| 矩阵补全算法研究进展 |
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| 引用本文： | 史加荣,郑秀云,周水生.矩阵补全算法研究进展[J].计算机科学,2014,41(4):13-20. |
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| 作者姓名： | 史加荣 郑秀云 周水生 |
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| 作者单位： | 西安建筑科技大学理学院 西安710055;西安建筑科技大学理学院 西安710055;西安电子科技大学数学与统计学院 西安710071 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金(61179040),陕西省教育厅专项科研计划项目(2013JK0587,3JK0588,0JK642)资助 |
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| 摘 要： | 作为压缩感知理论的重要发展,矩阵补全与恢复已成为信号与图像处理的一种新的强有力的工具。综述了矩阵补全算法的最新研究进展。首先分析了核范数最小化模型的几种主要的矩阵补全算法,并对这些算法的迭代过程及原理进行了详细的阐述。其次讨论了矩阵补全的低秩矩阵分解模型,并列出了近年来出现的求解此模型的新算法。然后补充了上述两种模型的衍生版本,指出了相应的求解方法。在数值实验中,对文中所讨论的主要矩阵补全算法的性能进行了比较。最后给出了矩阵补全算法的未来研究方向及重点。
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| 关 键 词： | 矩阵补全 低秩 核范数最小化 低秩矩阵分解 压缩感知 低秩矩阵恢复 |
| 收稿时间： | 6/2/2013 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 2013/9/17 0:00:00 |
Research Progress in Matrix Completion Algorithms |
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| SHI Jia-rong,ZHENG Xiu-yun and ZHOU Shui-sheng.Research Progress in Matrix Completion Algorithms[J].Computer Science,2014,41(4):13-20. |
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| Authors: | SHI Jia-rong ZHENG Xiu-yun and ZHOU Shui-sheng |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Matrix completion Low-rank Nuclear norm minimization Low-rank matrix factorization Compressed sen-sing Low-rank matrix recovery |
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