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81.
矩阵奇异值分解及其在高维数据处理中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
矩阵奇异值分解能够实现对高维数据的局部特征提取及维数约减,在智能信息处理和模式识别研究领域具有十分重要的应用价值.首先分析了高维数据处理所面临的困境,并对常用的降维算法进行简单的归纳总结;然后阐述了矩阵奇异值分解的基本原理及其在维数约减和数据压缩中的物理意义;接着通过分析两种建立在奇异值分解基础上的PCA与LSA降维算法的数学导出过程,进一步给出了两者的等价性证明;最后总结了矩阵奇异值分解的优缺点,并且预测了高维数据处理技术未来的发展趋势. 相似文献
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84.
通过工程实践对高强砼在桥梁施工中的应用作了较详尽的叙述,重点论述了工艺过程对配制高强砼的影响. 相似文献
85.
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研究了解非线性方程组的牛顿-SOR迭代方法,在一定条件下求出了理论上的最佳松弛因子,并给出了一个近似寻求最佳松弛因子的方法。数值例子结果表明了其有效性。 相似文献
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