相似矩阵

摘要： 针对大多数跨模态哈希检索方法仅通过分解相似矩阵或标签矩阵,从而导致标签语义信息利用不充分、标签矩阵分解过程语义信息丢失以及哈希码鉴别能力差的问题,提出了一种语义嵌入重构的跨模态哈希检索方法。该方法首先通过最小化标签成对距离和哈希码成对距离之间的距离差,从而将标签矩阵的成对相似性嵌入哈希码;接着对标签矩阵分解并重构学得共同子空间,共同子空间再回归生成哈希码,从而将标签矩阵的类别信息嵌入哈希码,并有效地控制标签矩阵分解过程的语义信息丢失情况,进一步提高哈希码的鉴别能力。在公开的三个基准数据集上进行了多个实验,实验结果验证了该方法的有效性。

摘要： 为了更好地对物联网中的无线传感器网络进行节能处理,需要对网络中的设备进行集群操作。文中提出了一种新的聚类方法,该方法通过多种传感器模式开发了一种节能的数据聚合协议。它使用融合相似矩阵将网络中的设备分成不同的簇,使用建模误差在置信区间内计算不同模式融合的权重。提出的聚类方法是使用分层凝聚聚类框架。实验结果表明,文中提出的方法具有较好的效果。

摘要： 为使医疗体系内非同种数据得到有效区分,从而为诊疗意见的生成提供可靠参考条件,设计基于模糊聚类的智慧医院多源异构数据整合系统。利用多源型处理电路,输出异构数据统筹元件与量化整合芯片连接所需的应用电子量,完成整合系统硬件执行环境的搭建。在此基础上,对模糊数据集合进行标定处理,借助相似模糊聚类矩阵,设置标准的数据整合函数,完成系统的软件执行环境搭建。结合相关硬件设备结构体系,实现基于模糊聚类的智慧医院多源异构数据整合系统的顺利应用。实验结果显示,与拆分型整合系统相比,模糊聚类型整合系统能够更好地应对多源异构医疗数据散乱分布的情况,在为诊疗意见的生成提供可靠参考条件的同时,可以有效区分医疗体系内的非同种数据信息。

摘要： 基于矩阵理论中特征值、特征向量、相似矩阵等相关知识和克罗内克积的基本运算性质,首先求得两个可对角化矩阵的克罗内克积的特征向量的表示形式,其次用相似矩阵研究二阶和三阶只有一个特征值且不可对角化矩阵的若尔当标准形的克罗内克积的特征向量表示形式,之后用归纳法及相似矩阵的属于同一特征值的特征子空间同构将若尔当标准形的克罗内克积的特征向量的表示形式推广到n阶只有一个特征值的不可对角化矩阵,最后得到两个矩阵的克罗内克积特征向量的表示形式.

摘要： 为了获得更加可靠的相似矩阵,并使其含有精确的连通分支数量,提出了一种新的稀疏子空间聚类算法.该算法利用K近邻思想从局部寻找可靠邻居,在距离度量方面,选用测地线距离进行计算,考虑了数据在高维空间分布的几何结构,使得数据的邻居关系更加合理.同时,利用Ky Fan定理,通过参数的自适应调节,使得相似矩阵包含精确的连通分支数量.此外,该算法打破了常规的两步走模式,同时进行相似矩阵的学习和谱聚类过程,将数据相似性度和分割进行了紧密的联系,进一步加强了对数据结构信息的挖掘和利用.在人造数据集、图像数据集以及真实数据集进行了实验,实验结果表明该算法是有效的.

摘要： 2010~2020的考研数学中,几乎每年都有一道关于矩阵相似的题目,本文把题目中的矩阵分为实对称矩阵、非实对称矩阵和抽象矩阵,不同的矩阵采用相对应的矩阵相似的相关性质进行求解,达到事半功倍的效果。

摘要： 线性代数的核心内容是线性空间的线性映射.研究有限维向量空间的线性映射时,向量在不同基下的坐标表示是不同的,并且线性变换在不同基下的矩阵是相似的.因此,讲解线性变换的性质与相似矩阵的性质可以相互转化,可以让学生的思维在抽象思维和形象思维之间进行转化,帮助学生加深对抽象概念的理解.

摘要： 聚类分析是一种常见的分析方法,谱聚类作为聚类分析的一支,因其不受样本形状约束等特点备受瞩目.为及时掌握当前谱聚类算法研究动态,通过对比分析众多谱聚类优化算法,从半监督学习、二阶段聚类算法选择、算法执行效率优化等三个角度,将谱聚类优化算法分为三类,并对每类算法的优化思想进行综述.介绍经典多路谱聚类与基本理论,并分析相似矩阵及其特征值、特征向量选取原因及影响,旨在明确特征矩阵的重要性与优化的必要性.基于算法改进策略差异,梳理并总结每类算法的改进思想、研究现状及优缺点.在UCI数据集与手写体数据集上,针对谱聚类算法与优化算法进行实验对比,并对谱聚类优化算法的未来研究方向进行展望.

摘要： 线性代数是大学数学教育中的重要组成部分,是考研数学中的核心板块之一.该学科抽象,概念多,定理多,性质多,这使得对基础概念与解题方法不熟练的学生无从下手.近年来,线性代数考研题的跨度比较大,一个题目在解答时可能涉及多个章节的知识点,这给考生复习带来了困难和阻力.但是,线性代数的题型和解题方法相对固定,有规律可循.为此,本文统计分析了近十年(2010—2020)全国考研数学三中关于求相似变换矩阵的相关考题,分析总结了三类典型的出题模式及不同的解题方法与相应注意事项,以期对考研中教师辅导和学生复习应考有所帮助.

摘要： 随着光伏发电装机容量逐年增长,从光伏发电设备采集的电流、电压等数据规模呈现指数爆炸.针对此类情况,提出基于人工智能的方案.通过均值漂移聚类的方式将光伏大数据进行降维操作,而后利用相似矩阵将光伏数据转化为矩阵块,最后使用三维卷积神经网络进行训练、预测故障.实验表明,本方案的技术路线可以有效进行光伏发电设备的故障诊断.

摘要： 本文主要介绍了"Ward"系统聚类分析方法及其在山东省各城市主要污染物排放情况中的应用.通过原始数据中心标准变换后,利用R统计软件得到不同城市间的相似矩阵,按照"Ward"系统聚类法,把山东省十七个不同的城市进行了聚类,得到一定的分类.通过聚类分析,对于不同城市污染问题可以采取不同的环保措施,从而更有效的治理环境.

摘要： 统计学中的聚类分析(cluster analysis)是一种多元统计分析方法，传统聚类分析要求给定对象之间的界限是清晰的。文[1]分析了系统聚类法中的各种聚类过程,发现无论是对指标聚类(R型聚类)，还是对样品聚类(Q型聚类)，均只有一种聚类过程(最大统计量法聚类过程)不对原始信息产生干扰，而其余聚类过程均会增加干扰信息或丢失原始信息。聚类分析的关键是构造出相似矩阵，一旦给定对象之间的界限模糊不清时，传统聚类分析就无能为力了。文[2]介绍的Fuzzy聚类方法可以克服系统聚类的隐含的缺陷，提供了解决这类问题的方法。本文在文[2]的基础上，引进了Fuzzy补集的隶属度的计算方法，改造了Fuzzy相似矩阵，给出了简便易行的快速Fuzzy聚类方法。

摘要： 针对已有谱聚类算法需要事先确定粒度参数以及聚类数，随机性强，不能取得很好的聚类效果等缺点，我们提出使用局部统计特性来快速准确地设置相似矩阵的粒度参数，并在分析相似矩阵的谱和特征向量与聚类之间关系的基础上，引入了质量分(quality score)的概念来自适应地确定聚类的数目。据此设计出一个新型的自适应谱聚类算法(self-adaptive spectralclustering algorithm，SASC算法)，最后通过在三个UCI数据集上的实验，验证了理论分析的正确性，与K-means算法，NJw算法和Li-Liu算法等经典聚类算法相比，SASC算法在聚类效果上有显著改善。

摘要： 模糊集合理论的核心是建立研究对象的隶属度函数，通过隶属度函数来研究论域中元素之间的接近程度。分类是按某种标准来鉴定论域中元素之间的接近程度，把彼此接近的对象归为一类，显然，分类是按我们确定的隶属度函数来研究分类对象的。在模式识别或者分类问题中，我们首先要解决的问题是数据的离散归一化问题，对于离散数据的归一化应该满足：属性离散归一化后的空间维数尽量小，也就是离散归一化后的属性值的种类尽量少；属性值被离散归一化后的信息丢失尽量少。本质上可以归结为利用选取的断点来对条件属性构成的空间进行划分的问题，则离散归一化就是一个空间划分优化编码问题，因此，数据的离散归一化将直接影响分类的结果。本文提出利用模糊聚类构建隶属函数的概念，首先对分类数据进行模糊离散归一化处理，建立分类数据间的相似关系，得到分类数据的相似矩阵，通过相似矩阵的传递变换和λ-截矩阵运算，得出数据的分类矩阵，从而实现数据的分类。为了实现对相似矩阵的传递变换、λ-截矩阵和分类矩阵的快速运算，我们还提出可以硬件实现的一个并行计算的网络。最后本文给出了一个基于模糊评判的分类方法的应用实例，实验结果证明了该方法的可行性。

摘要： 本文在对专题数据的处理中,运用模糊聚类分析法对其建立相似矩阵,以截集法进行了分类分级,并对加权聚类法的应用进行了详细的探讨。

摘要： 本文提出了Web页面聚类算法PageCluster及相应的改进算法ImPageCluster，提出了聚类算法PageCluster及相应的改进算法ImPageCluster，与传统聚类算法相比,该算法不需要事先给定相似度阈值。

摘要： 针对不完备信息系统属性约简的两种定义,证明了两者的等价性.在此基础上结合粗糙集理论提出了相似矩阵、相似区间的概念,并将其应用于不完备信息系统知识分类的问题中.

摘要： 我国潮汐能资源十分丰富,并且潮汐能开发利用技术也是比较成熟的.如何对潮汐能资源进行有效分类,从而为开发利用提供参考依据具有十分重要的意义.利用谱系模糊聚类分析法,选取平均潮差、库容面积、理论装机容量和自然环境条件作为主要因素,对浙江省和福建省沿海港湾区域的29个潮汐能资源样本进行了分类.在模糊聚类分析中分别采用了10种方法建立样本间的模糊相似关系,并对比分析了不同方法的聚类结果,选择了最佳的分类方法.研究结果表明,谱系模糊聚类分析可以应用到潮汐能的资源分类中,分类效果良好.

摘要： 我国潮汐能资源十分丰富,并且潮汐能开发利用技术也是比较成熟的.如何对潮汐能资源进行有效分类,从而为开发利用提供参考依据具有十分重要的意义.利用谱系模糊聚类分析法,选取平均潮差、库容面积、理论装机容量和自然环境条件作为主要因素,对浙江省和福建省沿海港湾区域的29个潮汐能资源样本进行了分类.在模糊聚类分析中分别采用了10种方法建立样本间的模糊相似关系,并对比分析了不同方法的聚类结果,选择了最佳的分类方法.研究结果表明,谱系模糊聚类分析可以应用到潮汐能的资源分类中,分类效果良好.

摘要： 我国潮汐能资源十分丰富,并且潮汐能开发利用技术也是比较成熟的.如何对潮汐能资源进行有效分类,从而为开发利用提供参考依据具有十分重要的意义.利用谱系模糊聚类分析法,选取平均潮差、库容面积、理论装机容量和自然环境条件作为主要因素,对浙江省和福建省沿海港湾区域的29个潮汐能资源样本进行了分类.在模糊聚类分析中分别采用了10种方法建立样本间的模糊相似关系,并对比分析了不同方法的聚类结果,选择了最佳的分类方法.研究结果表明,谱系模糊聚类分析可以应用到潮汐能的资源分类中,分类效果良好.

摘要： 本发明提供一种基于相似矩阵的音乐自动剪辑实现方法、装置及存储介质，包括S1.获取待剪辑的音频文件和预设剪辑时长范围；S2.将所述音频文件转换为对应的色谱图，并利用相似矩阵对副歌片段进行定位；S3.通过预设窗口对所述副歌片段的能量进行分析，获取所述副歌片段中的高潮片段；S4.通过微调窗口对所述高潮片段进行微调，获取所述高潮片段的起始时间点；S5.通过人声检测模型进行人声检测，获取所述高潮片段的结束时间点；S6.根据所述起始时间点和所述结束时间点剪辑得到对应的音频片段。通过上述方式，提高了音频剪辑的效率和准确性，降低了剪辑成本。

摘要： 本发明公开了一种基于MFCC相似矩阵的语音音乐分离方法，属于语音音频处理领域。传统的语音参数一般为39维MFCC参数。在带背景音乐的讲话环境下，说话人的语音信息在相邻帧之间是不连续的，而背景音乐的相邻帧之间的语音信息变化是连续且缓慢的。该方法在此规律的基础上，对39维MFCC参数求解相似矩阵SMFCC，获取语音相邻帧之间的相关性，根据统计规律区分出讲话语音段和纯背景音乐段并将其切割分离，然后分别将背景音乐段和语音段输入7层双向LSTM神经网络进行数据分离，最后再对分离的数据进行整合，得到分离的说话人声音和背景音乐声音。经过测试，该方法可以提高整体的语音段和非语音段的识别准确率，且运算速度快、计算量较小。

摘要： 本发明提出一种基于明文相似矩阵的对称全同态加密方法，用于解决现有对称全同态加密效率低的技术问题。实现步骤为：用户根据要求生成两个长度相等的大素数，并根据生成的大素数构建剩余类环，根据剩余类环构建一般线性群，计算同态计算公钥和对称密钥，使用对称密钥对明文矩阵的相似矩阵进行加密，使用对称密钥对密文矩阵进行解密；云服务器使用同态计算公钥对密文矩阵进行同态计算；用户使用对称密钥对同态密文矩阵进行解密。本发明密钥选取和加密过程简单，将明文矩阵随机隐藏，提高加密算法的安全性，在密文计算过程中没有引入噪声，可以根据需求对密文矩阵进行任意计算。本发明可用于云计算、大数据环境等对重要数据的全程密态保护。

摘要： 一种用于通过基于多个概率计算不相似矩阵来对多个实体进行排序的计算机实现方法。所述多个概率是基于多个类别确定的。基于所述不相似矩阵来计算加权距离矩阵。计算至少部分基于排序序列中相邻实体之间的加权距离的和的多个排序序列候选。在权利要求中描述了其它实施例。

摘要： 本发明公开了一种基于相似矩阵的保持目标域局部结构的风格迁移方法。该方法首先对风格迁移的目标函数进行了修改，加入了保持目标域局部结构的正则项，然后依据该目标函数获得相对应的映射矩阵；其次，由于该项的加入增加了对于原目标函数的限制，因此可以在一定程度上减少参数更新对后续大量未知标签目标域数据的需求，更贴近实际运用。本发明相对于传统的风格迁移方法可以取得一定程度上较高的正确率以及较短的运算时间。

摘要： 本发明公开了一种基于MFCC相似矩阵的语音音乐分离方法，属于语音音频处理领域。传统的语音参数一般为39维MFCC参数。在带背景音乐的讲话环境下，说话人的语音信息在相邻帧之间是不连续的，而背景音乐的相邻帧之间的语音信息变化是连续且缓慢的。该方法在此规律的基础上，对39维MFCC参数求解相似矩阵SMFCC，获取语音相邻帧之间的相关性，根据统计规律区分出讲话语音段和纯背景音乐段并将其切割分离，然后分别将背景音乐段和语音段输入7层双向LSTM神经网络进行数据分离，最后再对分离的数据进行整合，得到分离的说话人声音和背景音乐声音。经过测试，该方法可以提高整体的语音段和非语音段的识别准确率，且运算速度快、计算量较小。

摘要： 本发明提供一种基于相似矩阵的音乐自动剪辑实现方法、装置及存储介质，包括S1.获取待剪辑的音频文件和预设剪辑时长范围；S2.将所述音频文件转换为对应的色谱图，并利用相似矩阵对副歌片段进行定位；S3.通过预设窗口对所述副歌片段的能量进行分析，获取所述副歌片段中的高潮片段；S4.通过微调窗口对所述高潮片段进行微调，获取所述高潮片段的起始时间点；S5.通过人声检测模型进行人声检测，获取所述高潮片段的结束时间点；S6.根据所述起始时间点和所述结束时间点剪辑得到对应的音频片段。通过上述方式，提高了音频剪辑的效率和准确性，降低了剪辑成本。

摘要： 本发明公开了一种基于稀疏相似矩阵的谱聚类算法识别癌症分子亚型的方法，其特征是：基于稀疏相似矩阵的谱聚类算法，利用癌症基因表达谱数据作为训练集样本，构建癌症分子亚型预测模型；将所述预测模型用于预测独立测试集样本的癌症分子亚型，将癌症样本集划分为多类分子亚型。本发明方法针对癌症分子表达水平的高度异质性，有效地区分具有不同预后效果的多类病患，可以对多类癌症患者分别制定不同的个体治疗方案。

摘要： 本发明提出一种基于明文相似矩阵的对称全同态加密方法，用于解决现有对称全同态加密效率低的技术问题。实现步骤为：用户根据要求生成两个长度相等的大素数，并根据生成的大素数构建剩余类环，根据剩余类环构建一般线性群，计算同态计算公钥和对称密钥，使用对称密钥对明文矩阵的相似矩阵进行加密，使用对称密钥对密文矩阵进行解密；云服务器使用同态计算公钥对密文矩阵进行同态计算；用户使用对称密钥对同态密文矩阵进行解密。本发明密钥选取和加密过程简单，将明文矩阵随机隐藏，提高加密算法的安全性，在密文计算过程中没有引入噪声，可以根据需求对密文矩阵进行任意计算。本发明可用于云计算、大数据环境等对重要数据的全程密态保护。

摘要： 本发明公开了一种基于SVD相似矩阵的图像修复方法，包括：(1)将待修复图像进行SVD分解，通过将相应的奇异值置为零的操作，得到待修复图像的相似矩阵；(2)以待修复区域边界上的每一像素为中心指定待修复图像块，在所述相似矩阵中查找对应的最相似图像块；(3)将所述最相似图像块的像素值赋给所述待修复图像块；(4)更新整个待修复区域，并重复步骤(2)～(3)，直到完成图像修复。本发明提出的基于SVD相似矩阵的图像修复方法，通过对图像进行SVD分解，并通过处理奇异值来得到相似矩阵，能够一定程度移除待修复区域，使得最终修复的图像在视觉上更加连续；对于缺失区域较大的场景，也能够有一定程度的效果提升。