搜索到1767篇“ 广义奇异值分解“的相关文章
- 一类广义奇异值分解的随机算法及其应用
- 列数相同的两个矩阵的广义奇异值分解(GSVD)在许多实际应用中是非常有用的工具.然而,当矩阵规模增大,传统的GSVD算法计算成本增大.随机化算法作为一种降维技术,因其较低的算法复杂度和较高的计算效率,得到广泛关注.本文将...
- 宋蒙蕊
- 关键词：广义奇异值分解TIKHONOV正则化
- 快速广义奇异值分解算法及其在图嵌入的应用
- 本文提出了满秩实矩阵对广义奇异值分解(GSVD)的快速算法,以此为基础优化了高阶邻近保留嵌入(HOPE)算法的性能,能够保持大规模图的高阶近似性,并能够快速捕捉不对称的传递性.
首先,以QR分解和特征值分解为基础设计出...
- 朱延铭
- 关键词：广义奇异值分解有向图图嵌入
- 联合广义奇异值分解和张量分解的图像超分辨率重建
- 目前在多个领域中，都存在需要从可用的多个欠采样图像中获得高分辨率图像的要求，而由于观察到的欠采样图像质量通常会由于模糊和噪声而进一步降低，因此高分辨率图像的重建需要执行若干图像处理任务，例如降噪、恢复和插值，因此会导致复...
- 房滢
- 关键词：超分辨率重建张量分解广义奇异值分解
- 一种基于广义奇异值分解的非对称彩色图像光学加密方法
- 本发明公开了一种基于广义奇异值分解的非对称彩色图像光学加密方法，包括加密过程与解密过程，加密过程：彩色图像非对称光学加密系统，采取的技术方案是，在加密系统中，设计了一种基于广义奇异值分解的双随机相位编码加密方案，彩色图像...
- 申玉馨
- 基于广义奇异值分解的加权线性判别分析织物瑕疵图像分类算法
- 2022年
- 为提高织物瑕疵图像分类准确率,提出了一种基于广义奇异值分解的加权线性判别分析(Linear discriminant analysis, LDA)织物瑕疵图像分类算法。首先,使用加权均值保留瑕疵特征信息,反映真实数据的分布情况;然后,对类间散射矩阵和类内散射矩阵分别添加类间离散权重和类内紧凑权重,克服了其他织物瑕疵分类算法忽视局部几何信息的问题;最后,结合广义奇异值分解,解决了小样本奇异不可逆的问题,提升了计算效率。不同织物数据集实验结果表明,该算法能有效解决LDA存在缺乏局部几何信息和小样本高维的问题;同时相较于其他基于LDA的分类算法,能取得更好的分类准确率,且分类所需的计算时间具有一定竞争力。
- 钟佳莹吕文涛陈亮亮王成群
- 关键词：线性判别分析图像分类广义奇异值分解小样本
- 一种基于广义奇异值分解构造无线通信预编码器的方法
- 本发明公开了一种基于广义奇异值分解构造无线通信预编码器的方法，包括以下步骤：S1：通过Matlab进行无线信道的仿真并生成基于收发天线数量的数据集；S2：将所述数据集导入TensorFlow深度学习框架中进行预处理，将所...
- 赵赛杨帆黄高飞唐冬
- 基于随机广义奇异值分解的GCV法与UPRE法：在位场数据反演中的应用
- 1.前言位场数据的反演可用于解决众多地质与地球物理问题。但位场数据的反演是非唯一且不稳定的,属于不适定问题。通常Tikhonov正则化方法(Tikhonov and Arsenin, 1977)被用来解决这样的不适定问题...
- 方圆孟小红王俊唐晗晗
- 关键词：位场数据GCV线性搜索广义奇异值分解
- 广义奇异值分解的高阶图像低秩近似方法被引量：2
- 2020年
- 针对合成孔径雷达图像易受外界环境干扰导致获取的图像信息准确度降低的问题,提出一种基于广义奇异值分解的高阶图像低秩近似方法。首先,在经典奇异值分解的基础上,利用邻域选取法将经典二维矩阵推广到广义高阶矩阵;其次,利用“t-product”模型将经典矩阵算法推广到广义矩阵的相关算法,得出广义奇异值分解的具体实现过程;最后,在广义奇异值分解和经典奇异值分解的条件下,通过实例分析并利用结构相似度和峰值信噪比比较其低秩近似性能。仿真实验验证了广义奇异值分解技术相比于经典奇异值分解,不仅充分考虑图像像素点之间的相互作用与空间结构,而且随着广义矩阵阶数的扩展,所获得的图像结构相似度越大,峰值信噪比越高,可将其应用于高阶图像的低秩近似、重构。
- 杨洁廖亮魏平俊
- 关键词：合成孔径雷达图像广义奇异值分解奇异值分解
- 基于广义奇异值分解的图像去噪算法
- 2019年
- 为提高待识别图像信息提取的准确性,提出了一种基于广义奇异值分解的图像去噪算法。该算法通过邻域选取,将经典的奇异值分解技术扩展为广义奇异值分解技术,达到增强去噪能力和保留原始数据结构的目的。利用Lenna、MonaLisa和House噪声图像对该算法进行性能测试,并与基于奇异值分解的去噪算法进行去噪效果比对。实验结果表明,使用该算法能获得最优的灰度图像去噪结果,在峰值信噪比方面相比于传统算法具有明显优势。
- 杨洁魏平俊张旭初
- 关键词：图像去噪广义奇异值分解奇异值分解峰值信噪比
- 基于广义奇异值分解的增量核鉴别分析
- 核鉴别分析(KDA)已经被广泛应用于特征提取,然而由于矩阵奇异以及可伸缩性问题的存在,使得KDA的应用也有其局限性。为了解决以上两个问题,最近提出了基于广义奇异值分解的核鉴别分析(GSVD-KDA)以及增量线性鉴别分析(...
- 荆晓远张永川姚永芳蓝超李敏
- 关键词：广义奇异值分解
- 文献传递
相关作者
- 廖安平
- 作品数：40被引量：334H指数：13
- 供职机构：湖南大学数学与计量经济学院
- 研究主题：矩阵方程 广义奇异值分解 最小二乘解 正定解 最佳逼近
- 黄敬频
- 作品数：83被引量：143H指数：6
- 供职机构：广西民族大学
- 研究主题：矩阵方程 四元数体 最佳逼近 四元数 四元数矩阵方程
- 胡锡炎
- 作品数：99被引量：555H指数：18
- 供职机构：湖南大学数学与计量经济学院
- 研究主题：最佳逼近 矩阵方程 反问题 最小二乘解 逆特征值问题
- 雷渊
- 作品数：17被引量：66H指数：4
- 供职机构：湖南大学
- 研究主题：最小二乘解 矩阵方程 广义奇异值分解 最佳逼近问题 最佳逼近
- 熊培银
- 作品数：32被引量：68H指数：4
- 供职机构：湖南科技大学信息与电气工程学院
- 研究主题：最佳逼近 贝叶斯 子矩阵约束 分位数 贝叶斯分析
