杭州电子科技大学图书馆书目检索系统

Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

矩阵低秩稀疏分解方法与应用研究/刘子胜著

出版发行项:

北京:经济管理出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-5096-7707-0/CNY56.00

载体形态项:

146页:图;24cm

并列正题名:

Research on the method and application of sparse and low-rank decomposition of matrix

丛编项:

河南财经政法大学统计与大数据学院论丛

个人责任者:

刘子胜, 1985- 著

学科主题:

数据处理

中图法分类号:

TP274

一般附注:

河南省高等学校人文社会科学重点研究基地“河南教育统计研究中心” 刘定平教授“中原千人计划”专项 河南省高等学校重点科研项目“余稀疏信号重构的混合变分不等式方法研究”(编号20A110014) 河南省高等学校重点科研项目“输入饱和约束下的多智能体系统量化迭代学习控制”(编号20A120004) 全国统计科学研究项目“低秩稀疏大数据信息分析方法及应用”(编号2018LZ23) 经管出版

书目附注:

有书目 (第131-146页)

提要文摘附注:

本书在酉不变范数意义下，通过矩阵的广义逆分解理论，利用矩阵的相关投影性质，研究了矩阵低秩分解的扰动理论；基于受限等距性质，在理想情况下研究了矩阵低秩稀疏分解的性质，并给出了稀疏矩阵精确重构的充分条件；在噪声情况下，分析了稀疏矩阵恢复的鲁棒性，给出了误差上界；基于鲁棒主成分分析模型(RPCA)，提出了矩阵低秩稀疏分解的可分离替代函数法，并设计了近似点迭代阈值算法(PPIT)和基于不精确的增广拉格朗日方法(IALM)的可分离替代函数算法(SSF-IALM)求解RPCA模型；最后本书提出了矩阵的稀疏低秩因子分解模型(SLRF)，并设计了两种求解此模型的算法：惩罚函数法(PFM)和增广拉格朗日方法(ALMM)。

豆瓣简介：