位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
一种改进的非负矩阵分解算法
  • ISSN号:1671-3559
  • 期刊名称:济南大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:194-196
  • 语言:中文
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]陕西师范大学数学与信息科学学院,陕西西安710062
  • 相关基金:国家自然科学基金(60671063);陕西省自然科学研究计划(2006A02)
  • 相关项目:三类变分不等式的神经网络模型研究
中文摘要:

给出一种广义的Kullback—Eeibler代价函数,基于调比梯度下降法得到新的非负矩阵分解算法。新算法的优点是能够对稀疏非负矩阵进行分解,但是新算法的收敛性没有得到改善。进一步对新算法进行改进,数值实验表明改进后算法的收敛性得到明显改善。

英文摘要:

We presented a generalized KuUback- Leibler cost function, and derived a new nonnegative matrix factorization algorithm based on scaled gradient desent method. The merit of the new algorithm lies in that it could decompose sparse nonnegative matrix, and the defect is that the convergence has not been improved. We improved further the new algorithm, and the numercial experiment indicate the convergence of the improved algorithm has been improved well.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《济南大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:山东省教育厅
  • 主办单位:济南大学
  • 主编:杜斌
  • 地址:济南市南辛庄西路336号
  • 邮编:250022
  • 邮箱:sdjc@ujn.edu.cn
  • 电话:0531-82765454
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-3559
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1378/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2006、2010年获中国高校优秀科技期刊奖,2004、2009年获全国高校科技期刊优秀编辑出版质量奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:4142