發(fā)布時(shí)間：2017-10-11 11:44

  本文關(guān)鍵詞：基于線性Bregman迭代的結(jié)構(gòu)化噪聲矩陣補(bǔ)全算法

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【摘要】：通過(guò)采樣部分元素補(bǔ)全低秩矩陣的缺失元素是許多實(shí)際應(yīng)用如圖像修復(fù)、無(wú)線傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)收集和推薦系統(tǒng)等經(jīng)常遇到的一個(gè)頗具挑戰(zhàn)性的難題.在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,這類(lèi)問(wèn)題通常能刻畫(huà)成矩陣補(bǔ)全問(wèn)題.雖然現(xiàn)有研究針對(duì)矩陣補(bǔ)全問(wèn)題已提出了許多有效算法,但這些算法通常僅限于采樣元素要么無(wú)噪要么僅含少量隨機(jī)高斯噪聲的補(bǔ)全情形,難以處理實(shí)際問(wèn)題中常見(jiàn)的行結(jié)構(gòu)化噪聲.為了解決這個(gè)問(wèn)題,該文首先借助分類(lèi)器設(shè)計(jì)中流行的L2,1范數(shù)正則化技術(shù)來(lái)平滑此類(lèi)噪聲,并將該問(wèn)題建模為一類(lèi)基于L2,1范數(shù)正則化的凸約束優(yōu)化問(wèn)題.其次,為了快速有效地求解,我們將向量空間的線性Bregman迭代算法和近鄰算子技術(shù)拓展到矩陣空間,進(jìn)一步設(shè)計(jì)了一種魯棒的基于線性Bregman迭代的結(jié)構(gòu)化噪聲矩陣補(bǔ)全算法(LiBIMC).嚴(yán)格的理論分析證明了LiBIMC迭代算法的不動(dòng)點(diǎn)正是結(jié)構(gòu)化噪聲矩陣補(bǔ)全問(wèn)題的全局最優(yōu)解.數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,和已有的矩陣補(bǔ)全算法相比,LiBIMC算法不僅能更好地恢復(fù)結(jié)構(gòu)化噪聲矩陣的缺失元素,還能精確地辨識(shí)出采樣矩陣中被污染的元素所在行的位置信息.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;南京郵電大學(xué)寬帶無(wú)線通信與傳感網(wǎng)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 矩陣補(bǔ)全 結(jié)構(gòu)化噪聲 L 范數(shù)正則化 線性Bregman迭代 近鄰算子
【基金】：國(guó)家“九七三”重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃項(xiàng)目基金(2011CB302903) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61272084,61201163,61272422,61373137) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK2011072,BK20130096) 江蘇省高校自然科學(xué)研究重大項(xiàng)目(11KJA520002) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金(20113223110003)資助~~
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.4
【正文快照】： 1引言近年來(lái),壓縮感知理論為信號(hào)采集技術(shù)帶來(lái)了革命性的突破.眾所周知,壓縮感知理論要求在已知信號(hào)具有稀疏性的條件下對(duì)信號(hào)進(jìn)行采集和重構(gòu),而在很多實(shí)際問(wèn)題中,需要重構(gòu)的目標(biāo)常常是以矩陣的形式組織的.因此,壓縮感知理論便自然地從向量空間被拓展至矩陣空間,從而利用矩陣

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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10 趙震震;劉書(shū)朋;姜華;吳波;何風(fēng)行;王營(yíng)冠;;基于核范數(shù)凸優(yōu)化的溫度場(chǎng)缺失點(diǎn)重建[J];電子技術(shù)應(yīng)用;2014年10期

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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8 陳娜;矩陣恢復(fù)算法及誤差分析[D];華中科技大學(xué);2012年

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 姚璐;融合社會(huì)化標(biāo)簽的協(xié)同過(guò)濾算法研究[D];浙江大學(xué);2011年

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3 李寅;基于張量分解的視覺(jué)顯著性算法研究[D];上海交通大學(xué);2011年

4 朱顥;全方位舌像特征提取及多核學(xué)習(xí)分類(lèi)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年

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6 李俊杰;關(guān)于Fredholm積分方程的一類(lèi)改進(jìn)數(shù)值算法及其應(yīng)用[D];廈門(mén)大學(xué);2007年

7 張慧;Bregman迭代方法及其在稀疏問(wèn)題中的應(yīng)用[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

8 封婷;圖像序列射影重建技術(shù)的研究[D];南京大學(xué);2012年

9 靳正芬;求解矩陣核范數(shù)極小化問(wèn)題的交替方向法[D];河南大學(xué);2012年

10 鄭錦湖;基于一種魯棒主元分析及其在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用研究[D];云南大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：1012345