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1.
【期刊】
非负张量
分解
的
快速
算法
作者:
史加荣
姜淑艳
杨威
刊名:
计算机应用研究
发表时间:
2011-12-01
摘要:
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,对其进行采样得到一个小张量;其次,对小张量执行非负
分解
,可得到它的重构张量;然后,对于采样后的重构张量,使用二维线性插值方法对原始张量进行重构;最后,实验结果表明
快速
张量
分解
算法
的有效性.
非负张量分解
非负矩阵分解
快速算法
采样
插值
重构
2.
【期刊】
一种解 Dantzig-Selector 模型的
快速
分解
算法
作者:
何岸
何洪津
张乾
刊名:
杭州电子科技大学学报(自然科学版)
发表时间:
2016-01-01
摘要:
基于增广拉格朗日法提出了一种
快速
分解
算法
求解 Dantzig‐Selector 模型。与经典的乘子交替方向法相比,新
算法
的每个子问题都具有更简单易行的迭代格式。通过测试两种不同类型的随机数据,相应的数值计算结果表明,
算法
在 CPU 运行时间方面有较明显的优势。
Dantzig-Selector 模型
增广拉格朗日方法
乘子交替方向法
分解算法
3.
【期刊】
一种基于小波
分解
的
快速
图像匹配
算法
作者:
QUAN Wen
WANG Jian
王晓丹
刊名:
航空计算技术
发表时间:
2008-04-01
摘要:
为了提高图像匹配的速度和精度,提出了一种基于小波
分解
图像匹配
算法
,该
算法
首先用Mallat
算法
对匹配图像进行小波多尺度
分解
,然后提取各级的边缘特征,最后在对图像进行多级
分解
的基础上进行匹配.该
算法
不仅减少了计算量,而且提高了图像匹配的精度.实验表明,提出的匹配
算法
在速度和精度上都是有效的.
图像匹配
图像融合
小波变换
小波分解
4.
【期刊】
基于
快速
Cholesky
分解
的线性联合检测
算法
的比较
作者:
曾召华
李颖
阎鸿森
刊名:
现代电子技术
发表时间:
2004-05-01
摘要:
在TD-SCDMA系统中,使用联合检测技术来消除多址干扰(MAI)和符号间干扰(ISI).本文对基于
快速
Cholesky
分解
的线性联合检测
算法
迫零线性块均衡器(ZF-BLE)和最小均方差线性块均衡器(MMSE-BLE)进行了一定的分析和仿真.仿真结果表明,随着移动速度V增大,两种
算法
的性能都呈现恶化趋势;而随着Eb/N0以及天线阵元数的增大,都呈现提高趋势;且在相同天线数目下,随着用户数K的减小(干扰减小),两种
算法
的性能都呈现提高趋势
快速Cholesky
线性联合检测算法
TD-SCDMA
符号间干扰
5.
【期刊】
基于小波
分解
的塔式
快速
图像匹配
算法
作者:
张志佳
张敬敏
王东署
刊名:
微电子学与计算机
发表时间:
2007-01-01
摘要:
文章利用小波分析的多分辨率特性,构建了小波金字塔上的
快速
图像匹配
算法
.首先对低分辨率的图像进行匹配操作,然后逐级上推,最终实现全分辨率下的图像匹配.实验结果表明该
算法
可以减少计算量、显著提高匹配效率.
图像匹配
小波变换
金字塔
快速算法
6.
【期刊】
基于
快速
滑窗QR
分解
的自适应子空间辨识
作者:
张建明
张泉灵
梁武星
王树青
谢磊
刊名:
化工学报
发表时间:
2008-06-01
摘要:
子空间辨识直接由输入输出数据辨识得到过程状态空间模型,在多变量系统的辨识中取得广泛应用.实现在线子空间辨识
算法
的关键在于
快速
、高效的QR
分解
及SVD
分解
更新
算法
.通过将Updating和Downdating操作有效结合,提出了一种
快速
的滑窗QR
分解
算法
,减少了不必要的重复步骤,进一步提高了计算效率.复杂度分析结果表明,随数矩阵行数增加,
快速
滑窗QR
分解
算法
比Updating、Downdating两步法可以减少8.3%的计算量.将
快速
滑窗QR
分解
算法
用于PO-MOESP子空间辨识
算法
的自适应更新,并通过数值仿真实例验证了
算法
的有效性.
滑窗QR分解
PO-MOESP
子空间辨识
自适应辨识
7.
【期刊】
MIMO-OFDM中基于系统
分解
的VC子空间盲信道估计
快速
算法
作者:
张明亮
牛德智
王曙钊
陈长兴
刊名:
现代电子技术
发表时间:
2010-10-01
摘要:
研究MIMO-OFDM系统中的盲信道估计问题.将OFDM系统中的子空间盲信道估计方法引入到MIMO-OFDM系统中,建立了带有虚拟载波的系统数据传输模型.针对MIMO-OFDM系统VC子空间盲信道估计
算法
复杂度高的特点,提出了一种该
算法
下基于系统
分解
的
快速
方法.仿真实验结果表明,
算法
在RMSE性能上稍差于原
算法
,但却显著降低了信道估计
算法
的复杂度,对
快速
信道估计应用方面具有一定的指导意义.
MIMO-OFDM
子空间
盲信道估计
虚拟载波
系统分解
8.
【期刊】
大数因子
分解
算法
综述
作者:
刘新星
谭建龙
邹潇湘
刊名:
计算机应用研究
发表时间:
2014-11-01
摘要:
大数因子
分解
不仅是非对称加密
算法
RSA最直接的攻击手段,也是RSA安全性分析最关键的切入点,对其研究具有极其重要的应用和理论价值。主要概括了大数因子
分解
的研究现状,回顾了当前主流的大数因子
分解
算法
,介绍了它们的基本原理和实现步骤;此外,对比分析了现有大数因子
分解
技术在实现和应用上的优缺点;最后分析并展望了大整数
分解
未来的研究趋势。
大数因子分解
非对称加密
RSA
安全性
9.
【期刊】
混合因子矩阵
分解
推荐
算法
作者:
张志勇
彭勤科
赵长伟
刊名:
西安交通大学学报
发表时间:
2016-12-01
摘要:
针对矩阵
分解
推荐
算法
在潜在属性与已知属性之间不能建立对应关系的问题,提出了一种混合显式属性与隐式属性的矩阵
分解
算法
.该
算法
使用显式属性的相关性对因子矩阵进行约束,能够抑制稀疏数据矩阵
分解
中过拟合的问题,提高推荐精度,由于因子矩阵中包含显式属性,所以混合因子矩阵
分解
算法
可以实现对新用户和新产品推荐,部分地解决了冷启动问题,实现了从评分数据到显式属性的映射,并对推荐结果给出一定的解释.在MovieLens数据集上的实验结果表明:相同因子数下,混合因子矩阵
分解
算法
的推荐精度均优于偏置概率矩阵
分解
算法
,并能够基于显式属性实现对新产品的推荐.
推荐算法
矩阵分解
混合因子
推荐解释
冷启动
10.
【期刊】
基于低秩矩阵二元
分解
的
快速
显著性目标检测
算法
作者:
仇文宁
刘明明
孙伟
刊名:
计算机应用研究
发表时间:
2020-07-01
摘要:
近年来,基于矩阵低秩表示模型的图像显著性目标检测受到了广泛关注.在传统模型中通常对秩最小化问题进行凸松弛,但是这种方法在每次迭代中必须执行矩阵奇异值
分解
(SVD),计算复杂度较高.为此,提出了一种低秩矩阵双因子
分解
和结构化稀疏矩阵
分解
联合优化模型,并应用于显著性目标检测.该模型不仅利用低秩矩阵双因子
分解
和交替方向法(ADM)来降低时间开销,而且引入分层稀疏正则化刻画稀疏矩阵中元素之间的空间关系;此外,所提
算法
能够无缝集成高层先验知识指导矩阵
分解
过程.实验结果表明,提出的
算法
检测性能优于当前主流无监督显著性目标检测
算法
,且具有较低的时间复杂度.
显著性目标检测
低秩矩阵双因子分解
分层稀疏正则化
交替方向法
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