一类广义非负循环矩阵的逆谱问题

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作者 徐伟孺 雷英杰 顾先明 《湖北大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第1期33-37,55,共6页

非负矩阵的逆谱问题是:确定一个n元复数组σ=(λ0;λ1,…,λn-1)是某个n阶非负矩阵的谱的充要条件.结合广义循环矩阵的性质,对一类非负r-循环矩阵的逆谱问题进行讨论,给出它有解的充要条件及其构造性算法,并在此基础上进行推广,继而给... 非负矩阵的逆谱问题是:确定一个n元复数组σ=(λ0;λ1,…,λn-1)是某个n阶非负矩阵的谱的充要条件.结合广义循环矩阵的性质,对一类非负r-循环矩阵的逆谱问题进行讨论,给出它有解的充要条件及其构造性算法,并在此基础上进行推广,继而给出非负中心对称循环矩阵逆谱问题有解的充要条件及其构造性算法.最后结合具体实例证实其算法的有效性和实用性. 展开更多

关键词 广义循环矩阵 非负r-循环矩阵 非负中心对称循环矩阵 逆谱问题 构造性算法

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基于改进的非负矩阵分解技术的抗运动干扰心电信号感知方法

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作者 曹烨彤 李凡 +2 位作者 刘晓晨 谢睆冉 陈慧杰 《电子学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期4153-4165,共13页

连续监测心电信号对于加强心血管疾病的早期筛查和诊断至关重要.然而,现有的心电信号监测方法存在依赖昂贵设备、依赖用户执行特殊操作、应用场景受限等弊端,无法满足广泛人群在日常生活状态下长期连续监测心电的迫切需求.为了克服上述... 连续监测心电信号对于加强心血管疾病的早期筛查和诊断至关重要.然而,现有的心电信号监测方法存在依赖昂贵设备、依赖用户执行特殊操作、应用场景受限等弊端,无法满足广泛人群在日常生活状态下长期连续监测心电的迫切需求.为了克服上述问题,本研究提出了一种基于改进的非负矩阵分解技术的抗运动干扰心电信号感知方法 .其基本思想是利用成本低廉的腕戴式智能设备集成的陀螺仪,连续感知身体振动中隐含的心脏活动信息并生成细粒度心电信号.为了有效应对身体运动干扰难以消除的固有挑战,本研究提出了一种基于改进的非负矩阵分解技术的创新方法 .该方法能够在未经训练的情况下,成功提取因心跳引发的微弱心冲击振动信号,有效克服运动干扰问题.此外,针对心冲击振动信号在心动周期中波形动态性强且缺乏明确起止点的特点,本研究首次提出了四种全新的形态特征,并结合机器学习算法,精准识别心冲击振动信号中的尖峰点,从而实现对心动周期的精确切分.最后,本研究基于循环生成对抗网络,构建了心冲击振动信号与心电信号之间的映射关系.得益于该网络的创新设计,模型在无需用户提供训练数据的情况下,也能高效生成精准的心电波形.本研究对18位志愿者进行了大量实验,结果表明所提出的连续心电信号监测方法非常有效,抗运动干扰效果显著.在身体静止和运动的情况下,平均幅值误差分别为7.92%和9.02%,均满足医学标准规定的误差范围低于10%的要求. 展开更多

关键词 心电 腕戴式智能设备 心冲击振动 非负矩阵分解 循环生成对抗网络

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非负循环矩阵的不可约性判定 被引量：1

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作者 彭波 冯良贵 《数学理论与应用》 2007年第3期107-112,共6页

利用关联矩阵,本文给出了关于非负循环矩阵不可约性及本原性的若干结果。

关键词 非负矩阵 循环矩阵 本原 不可约

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非负循环矩阵的范数

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作者 Gou Minlin(Department of Math.and Computer Sci.Guizhou Normal University,Guiyang 550001) 《贵州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 1998年第2期66-67,共2页

本文用生成元确定了非负循环矩阵的范数。

关键词 非负循环矩阵 范数 循环矩阵

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非负矩阵的数值域 被引量：1

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作者 任芳国 齐成辉 郭强宝 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期14-17,共4页

　进一步研究了非负矩阵的数值域,在n阶非负矩阵A不一定是不可约矩阵的情况下,利用处理非负矩阵的技巧得出了类似于非负不可约矩阵的数值域结果,最后利用Ky-Fan定理给出可控矩阵的数值域范围.

关键词 数值域 数值域半径 非负矩阵 k-循环矩阵

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一种改进增量非负矩阵分解人脸识别算法研究 被引量：1

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作者 伊力哈木·亚尔买买提 吐松江·卡日 《计算机仿真》 北大核心 2020年第7期309-313,共5页

针对人脸面部图像辨识易受非均匀光照因素的影响,从而降低识别率问题,提出一种改进的人脸识别算法。首先,通过使用中心对称局部二阶微分模式提取人脸图像的二阶微分表征向量;其次,利用改进的增量非负矩阵分解(IINMF)算法来训练人脸图像... 针对人脸面部图像辨识易受非均匀光照因素的影响,从而降低识别率问题,提出一种改进的人脸识别算法。首先,通过使用中心对称局部二阶微分模式提取人脸图像的二阶微分表征向量;其次,利用改进的增量非负矩阵分解(IINMF)算法来训练人脸图像样本的类别信息进而提取人脸图像表征向量,同时提高了算法迭代优化求解时的收敛机能;然后使用典型相关性分析(CCA)合并CS-LDP和IINMF提取的人脸面部图像表征向量获得融合后的人脸图像表征向量,最后利用最近邻分类器进行分类,获得最后的辨识结果。实验结果表明,提出的算法对光照下的识别具有较高的识别率,拥有良好的实时性和鲁棒性。 展开更多

关键词 非均匀光照 中心对称局部二阶微分模式 改进的增量非负矩阵分解 典型相关性分析

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n阶(n-1)-循环布尔矩阵的本原性及可约性的判定

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作者 郭忠 邓远北 《湖南数学年刊》 1990年第Z1期128-132,共5页

以0,1为元素所构成的n阶方阵A=(a_ij)_n×n,i,j=0,1,2,…n-1,其元素之间的加法与乘法运算按下列方式:则称A为布尔矩阵,文[1],[2]对这类矩阵的性质作了深入的研究和全面的介绍,文[4][5... 以0,1为元素所构成的n阶方阵A=(a_ij)_n×n,i,j=0,1,2,…n-1,其元素之间的加法与乘法运算按下列方式:则称A为布尔矩阵,文[1],[2]对这类矩阵的性质作了深入的研究和全面的介绍,文[4][5]给出了经典循环矩阵可约性和本原性的条件,本文给出了另一类循环布尔矩阵的可约性和本原性的充分必要条件。设g是一个非负整数,一个n阶g-循环矩阵A_【g】=(a_ij)_n×n是一个这样的矩阵。 展开更多

关键词 布尔矩阵 可约性 本原性 循环矩阵 乘法运算 充分必要条件 元素 类矩阵 非负整数 方阵

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循环逆M-矩阵的判定

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作者 林玉蕊 陈绩馨 《大学数学》 2014年第1期41-44,共4页

给出了循环逆M-矩阵的判定方法:如果一个n×n非负循环矩阵非正且不等于c0I,若存在一个正整数K是n的真因子,使得cjk>0,j=0,1[,…,n-k]k,其余的ci等于0且Circ[c0,ck,…,cn-k]是一个逆M-矩阵,则A是一个逆M-矩阵.

关键词 非负矩阵 循环矩阵 逆M-矩阵

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基于非对称多模态学习的阿尔茨海默症辅助诊断算法研究 被引量：2

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作者 潘伟博 汪海涛 +1 位作者 姜瑛 陈星 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第6期1213-1218,共6页

针对传统阿尔茨海默症辅助诊断算法使用单一模态数据,以及丢弃缺失模态样本的问题,本文提出了一种基于非对称多模态学习的阿尔茨海默症辅助诊断算法.本算法包含两阶段任务,第1阶段利用磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)和正... 针对传统阿尔茨海默症辅助诊断算法使用单一模态数据,以及丢弃缺失模态样本的问题,本文提出了一种基于非对称多模态学习的阿尔茨海默症辅助诊断算法.本算法包含两阶段任务,第1阶段利用磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)和正电子发射断层扫描成像(Positron Emission Tomography,PET)之间的潜在联系,使用3D循环生成对抗神经网络,训练出一个特定的PET生成模型,补全缺失的PET数据.第2阶段,通过多模态深度非负矩阵分解模型,将MRI和PET的特征融合/学习过程和辅助诊断集成到一个框架中进行分类.这可以消除神经影像特征与疾病标签之间的差异,并提高辅助诊断性能.本文对ADNI数据库中1457名受试者进行的实验结果表明,本文提出的算法在阿尔茨海默症识别和轻度认知障碍转换预测中均表现出良好的性能. 展开更多

关键词 深度非负矩阵分解 循环生成对抗神经网络 多模态学习 深度学习 阿尔茨海默症

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关于双随机循环矩阵中的素元(英文)

10

作者 周积团 卢琳璋 《数学进展》 CSCD 北大核心 2011年第3期314-324,共11页

非负矩阵中的素元分类问题在控制和系统论中有重要的应用.本文将研究由G.Picci等所提出的关于双随机循环矩阵中素元的一个问题和一个猜想,得到了一个判别具有位数5的n阶双随机循环矩阵不是素元的充要条件,给出了猜想成立的一些充分条件.

关键词 素矩阵 非负矩阵 双随机循环矩阵

原文传递

展形的上界与下界估计

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作者 伍俊良 韦瑩丽 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1-5,共5页

展形是一个重要且独特的代数特征量,它主要用于刻画特征值分布的稠密性.首先给出实对称矩阵展形的新的下界估计,然后给出Toeplitz矩阵、Hankel矩阵与循环矩阵的展形的上界估计,其结论是对已有结论的扩展.

关键词 非负矩阵 实对称矩阵 TOEPLITZ 矩阵 HANKEL 矩阵 循环矩阵 展形

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一种基于弱监督学习的图像镜面高光去除算法 被引量：1

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作者 郑元丰 张威 +1 位作者 江昊 华光 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第6期1016-1024,共9页

高质量图像是计算机视觉任务的基础,但实际生活中高光的出现会覆盖物体表面的纹理和颜色信息,导致图像质量显著下降。目前用于高光去除的深度学习方法往往需要大量高光-无高光配对图像进行监督,而高光图像对应的无高光版本存在收集和处... 高质量图像是计算机视觉任务的基础,但实际生活中高光的出现会覆盖物体表面的纹理和颜色信息,导致图像质量显著下降。目前用于高光去除的深度学习方法往往需要大量高光-无高光配对图像进行监督,而高光图像对应的无高光版本存在收集和处理困难的问题。本文提出一种基于弱监督学习的图像镜面高光去除算法,旨在仅使用高光图像完成训练且达到很好的高光去除效果。首先,利用稀疏非负矩阵分解(NMF)方法估计图像的高光区域,并从无高光区域裁剪出无高光的参考图像。然后,将两者输入到联合训练的高光生成、高光消除和图像重建模块,协同优化各模块功能。总体采用循环生成对抗网络(CycleGAN)架构训练网络并最终生成无高光图像。选取自然图像数据集SHIQ和LIME进行实验,实验结果表明,所提方法能够有效去除镜面高光,并且在性能上对比现有的弱监督学习方法有较大提升。 展开更多

关键词 镜面高光去除 循环生成对抗网络 弱监督学习 稀疏非负矩阵分解

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