现有推荐系统通常采用评分、评论等显式反馈数据实现个性化推荐.然而,显式反馈数据由于在实际中难以获取或因质量问题而往往变得不可用,从而导致相关推荐算法的应用范围受到很大限制.与此相反,诸如点击行为、浏览记录等隐式反馈数据在...现有推荐系统通常采用评分、评论等显式反馈数据实现个性化推荐.然而,显式反馈数据由于在实际中难以获取或因质量问题而往往变得不可用,从而导致相关推荐算法的应用范围受到很大限制.与此相反,诸如点击行为、浏览记录等隐式反馈数据在现实中大量存在.本文提出了一种面向游戏玩家的基于隐式反馈数据的游戏推荐方法.该方法综合考虑了玩家操作次数、操作时长等隐式反馈数据及其时效性,构建了基于伪评分的玩家对游戏的偏好模型,而后通过改进了的SVD++(Singular Value Decomposition++)算法实现个性化游戏推荐.在大规模真实数据集上的实验结果表明本文提出的方法具有更高的推荐精确率和召回率.展开更多
针对工业机械设备实时监测中不可控因素导致的振动信号数据缺失问题,提出一种基于自适应二次临近项交替方向乘子算法(adaptive quadratic proximity-alternating direction method of multipliers, AQ-ADMM)的压缩感知缺失信号重构方法...针对工业机械设备实时监测中不可控因素导致的振动信号数据缺失问题,提出一种基于自适应二次临近项交替方向乘子算法(adaptive quadratic proximity-alternating direction method of multipliers, AQ-ADMM)的压缩感知缺失信号重构方法。AQ-ADMM算法在经典交替方向乘子算法算法迭代过程中添加二次临近项,且能够自适应选取惩罚参数。首先在数据中心建立信号参考数据库用于构造初始字典,然后将K-奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD)字典学习算法和AQ-ADMM算法结合重构缺失信号。对仿真信号和两种真实轴承信号数据集添加高斯白噪声后作为样本,试验结果表明当信号压缩率在50%~70%时,所提方法性能指标明显优于其它传统方法,在重构信号的同时实现了对含缺失数据机械振动信号的快速精确修复。展开更多
该文提出一种基于自适应逼近残差的稀疏表示语音降噪方法。在字典学习阶段基于K奇异值分解(K-Singular Value Decomposition,K-SVD)算法获得干净语音谱的过完备字典,在稀疏表示阶段基于权重因子调整后的噪声谱和估计的交叉项对逼近残差...该文提出一种基于自适应逼近残差的稀疏表示语音降噪方法。在字典学习阶段基于K奇异值分解(K-Singular Value Decomposition,K-SVD)算法获得干净语音谱的过完备字典,在稀疏表示阶段基于权重因子调整后的噪声谱和估计的交叉项对逼近残差持续自适应地更新,并采用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)方法对干净语音谱进行稀疏重构。最后结合估计的干净语音谱与带噪语音相位,通过傅里叶逆变换获得重构的干净语音。实验结果表明所提方法在不同噪声和信噪比条件下相比标准的谱减法,稀疏表示语音降噪算法和基于自回归隐马尔可夫模型的降噪方法有更好的降噪效果。展开更多
以典型气路突变故障信号的稀疏特性为基础,通过对涡扇发动机部件特征原子组进行分类,提出了改进K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的稀疏诊断方法,并结合气路典型突变故障开展了仿真实验研究。仿真结果表明:...以典型气路突变故障信号的稀疏特性为基础,通过对涡扇发动机部件特征原子组进行分类,提出了改进K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的稀疏诊断方法,并结合气路典型突变故障开展了仿真实验研究。仿真结果表明:相比于拓展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法,改进K-SVD方法对故障定位准确,无故障部件健康参数变化为0,可有效提高故障部件辨识度,避免误诊断;计算耗时与EKF方法基本相等,仅为UKF方法的0.3%,是一种有效的航空发动机气路突变故障在线诊断方法。展开更多
针对当前图像超分辨率重建算法中存在的字典单一而导致重建图像质量不佳的问题,提出一种将图像块分类与图像卡通纹理分解相结合的单幅图像超分辨率重建算法。首先,将图像分块,并将图像块分为边缘类、纹理类和平滑类三类,其中纹理类用形...针对当前图像超分辨率重建算法中存在的字典单一而导致重建图像质量不佳的问题,提出一种将图像块分类与图像卡通纹理分解相结合的单幅图像超分辨率重建算法。首先,将图像分块,并将图像块分为边缘类、纹理类和平滑类三类,其中纹理类用形态成分分析(MCA)算法分解为卡通部分和纹理部分;然后,对边缘类、卡通部分和纹理部分分别训练高低分辨率字典;最后,求解稀疏系数并与高分辨率字典重建图像块。仿真结果显示,与基于稀疏表示的超分辨率重建(SCSR)算法和单幅图像超分辨率重建(SISR)算法相比,所提算法的峰值信噪比(PNSR)值分别提高了0. 26 d B和0. 14 d B,表明该算法的重建效果更好,重建图像纹理细节更丰富。展开更多
针对由于地震信号采集环境的复杂性带来的采样信号不完整,存在大量噪声等情况,对采集的叠前地震信号进行去噪和重建。在传统的K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)建造冗余字典的压缩感知重建的基础上,提出了基于形态...针对由于地震信号采集环境的复杂性带来的采样信号不完整,存在大量噪声等情况,对采集的叠前地震信号进行去噪和重建。在传统的K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)建造冗余字典的压缩感知重建的基础上,提出了基于形态分量分析(morphometric principal components analysis,MCA)的K-SVD地震信号的去噪与重建。即使用MCA对地震信号的结构和平滑部分进行分类,并针对上述两种类别分别构建由K-SVD算法计算的冗余字典,将两种类别分别置于不同字典中进行去噪与重建。与传统的方法相比,该方法在减少了地震信号采集的成本和难度的基础上,精确辨别地震信号细节,并取得良好的去噪效果。展开更多
文摘现有推荐系统通常采用评分、评论等显式反馈数据实现个性化推荐.然而,显式反馈数据由于在实际中难以获取或因质量问题而往往变得不可用,从而导致相关推荐算法的应用范围受到很大限制.与此相反,诸如点击行为、浏览记录等隐式反馈数据在现实中大量存在.本文提出了一种面向游戏玩家的基于隐式反馈数据的游戏推荐方法.该方法综合考虑了玩家操作次数、操作时长等隐式反馈数据及其时效性,构建了基于伪评分的玩家对游戏的偏好模型,而后通过改进了的SVD++(Singular Value Decomposition++)算法实现个性化游戏推荐.在大规模真实数据集上的实验结果表明本文提出的方法具有更高的推荐精确率和召回率.
基金国家自然科学基金No.61701388+13 种基金教育部归国留学人员科研扶持项目No.K05055陕西省自然科学基础研究计划项目No.2016JM60792016年碑林区科技计划项目No.GX1605陕西省教育厅专项No.17JK0431The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61701388the Scientific Research Foundation for the Returned Overseas Chinese ScholarsState Education Ministry of China under Grant No.K05055the Natural Science Basic Research Plan of Shaanxi Province under Grant No.2016JM6079the Science and Technology Project of Beilin District in 2016 under Grant No.GX1605the Special Item of Shaanxi Provincial Department of Education under Grant No.17JK0431
文摘壁画数字化修复工作极大降低了手工修复时带来的不可逆的风险。根据唐墓室壁画人工修复时先整体结构、后局部纹理的思路,提出一种基于形态学成分分析(morphological component analysis,MCA)分解的唐墓室壁画修复算法。首先结合唐墓室壁画的特点,采用改进的MCA方法进行图像分解,得到结构部分和纹理部分;然后根据图像分解后纹理和结构的复杂程度与稀疏程度,分别采用简化的全变分(total variation,TV)算法和K奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)算法进行修复。实验结果表明,该算法可兼顾纹理与结构的修复效果,唐墓室壁画中的裂缝现象的破损修复精度得到提高。
文摘针对工业机械设备实时监测中不可控因素导致的振动信号数据缺失问题,提出一种基于自适应二次临近项交替方向乘子算法(adaptive quadratic proximity-alternating direction method of multipliers, AQ-ADMM)的压缩感知缺失信号重构方法。AQ-ADMM算法在经典交替方向乘子算法算法迭代过程中添加二次临近项,且能够自适应选取惩罚参数。首先在数据中心建立信号参考数据库用于构造初始字典,然后将K-奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD)字典学习算法和AQ-ADMM算法结合重构缺失信号。对仿真信号和两种真实轴承信号数据集添加高斯白噪声后作为样本,试验结果表明当信号压缩率在50%~70%时,所提方法性能指标明显优于其它传统方法,在重构信号的同时实现了对含缺失数据机械振动信号的快速精确修复。
文摘该文提出一种基于自适应逼近残差的稀疏表示语音降噪方法。在字典学习阶段基于K奇异值分解(K-Singular Value Decomposition,K-SVD)算法获得干净语音谱的过完备字典,在稀疏表示阶段基于权重因子调整后的噪声谱和估计的交叉项对逼近残差持续自适应地更新,并采用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)方法对干净语音谱进行稀疏重构。最后结合估计的干净语音谱与带噪语音相位,通过傅里叶逆变换获得重构的干净语音。实验结果表明所提方法在不同噪声和信噪比条件下相比标准的谱减法,稀疏表示语音降噪算法和基于自回归隐马尔可夫模型的降噪方法有更好的降噪效果。
文摘针对当前图像超分辨率重建算法中存在的字典单一而导致重建图像质量不佳的问题,提出一种将图像块分类与图像卡通纹理分解相结合的单幅图像超分辨率重建算法。首先,将图像分块,并将图像块分为边缘类、纹理类和平滑类三类,其中纹理类用形态成分分析(MCA)算法分解为卡通部分和纹理部分;然后,对边缘类、卡通部分和纹理部分分别训练高低分辨率字典;最后,求解稀疏系数并与高分辨率字典重建图像块。仿真结果显示,与基于稀疏表示的超分辨率重建(SCSR)算法和单幅图像超分辨率重建(SISR)算法相比,所提算法的峰值信噪比(PNSR)值分别提高了0. 26 d B和0. 14 d B,表明该算法的重建效果更好,重建图像纹理细节更丰富。
文摘针对由于地震信号采集环境的复杂性带来的采样信号不完整,存在大量噪声等情况,对采集的叠前地震信号进行去噪和重建。在传统的K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)建造冗余字典的压缩感知重建的基础上,提出了基于形态分量分析(morphometric principal components analysis,MCA)的K-SVD地震信号的去噪与重建。即使用MCA对地震信号的结构和平滑部分进行分类,并针对上述两种类别分别构建由K-SVD算法计算的冗余字典,将两种类别分别置于不同字典中进行去噪与重建。与传统的方法相比,该方法在减少了地震信号采集的成本和难度的基础上,精确辨别地震信号细节,并取得良好的去噪效果。
