针对当前分布式潜在因子推荐算法存在时间复杂度较高、运行时间较长的问题,文中提出基于LU分解和交替最小二乘法(ALS)的分布式奇异值分解推荐算法,利用ALS利于分布式求解目标函数的特点,提出网格状分布式粒度分割策略,获取相互独立不相...针对当前分布式潜在因子推荐算法存在时间复杂度较高、运行时间较长的问题,文中提出基于LU分解和交替最小二乘法(ALS)的分布式奇异值分解推荐算法,利用ALS利于分布式求解目标函数的特点,提出网格状分布式粒度分割策略,获取相互独立不相关的特征向量.在更新特征矩阵时,使用LU分解求逆矩阵,加快算法的运行速度.在KDD CUP 2012 Track1中的腾讯微博数据集上的实验表明,文中算法在确保一定推荐精度的前提下,大幅提升推荐速度和算法效率.展开更多
为了实现炉内温度场的实时在线监测,阐述了基于声学理论的三维温度场重建原理,介绍了奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法。采用最小二乘法和SVD算法分别对炉膛火焰分布的几种典型模型:单峰模型、双峰模型以及四峰模型,...为了实现炉内温度场的实时在线监测,阐述了基于声学理论的三维温度场重建原理,介绍了奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法。采用最小二乘法和SVD算法分别对炉膛火焰分布的几种典型模型:单峰模型、双峰模型以及四峰模型,进行了仿真重建,并对两种算法的仿真结果做了比较。仿真得到了稳定的重建结果,给出了不同温度场分布模型及其重建图像,分析了重建误差。仿真结果表明,两种算法均可用于炉膛三维温度场重建,并且具有一定的抗干扰能力,与最小二乘法相比,奇异值分解算法具有更好的稳定性。展开更多
将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total leastsquares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)引入到电压闪变参数的求取中,闪变参数的提取可转化为求取一系列边频分量参数的问题。对于电...将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total leastsquares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)引入到电压闪变参数的求取中,闪变参数的提取可转化为求取一系列边频分量参数的问题。对于电压信号数据形成的HANKEL矩阵,通过奇异值分解进行信号子空间和噪声子空间的划分,通过TLS的再次消噪和抗干扰处理,提高闪变参数的提取精度。仿真结果表明,对于含噪声、谐波和多调幅的电压闪变信号,该方法具有较高的精度。实例分析进一步验证了该方法的可行性和有效性。展开更多
文摘针对当前分布式潜在因子推荐算法存在时间复杂度较高、运行时间较长的问题,文中提出基于LU分解和交替最小二乘法(ALS)的分布式奇异值分解推荐算法,利用ALS利于分布式求解目标函数的特点,提出网格状分布式粒度分割策略,获取相互独立不相关的特征向量.在更新特征矩阵时,使用LU分解求逆矩阵,加快算法的运行速度.在KDD CUP 2012 Track1中的腾讯微博数据集上的实验表明,文中算法在确保一定推荐精度的前提下,大幅提升推荐速度和算法效率.
文摘为了实现炉内温度场的实时在线监测,阐述了基于声学理论的三维温度场重建原理,介绍了奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法。采用最小二乘法和SVD算法分别对炉膛火焰分布的几种典型模型:单峰模型、双峰模型以及四峰模型,进行了仿真重建,并对两种算法的仿真结果做了比较。仿真得到了稳定的重建结果,给出了不同温度场分布模型及其重建图像,分析了重建误差。仿真结果表明,两种算法均可用于炉膛三维温度场重建,并且具有一定的抗干扰能力,与最小二乘法相比,奇异值分解算法具有更好的稳定性。
文摘将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total leastsquares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)引入到电压闪变参数的求取中,闪变参数的提取可转化为求取一系列边频分量参数的问题。对于电压信号数据形成的HANKEL矩阵,通过奇异值分解进行信号子空间和噪声子空间的划分,通过TLS的再次消噪和抗干扰处理,提高闪变参数的提取精度。仿真结果表明,对于含噪声、谐波和多调幅的电压闪变信号,该方法具有较高的精度。实例分析进一步验证了该方法的可行性和有效性。