形式化软件功能分解的交互式规则

形式化功能分解是软件形式化设计的基本手段。文章基于前后断言形式定义的软件功能,提出了一组将该功能定义分解为3种基本控制结构之一的交互式分解规则,并证明了这组分解规则的正确性。分解规则构成的规则库是支持软件形式化设计的知识库的重要组成部分。     

一般非线性系统的Kalman分解

本文讨论一般非线性系统的标准分解问题.线性系统的Kalman分解给出了系统的能控 状态、能观状态和系统的最小实现.本文首先给出非线性系统的局部第一类Kalman分解形 式,从而解决了系统的局部能控状态和局部能观状态的分解.然后,再给出第二类Kalmall分 解形式,它提供了非线性系统的局部最小实现.     

多维固有时间尺度分解算法

针对控制回路、机械系统实际运行数据复杂多变、非稳定、非线性、信号耦合性强等问题,提出了一种新的多维信号分解方法,多维固有时间尺度分解(MITD)。给出了算法步骤;对所提出的MITD进行一定程度优化,以达到更好的分解效果;对所提出算法进行仿真分析和工业实例分析,表明了MITD对多维数据分解的优越性。     

基于张量分解的个性化微博推荐算法研究

随着社交媒体的发展,微博为人们提供的服务正在极大地改变着人们使用互联网的习惯,然而微博上用户发表的大量信息,以及高频率的信息更新,使得用户面临信息过载的问题而无法快速获取他感兴趣的信息。推荐系统是解决此问题的一种很好的方法,它是通过研究用户已有数据来发掘用户兴趣,从而为用户推荐可能感兴趣的对象,如产品、网页、微博等。本文介绍了一种基于张量分解技术的微博推荐算法来预测用户对微博的兴趣度,同时考虑用户与微博、用户与微博发布者影响因素,以及微博与微博发布者的影响因素,提高了已有算法的准确度。     

可视媒体结构分解技术综述

为了满足目前巨大的可视媒体应用需求,针对可视媒体资源具有的海量、多源、异构的特点,研究高效智能的可视媒体处理技术成为当务之急。笔者重点综述了可视媒体技术中结构分解研究现状,希望通过高精度的结构分解解决编辑处理中的结构问题,从而大幅度提升可视媒体应用的质量和效率。     

半奇异值算法的推导及其应用

奇异值分解是将一矩阵分解为一个对角矩阵和两个正交矩阵,奇异值分解有着非常好的性质。但在其部分应用中,如秩亏损的最小二乘问题,线性方程组的最小范数解中,并没有充分利用它的所有性质。提出了半奇异值分解A=USR,其中U为正交矩阵,S为对角矩阵,R为上三角矩阵。在经过文中所述的后期数学处理后,它能够非常好地利用在各个方面,比如最小二乘问题和线性方程组中。这种分解不仅保留了奇异值分解后所应有的性质,更大大地降低了计算复杂度。因为该算法有求极值的能力,所以它将在应用领域中发挥更大的作用。     

基于立方分解模型的机场噪声预测方法磁

机场噪声影响已成为阻碍机场发展的重要问题,而机场噪声实时预测是机场噪声研究的一个重要方面,对机场噪声监测及机场噪声影响规律的研究有着重要意义。由于机场噪声实时预测问题可以形式化为矩阵填充问题,论文首先使用协同过滤算法中的矩阵分解模型进行求解,然后根据机场噪声的影响因素的数据特征,提出了一种基于立方分解模型的机场噪声预测方法。通过实验表明,与矩阵分解模型相比,基于立方分解模型的机场噪声预测方法预测精度有了很大提高。     

多变量系统传输零点的计算

本文使用奇异值分解和ＱＲ分解方法来计算多变量系统的传输零点，给出了具体算法以及算例。     

运动秩1分解及其在运动检索中的应用

低秩分解可以有效地应用于运动检索中,然而目前有些方法是针对每个运动单独分解,在分解算法层次上忽略了不同运动之间的相关性.为此,提出一种在数据库上的低秩分解算法,在数据库中所有运动共享一组基,并加入稀疏约束得到运动数据的有效表示;提出一种合理的运动数据构成方式,得到优化目标方程,并给出相应的优化解法,证明了其收敛性.采用文中的分解算法,每个运动被低秩表示成一个基和一个时序向量,由于不同的运动共享一组基,因此该算法具有更好的聚类效果,即相似运动倾向于选择相同的基.实验结果表明,文中算法在运动检索应用上是有效的,并讨论了不同参数设置对检索结果的影响.     

人脸图像的特征提取

人脸识别的研究是模式识别和人工智能领域内的重要课题,有着十分广泛的应用前景。人脸特征的自动提取是人脸自动识别过程中至关重要的一个环节。主要就基于积分投影的人脸图像的特征提取、基于奇异值分解的特征提取及小波特征提取等几种较好方法进行研究。基于积分投影的人脸图像特征点的提取方法对人脸进行定位特别精确。基于小波分解频谱性分析的人脸特征提取极大减少了图像的存储空间和计算复杂度。基于SVD分解的特征提取处理后的正确率很高,计算复杂度也低。     

人脸图像的特征提取

人脸识别的研究是模式识别和人工智能领域内的重要课题，有着十分广泛的应用前景。人脸特征的自动提取是人脸自动识别过程中至关重要的一个环节。主要就基于积分投影的人脸图像的特征提取、基于奇异值分解的特征提取及小波特征提取等几种较好方法进行研究。基于积分投影的人脸图像特征点的提取方法对人脸进行定位特别精确。基于小波分解频谱性分析的人脸特征提取极大减少了图像的存储空间和计算复杂度。基于SVD分解的特征提取处理后的正确率很高，计算复杂度也低。     

基于DWT和SVD相结合的图像水印算法

以多级小波变换,奇异值分解为基础,一种新的可以同时抵抗几何变换及噪声攻击的图像数字水印算法被提出.首先对水印图像先做加密处理,将原始图像进行多级小波分解,然后对其低频部分进行奇异值分解,并把已加密的水印信息嵌入其中.实验结论和攻击测试表明:该算法不仅具有较好的不可感性,而且与相近算法相比,该方法可以同时抗击几何变换,如旋转、剪切、镜像,及叠加噪声如椒盐、高斯噪声等外界攻击,并具有很好的鲁棒性.     

八年级数学因式分解专题讲解

本文介绍因式分解中常用的一些方法,及其各自具备特点,领会因式分解是学习数学的一个工具、一种数学方法。因式分解的方法灵活,学习这些方法与技巧,对于培养学生的解题技能,提高学生的思维能力,都有着十分独特的作用。     

基于小波和奇异值分解的人脸识别方法

该文提出了一种基于小波和奇异值分解的人脸识别方法。首先对人脸图象进行小波分解，由于小波变换具有良好的多尺度特征表达能力，能将图象的大部分能量集中到低频子图中，使图象得到有效压缩。然后，对得到的每幅低频子图进行基于奇异值分解的特征提取，并将奇异值特征向量进行压缩，把压缩后的特征向量作为每幅人脸图象的特征，进而求出每一类人脸图象的特征向量中心。最后，将每一类的特征向量中心输入到分类器中进行识别。最终得到了令人满意的识别结果。     

制造网格任务分解规则、方法及应用研究

为了实现制造网格的资源共享与协同工作,制造网格任务需要拆分成若干设计、制造、装配等多种类型的子任务（活动）的形式,以便于多个服务节点、多方面人员进行协作完成。分析了制造网格任务分解的基本特点,提出了一种基于QoS的制造网格任务分解规则,在此基础上,提出了制造网格任务分解的基本方法和步骤,最后,通过应用实例说明了该规则和方法的有效性和可行性。     

基于差值矩阵分解的推荐算法

矩阵分解已经成为预测用户对物品评分的一种常用方法。传统的矩阵分解技术没有考虑到用户评分之间的差异性,针对上述问题在矩阵分解的基础上,提出差值矩阵分解模型。算法将每个用户对物品的评分减去与其社会属性相似用户对该物品评分的平均分,得到一个差值矩阵,然后对差值矩阵进行分解。在Movielens 1M数据集的实验结果表明,该算法的预测精度较贝叶斯概率矩阵分解、矩阵分解、融合用户属性的隐语义模型都有较为明显的提升。     

水泥生料预分解过程智能优化设定控制

在生料预分解过程中,由于生料边界条件频繁变化,致使产品的质量指标生料分解率过低或过高,从而增加了回转窑的负荷或导致最低一级旋风筒下料管堵塞.为了解决上述问题,本文提出了一个智能优化设定方法,由回路预设定模块、分解率预报模块、前馈补偿模块、反馈补偿模块组成.这个方法能够根据生料边界条件的变化在线调整控制回路的设定值.所提出的方法已经成功应用于酒钢宏达水泥生料预分解过程,取得了显著的应用效果.工业应用表明所提出的智能优化设定方法能够将生料分解率稳定在工艺范围内.     

一种增量式非负矩阵分解算法

针对现有的非负矩阵分解算法在应用于问题规模逐渐增大的情形时,运算规模随之增大、空间和时间效率不高的情况,提出一种增量式非负矩阵分解算法,使用分块矩阵的思想降低运算规模,利用上一步的分解结果参与运算从而避免重复运算。实验结果表明,该算法对节约计算资源是有效的。     

H∞控制中Youla稳定补偿器参数的新算法

为使H∞控制频域方法更加便于应用,对H∞控制中Youla稳定补偿器的设计方法进行研究,基于传递函数矩阵互质分解和多项式矩阵最大公因子理论.提出Youla补偿器参数的两个新算法;在此基础上运用Smith意义上等价的概念,以定理形式提出另一个更便于计算机运算的算法;另外,基于规范化互质分解理论提出求解Youla补偿器参数的第四个定理.与传统的Youla补偿器算法相比,这些新算法具有过程简单、计算量小和便于工程应用等优点.