据和空间转录组测序数据的集成学习算法Enscspa,来填充空间转录组未测量基因的表达量。Enscspa算法集成了现有的七种空间转录组重构预测方法,对这七种方法的结果进行加权平均,加权平均的权重值由非负最小二乘法得出。通过组合这七种不同假设背景的方法,本文构造了新的强学习器Enscspa,使得方法可以应用于各种背景和内在结构的数据,得到稳健准确的填充结果。本文将Enscspa算法应用于三组不同组织、不同大小的数据集,来展示算法良好的填充效果。在进行实验分析时,本文通过设置留一交叉验证实验,计算Spearman相关系数和配对Wilcoxon秩和检验p值来与其他七种方法比较,展示了 Enscspa比其他方法填充准确度更高、稳定性更强。本文还通过作出各种可视化图来展示Enscspa算法能够有效预测空间转录组全基因的表达,还原基因的空间表达模式。

关键词：单细胞RNA测序数据空间转录组测序数据集成学习非负最小二乘

高维数据环境下基于压缩技术的DEA方法研究

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

高维数据环境下基于压缩技术的DEA方法研究

作者：王梦园合肥工业大学

学位级别：硕士

近年来,大数据越来越受到数据包络分析(DEA)研究学者的关注,基于大数据的DEA效率分析是一个比较新颖和值得研究的问题。但是,现有研究大多针对大规模数据背景下的效率分析,且主要从提升大数据DEA效率估计性能和缩短计算时间着手。对于... 详细信息

近年来,大数据越来越受到数据包络分析(DEA)研究学者的关注,基于大数据的DEA效率分析是一个比较新颖和值得研究的问题。但是,现有研究大多针对大规模数据背景下的效率分析,且主要从提升大数据DEA效率估计性能和缩短计算时间着手。对于高维数据环境下DEA的效率研究问题却十分匮乏,尤其是当输入和输出指标的个数显著增加时,因为“维数诅咒”问题的存在而导致传统的数据包络分析方法在估计效率时出现完全失效的情况。为了规避“维数诅咒”带来的一系列问题,一种用于变量选择的正则化方法——最小绝对收缩选择算子(LASSO)与DEA及其变体(即,符号约束凸非参数最小二乘(SCNLS))相结合的方法被学者们提出,如LASSO-SCNLS和LASSO+DEA。在本研究中,我们进一步将自适应LASSO(Adaptive-LASSO,ALASSO)方法应用于DEA中,并提出了ALASSO-SCNLS方法和ALASSO+DEA方法,这一工作的推进使得基于LASSO-类模型对高维大数据DEA的研究变得丰富。此外,本文提出了一种结合非负最小二乘回归(NNLS)和DEA的混合方法,称之为NNLS+DEA。较之于LASSO+DEA,NNLS+DEA具有更简单的正则化惩罚函数,不需要通过交叉验证确定最优的调节参数。蒙特卡洛结果表明:(1)尽管ALASSO在变量选择上具有一致性,但LASSO+DEA在估计效率时的性能明显优于ALASSO+DEA和ALASSO-SCNLS;(2)当样本量相对较小或维度较大时,NNLS+DEA的表现略优于LASSO+DEA;(3)NNLS+DEA在计算时间的优化上明显优于LASSO+DEA,特别是对于维度较高的情况下。此外,本文将LASSO+DEA和LASSO-SCNLS模型以及本研究提出的方法应用到区域效率分析,再次验证了NNLS+DEA具有较优的变量识别和效率估计能力。这些结果表明,在小样本容量和较高维度的大数据情况下,NNLS+DEA可以作为现有方法的有效替代。

关键词：数据包络分析符号约束的凸非参数最小二乘自适应LASSO 非负最小二乘大数据高维

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于非负最小二乘法的全色与高光谱图像融合

航天返回与遥感 2019年第4期40卷 105-111页

作者：郝红勋何红艳张炳先中国民航大学飞行技术学院天津300300 北京空间机电研究所北京100094 先进光学遥感技术北京市重点实验室北京100094

现有光学遥感图像融合方法主要针对全色与多光谱图像,直接将其用于全色与高光谱图像融合存在以下问题:高光谱图像波段数量远多于多光谱图像,通过高光谱波段加权合成低分辨率全色图像,容易出现灰度失真;高光谱图像与全色图像的空间分辨... 详细信息

现有光学遥感图像融合方法主要针对全色与多光谱图像,直接将其用于全色与高光谱图像融合存在以下问题:高光谱图像波段数量远多于多光谱图像,通过高光谱波段加权合成低分辨率全色图像,容易出现灰度失真;高光谱图像与全色图像的空间分辨率相差很大,采用现有的加性变换融合方法,会导致融合图像中部分地物出现光谱或细节失真。为此,文章提出了基于非负最小二乘法的全色与高光谱图像融合方法。首先对高光谱图像进行波段压缩,得到波段压缩的高光谱图像;然后对波段压缩的高光谱图像及全色图像进行非负最小二乘拟合,得到低分辨率全色图像;最后,采用比值变换模型生成融合图像。试验表明该方法的光谱与细节保真效果好,优于对比方法。

关键词：图像融合高光谱图像非负最小二乘遥感图像航天遥感

基于非负约束脉冲分解的光声信号与图像增强方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于非负约束脉冲分解的光声信号与图像增强方法研究

作者：戴娜南京大学

学位级别：硕士

光声成像是一种利用物体光声效应而产生的光声信号来重构图像的成像技术。由于结合了光学和声学成像的优势,光声成像技术兼顾了高成像深度和高分辨率的特点,且非侵入式检测的方式有着良好的生物安全性,使其广泛应用于生物医学领域。光... 详细信息

光声成像是一种利用物体光声效应而产生的光声信号来重构图像的成像技术。由于结合了光学和声学成像的优势,光声成像技术兼顾了高成像深度和高分辨率的特点,且非侵入式检测的方式有着良好的生物安全性,使其广泛应用于生物医学领域。光声断层成像和光声显微镜是两种典型的成像手段。光声显微镜系统可以对生物组织的微血管进行高分辨率成像,其分辨率可以达到微米以至亚微米级,具有检测微血管相关病理问题的潜力。目前面临的问题是,来自深部组织的光声信号较弱导致信噪比（SNR）很低,本文通过信号处理的方法提升图像的质量,并且通过算法处理后可以减少光声成像系统使用的激光辐射量,在低辐射能量的环境中可以使得检测足够安全。因此,在低SNR条件下,对图像进行降噪处理具有重要意义,可以增加成像深度,降低激光使用剂量,提升光声成像系统的性能,并且在安全性增加的同时,丰富了光声成像的应用场景。本文提出了非负约束脉冲分解算法,从理论上证明了该方法对信噪比的提升有显著效果;随后通过OR-PAM和AR-PAM两个系统分别进行了仿体和活体动物的实验验证;最后结合了Hessian矩阵多尺度融合的血管增强方法,提取出完整的微血管结构信息,对脉冲分解算法增强光声图像的效果进行定量评估。当脉冲基函数的中心频率与系统的频率一致时,该算法达到最好的降噪效果,使得图像的对比度从2.68提高到3.89。

关键词：光声成像信号处理非负约束脉冲分解算法非负最小二乘微血管提取

基于L_(0)稀疏约束的近似NMF高光谱解混

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

南昌工程学院学报 2021年第1期40卷 57-65页

作者：刘雪松谭文群段卓镭张志鹏彭天亮南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室江西南昌330099

非负矩阵分解(NMF)由于其非负性和分块表征能力,使得该算法大量的应用于机器学习和信号处理等相关领域。经典NMF与线性混合的高光谱模型比较一致,因此在高光谱解混中被广泛应用。因为传统的NMF模型对初值非常敏感,难以保证算法的收敛性... 详细信息

非负矩阵分解(NMF)由于其非负性和分块表征能力,使得该算法大量的应用于机器学习和信号处理等相关领域。经典NMF与线性混合的高光谱模型比较一致,因此在高光谱解混中被广泛应用。因为传统的NMF模型对初值非常敏感,难以保证算法的收敛性。所以,通常对其加入各种稀疏性约束。本文就NMF的L_(0)约束提出了一种联合稀疏特性的近似NMF算法,它分别约束基础矩阵和系数矩阵,并将其与不受约束的NMF技术结合,诸如乘法更新规则或交替的非负最小二乘方案。最后采用真实仿真数据验证了该算法在光谱解混中相对其他算法所具有的优越性和有效性。

关键词：稀疏解混非负矩阵分解非负最小二乘