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体积约束的稀疏NMF高光谱解混 被引量:5
1
作者 王伞 韩月 王立国 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期2077-2082,共6页
为了解决单纯非负矩阵分解计算繁复,收敛速度慢的问题,本文提出了一种基于自然梯度下降的体积最小及丰度稀疏约束的非负矩阵分解方法。该方法在目标函数中加入体积最小和丰度稀疏约束,可以对混合图像进行较好地分解;采用自然梯度下降的... 为了解决单纯非负矩阵分解计算繁复,收敛速度慢的问题,本文提出了一种基于自然梯度下降的体积最小及丰度稀疏约束的非负矩阵分解方法。该方法在目标函数中加入体积最小和丰度稀疏约束,可以对混合图像进行较好地分解;采用自然梯度下降的方法进行迭代,加快了算法收敛速度。实验结果表明:该方法能有效克服最小体积约束非负矩阵分解法速度慢且不稀疏的缺陷,相对于解混效果(SAD)相近的方法提速100倍,相对于解混时间相近的算法,此方法的解混精度提高0.02°;此方法尤其适用于像元较多的高光谱图像。 展开更多
关键词 高光谱图像 线性光谱混合模型 非负矩阵分解 体积最小 丰度稀疏 自然梯度 端元提取 光谱解混
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NMF模型在挖掘基因功能关系中的研究与应用 被引量:2
2
作者 孙泽强 谢红薇 郝晓燕 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第4期1471-1475,共5页
为了充分利用现有的生物医学文献和基因组信息来确定基因之间的功能关系,开发了一个基于Web的生物信息学软件环境,叫做基因功能关系助手(GFRA)。该软件使用了非负矩阵因子分解(NMF)的算法,便于发现基因之间的功能关系并根据基因之间的... 为了充分利用现有的生物医学文献和基因组信息来确定基因之间的功能关系,开发了一个基于Web的生物信息学软件环境,叫做基因功能关系助手(GFRA)。该软件使用了非负矩阵因子分解(NMF)的算法,便于发现基因之间的功能关系并根据基因之间的相关程度将其分类。使用3个手动构建的基因文档集合来测试GFRA,准确率达到一定的精度。GFRA实现了从文本流和文本库(如MEDLINE)中挖掘知识,鉴定新基因之间的功能关系,对于验证和分析由微阵列实验提出的基因关联有很大帮助。 展开更多
关键词 基于文献 非负矩阵因子分解 概念特征值 基因功能关系 基因分类
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基于TWE-NMF主题模型的Mashup服务聚类方法 被引量:4
3
作者 陆佳炜 赵伟 +2 位作者 张元鸣 梁倩卉 肖刚 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期2727-2748,共22页
随着互联网和面向服务技术的发展,一种新型的Web应用——Mashup服务,开始在互联网上流行并快速增长.如何在众多Mashup服务中找到高质量的服务,已经成为一个大家关注的热点问题.寻找功能相似的服务并进行聚类,能有效提升服务发现的精度... 随着互联网和面向服务技术的发展,一种新型的Web应用——Mashup服务,开始在互联网上流行并快速增长.如何在众多Mashup服务中找到高质量的服务,已经成为一个大家关注的热点问题.寻找功能相似的服务并进行聚类,能有效提升服务发现的精度与效率.目前国内外主流方法为挖掘Mashup服务中隐含的功能信息,进一步采用特定聚类算法如K-means等进行聚类.然而Mashup服务文档通常为短文本,基于传统的挖掘算法如LDA无法有效处理短文本,导致聚类效果并不理想.针对这一问题,提出一种基于非负矩阵分解的TWE-NMF(nonnegative matrix factorization combining tags and word embedding)模型对Mashup服务进行主题建模.所提方法首先对Mashup服务规范化处理,其次采用一种基于改进的Gibbs采样的狄利克雷过程混合模型,自动估算主题的数量,随后将词嵌入和服务标签等信息与非负矩阵分解相结合,求解Mashup服务主题特征,并通过谱聚类算法将服务聚类.最后,对所提方法的性能进行了综合评价,实验结果表明,与现有的服务聚类方法相比,所提方法在准确率、召回率、F-measure、纯度和熵等评价指标方面都有显著提高. 展开更多
关键词 Mashup服务 非负矩阵分解 主题模型 词嵌入 服务聚类
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基于用户行为数据的非负矩阵分解音乐软件推荐算法研究
4
作者 金龙 《现代信息科技》 2025年第8期111-116,共6页
随着互联网音乐服务的普及,如何为用户精准推荐音乐成为一个重要的研究课题。文章针对现有音乐推荐系统在处理冷启动、数据稀疏等问题时的不足,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)的音乐推荐算法。研究使用了与网易云音乐合作项目的数据集... 随着互联网音乐服务的普及,如何为用户精准推荐音乐成为一个重要的研究课题。文章针对现有音乐推荐系统在处理冷启动、数据稀疏等问题时的不足,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)的音乐推荐算法。研究使用了与网易云音乐合作项目的数据集,该数据集包含超过200万用户的5 700多万条音乐交互记录。通过引入用户行为权重和稀疏约束,分别构建了加权NMF和稀疏NMF模型。实验结果表明,加权NMF在处理高频交互用户时表现最佳,F1值达到0.997 6;而稀疏NMF在处理冷启动用户时更具优势,对于交互次数少于10次的用户,其推荐准确率比基础NMF提升了15%。研究成果为音乐推荐系统的优化提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 机器学习 音乐推荐模型 nmf
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西溪湿地臭氧变化特征及其影响因素分析
5
作者 余卉 姚可侃 孙小溪 《湿地科学》 北大核心 2025年第5期1036-1045,共10页
西溪湿地作为中国独特的城市湿地,植被茂盛、水系发达,具有重要的生态价值和文化价值。据监测,2023年西溪湿地小时臭氧(O_(3))浓度超标天数达40 d以上,溯源污染源以助力精准治污迫在眉睫。考虑到湿地内部低频的人类活动和丰富的植物多样... 西溪湿地作为中国独特的城市湿地,植被茂盛、水系发达,具有重要的生态价值和文化价值。据监测,2023年西溪湿地小时臭氧(O_(3))浓度超标天数达40 d以上,溯源污染源以助力精准治污迫在眉睫。考虑到湿地内部低频的人类活动和丰富的植物多样性,植物源挥发性有机物(BVOCs)可能是造成湿地臭氧超标的关键因素,因此,本研究收集了2023年11月至2024年11月西溪湿地每小时气象数据(气温、气压、空气湿度、风速、降水量),空气质量数据(PM2.5、PM10、SO_(2)、NO_(2)、CO、O_(3)),以及重要环境因素(土壤温度、湿度、商户油烟值和交通流量),采用趋势分析、随机森林模型和非负矩阵分解(NMF)源解析,对湿地O_(3)浓度变化特征及其影响因素进行了定量分析。研究结果表明,湿地臭氧浓度在日间和季节间变化趋势明显,白天和夏季相对较高;随机森林模型输出的特征重要性排序结果表明,土壤−大气湿度差和NO_(2)对O_(3)影响最为显著,贡献率分别为44.6%和19.0%;NMF模型归因了3类潜在污染源,分别为交通源、生活和餐饮源、自然或区域源,贡献率分别为18.7%、24.0%、57.3%;西溪湿地内的餐饮油烟和汽车尾气排放相对有限,O_(3)超标更有可能是植物在夏季大量释放BVOCs所致。建议西溪湿地臭氧超标的主要治理方向集中在控制区域源的BVOCs、NO_(2)和非甲烷总烃的排放上,做好湿地植物配置、鼓励绿色出行、加强监管疏导等科学管控。 展开更多
关键词 臭氧(O_(3)) 随机森林模型 非负矩阵分解(nmf)源解析 植物源挥发性有机物(BVOCs) 西溪湿地
原文传递
图像融合研究新进展 被引量:9
6
作者 吴仰玉 纪峰 +1 位作者 常霞 李翠 《科技创新导报》 2013年第1期49-52,54,共5页
数字图像融合是对多幅源图像的信息进行综合,以获得对某一地区或目标更准确、更全面和更可靠的描述,从而有利于图像后续的分析和理解,如图像分割,分类和目标的检测,识别.该文给出了数字图像融合的形成及其发展过程,比较了不同层次图像... 数字图像融合是对多幅源图像的信息进行综合,以获得对某一地区或目标更准确、更全面和更可靠的描述,从而有利于图像后续的分析和理解,如图像分割,分类和目标的检测,识别.该文给出了数字图像融合的形成及其发展过程,比较了不同层次图像融合的特点,重点阐述了图像融合方法的新进展,总结了目前被研究者广泛采用的图像融合效果评价指标,提出了把图像融合机理和融合目的考虑在内的融合模型,并对图像融合目前存在问题以及未来的发展进行了展望. 展开更多
关键词 图像融合 结构模型 非下采样contourlet 非负矩阵 压缩感知
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基于加速度轨迹图像的手势特征提取与识别 被引量:9
7
作者 刘蓉 刘家祺 刘红 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期924-927,共4页
针对手势加速度识别中存在数据维度高、计算量大等问题,提出一种基于加速度轨迹图像的手势NMF特征提取与识别方法。通过Wiimote手柄获取手势动作的加速度信号,经过实时有效手势动作分割后,将加速度数据转换为手势轨迹图像,并用非负矩阵... 针对手势加速度识别中存在数据维度高、计算量大等问题,提出一种基于加速度轨迹图像的手势NMF特征提取与识别方法。通过Wiimote手柄获取手势动作的加速度信号,经过实时有效手势动作分割后,将加速度数据转换为手势轨迹图像,并用非负矩阵分解对手势加速度轨迹图像提取特征向量,最后构建离散隐马尔可夫模型实现目标手势识别。加速度手势轨迹图像转换及采用非负矩阵分解的特征提取方法将未知手势轨迹特征转换为低维子特征序列,降低了计算复杂度,实验表明,该方法能有效识别手势动作。 展开更多
关键词 手势识别 加速度传感器 非负矩阵分解 隐马尔可夫模型 人机交互
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分布式非负矩阵分解的认知无线网络感知能力研究 被引量:1
8
作者 杨宏波 唐录洁 王长清 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第24期214-218,共5页
针对传统的认知无线网络的频谱感知能力差、频谱感知的检测率低、频谱检测误差大的问题,提出一种分布式非负矩阵分解的认知无线网络频谱感知能力研究方法。该方法采用基于感知性能的非负矩阵分解进行频谱数据降维,降低数据处理的复杂度... 针对传统的认知无线网络的频谱感知能力差、频谱感知的检测率低、频谱检测误差大的问题,提出一种分布式非负矩阵分解的认知无线网络频谱感知能力研究方法。该方法采用基于感知性能的非负矩阵分解进行频谱数据降维,降低数据处理的复杂度,提高运算速度和频谱感知准确率。采用频谱能量检测模型,通过采集到的信号能量来确定共同决策是否存在空闲频谱。通过对频谱感知误差分析,减少出错率,提高分布式频谱的感知能力。实验结果表明,该算法能提高频谱检测的准确率,降低频谱感知的能量消耗,具有较好的实用性。 展开更多
关键词 无线网络 频谱感知 非负矩阵分解 频谱能量检测
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基于降噪关系正则化的微博用户标签推荐 被引量:4
9
作者 刘慧婷 郭孝雪 +1 位作者 程雷 赵鹏 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期907-916,共10页
现有微博用户标签推荐方法大多依靠好友关系或内容进行推荐,并不能解决微博中存在的从众关系(噪音关系)及用户标签稀疏问题.因此,文中提出基于降噪关系正则化的微博用户标签推荐算法.通过LDA对用户的博文进行主题分析,衡量用户好友兴趣... 现有微博用户标签推荐方法大多依靠好友关系或内容进行推荐,并不能解决微博中存在的从众关系(噪音关系)及用户标签稀疏问题.因此,文中提出基于降噪关系正则化的微博用户标签推荐算法.通过LDA对用户的博文进行主题分析,衡量用户好友兴趣相似度,降低无共同兴趣的好友对目标用户的影响.将得到的降噪关系作为正则化项引入到用户标签非负矩阵分解模型中,解决用户标签稀疏问题.通过拉格朗日乘子法和KKT条件对模型进行优化和约束,最终得到近似的用户标签矩阵,为用户进行标签推荐.实验表明文中算法推荐质量较优. 展开更多
关键词 推荐算法 主题模型 非负矩阵分解(nmf) 社交网络 用户标签
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一种最新的经验投影函数GMF分析 被引量:10
10
作者 姜卫平 李昭 邱蕾 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2009年第5期85-88,93,共5页
介绍一种可以在全球范围使用的投影函数GMF,由GMF计算得到的对流层延迟分别与分段线性估计的延迟及NMF模型的数值分析结果比较表明,GMF是一种精度更高且易于软件实现的经验投影函数,具有很好的实用价值。
关键词 全球投影函数 数值天气模型 分段线性估计 Niell投影函数 维也纳投影函数
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基于迁移孪生非负矩阵分解的静脉识别算法
11
作者 王锦凯 贾旭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第3期898-903,共6页
针对某一静脉图像数据集下获得的识别算法对于其他数据集缺少普适性的问题,提出了一种具有迁移性的孪生非负矩阵分解(NMF)模型。首先,通过采用两个结构相同且参数共享的NMF模型实现了对源数据集中带有相同标签静脉图像的有监督学习;然后... 针对某一静脉图像数据集下获得的识别算法对于其他数据集缺少普适性的问题,提出了一种具有迁移性的孪生非负矩阵分解(NMF)模型。首先,通过采用两个结构相同且参数共享的NMF模型实现了对源数据集中带有相同标签静脉图像的有监督学习;然后,通过使用最大均值差异约束降低了不同数据集之间静脉特征的差异性,即将源数据集中的知识迁移至目标数据集中;最后,基于余弦距离实现静脉图像的匹配。实验结果表明,所提的识别算法不仅可以在源数据集下上获得较高的正确识别率,而且仅利用目标数据集中的少量静脉图像便可使得在目标数据集上的平均错误接受率(FAR)与平均错误拒绝率(FRR)分别降低至0.043与0.055。此外,所提算法平均0.56 s的识别时间可以满足识别的实时性要求。 展开更多
关键词 静脉识别 孪生模型 非负矩阵分解 迁移学习 梯度下降法
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基于粒子群优化的非平滑非负矩阵分解算法 被引量:3
12
作者 戴华平 王旭 +1 位作者 胡红亮 王玉涛 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第1期204-207,212,共5页
传统的非平滑约束的非负矩阵分解算法(nsNMF)在处理高光谱数据时,存在对初始值敏感、容易陷入局部最优值等缺陷。为此,提出一种基于粒子群优化(PSO)的nsNMF算法。采用传统nsNMF算法迭代的结果作为初始值,以避免PSO的盲目搜索。通过PSO... 传统的非平滑约束的非负矩阵分解算法(nsNMF)在处理高光谱数据时,存在对初始值敏感、容易陷入局部最优值等缺陷。为此,提出一种基于粒子群优化(PSO)的nsNMF算法。采用传统nsNMF算法迭代的结果作为初始值,以避免PSO的盲目搜索。通过PSO搜索端元光谱矩阵,利用nsNMF算法更新端元光谱矩阵和丰度矩阵,以缩小搜索空间,降低计算复杂度,避免陷入局部最优。在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,与传统nsNMF算法相比,该算法能获得更好的全局最优解,端元光谱和丰度值更接近真实值。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 粒子群优化算法 高光谱 线性光谱模型 全局最小值 稀疏性
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对流层经验映射函数模型精度分析 被引量:4
13
作者 王丹 淡鹏 《无线电工程》 2020年第8期666-671,共6页
针对我国卫星测控系统统一S频段(Unified S Band,USB)设备对流层折射误差修正问题,引入了目前在全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)和甚长基线干涉(Very Long Baseline Interferometry,VLBI)等技术领域应用广泛... 针对我国卫星测控系统统一S频段(Unified S Band,USB)设备对流层折射误差修正问题,引入了目前在全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)和甚长基线干涉(Very Long Baseline Interferometry,VLBI)等技术领域应用广泛的2种对流层经验映射函数模型:Neill映射函数(Neill Mapping Function,NMF)和全球投影函数(Global Mapping Function,GMF),利用国内4个不同纬度USB设备的实测跟踪数据计算了上述2种模型的距离对流层折射误差,并以基于测站局部探空数据的射线描迹法计算结果为基准,分析了2种模型与基准的偏差以及两模型之间的互差。实测数据的计算结果表明,2种模型完全可应用于USB设备测距对流层折射误差修正;NMF模型和GMF模型在我国中高纬地区的精度优于低纬地区,跟踪仰角大于30°时,所有地区的修正偏差均小于15 cm;NMF模型和GMF模型的距离修正量互差随跟踪仰角的增加而迅速减小,10°以上仰角二者互差小于1 cm。 展开更多
关键词 对流层折射误差 映射函数 nmf模型 GMF模型
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短文本主题挖掘助力教学的探索
14
作者 刘金花 樊敏 +1 位作者 王洋 贺潇磊 《现代计算机》 2021年第22期24-29,共6页
传统的主题模型更适用于内容丰富的文本,而短文本上下文信息不足,因此从短文本中提取主题成为理解流媒体信息的一项重要且具挑战性的任务。本文提出了一种针对教学领域的基于非负矩阵分解的短文本主题模型,并且利用该模型和统计分析相... 传统的主题模型更适用于内容丰富的文本,而短文本上下文信息不足,因此从短文本中提取主题成为理解流媒体信息的一项重要且具挑战性的任务。本文提出了一种针对教学领域的基于非负矩阵分解的短文本主题模型,并且利用该模型和统计分析相结合的方法对线上课程的评价数据进行主题情感分析,发现了课程中存在的不足、学习者的困惑和兴趣点,以便课程建设者对课程进行改进和完善,提升教学质量。 展开更多
关键词 短文本 主题模型 非负矩阵分解 教学质量
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基于联合非负矩阵分解的话题变迁检测方法 被引量:1
15
作者 陈梦伟 吕钊 崔修涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期35-43,共9页
在大规模时序文档集中,异同话题缺乏从时序文档集中识别跟踪分析话题随时间变迁的能力。为此,提出一种面向时序文档语料库的话题变迁检测方法。该方法从时序文档语料库中发现相似话题和异同话题。利用改进的联合非负矩阵分解算法,从多... 在大规模时序文档集中,异同话题缺乏从时序文档集中识别跟踪分析话题随时间变迁的能力。为此,提出一种面向时序文档语料库的话题变迁检测方法。该方法从时序文档语料库中发现相似话题和异同话题。利用改进的联合非负矩阵分解算法,从多个数据集中提取话题集合。为避免引入噪声话题,计算所有话题的话题熵,以获取优质话题,并通过运用词云和趋势图来分析话题变迁趋势。在20Newsgroups和LTN2011数据集上的实验结果表明,该方法可以有效地从时序文档集中发现异同话题,且提取的话题效果好、准确率高。 展开更多
关键词 联合非负矩阵分解 话题模型 时序异同话题 优质话题 话题变迁检测
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面向综合集成研讨环境的专家兴趣建模方法
16
作者 刘凯 倪娜 李耀东 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第5期14-18,24,共6页
现有兴趣模型难以直接描述综合集成研讨环境(CWME)中的专家兴趣。为此,提出一种面向CWME的专家兴趣建模方法。该方法采用非负矩阵分解技术自动生成研讨兴趣话题,通过分析专家发言特征词与兴趣话题的关系,生成专家兴趣信息,整合专家兴趣... 现有兴趣模型难以直接描述综合集成研讨环境(CWME)中的专家兴趣。为此,提出一种面向CWME的专家兴趣建模方法。该方法采用非负矩阵分解技术自动生成研讨兴趣话题,通过分析专家发言特征词与兴趣话题的关系,生成专家兴趣信息,整合专家兴趣信息后得到层次化组织的专家兴趣模型。实验结果表明,应用该模型能够较好地实现研讨领域预测和针对具体专家的个性化信息推荐。 展开更多
关键词 综合集成研讨环境 兴趣模型 非负矩阵分解 特征词 层次模型 个性化推荐
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基于Hessian正则化的多视图联合非负矩阵分解算法 被引量:5
17
作者 王超锋 施俊 +1 位作者 吴金杰 朱捷 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期134-139,共6页
非负矩阵在表征多视图数据时没有考虑数据本身的流型结构,不能有效表达数据内部信息。为此,提出一种基于Hessian正则化的非负矩阵分解算法。利用Hessian泛函的L2模,保持样本局部拓扑结构,并扩展成基于Hessian正则化的联合非负矩阵分解算... 非负矩阵在表征多视图数据时没有考虑数据本身的流型结构,不能有效表达数据内部信息。为此,提出一种基于Hessian正则化的非负矩阵分解算法。利用Hessian泛函的L2模,保持样本局部拓扑结构,并扩展成基于Hessian正则化的联合非负矩阵分解算法,以对多视图数据进行变换。实验结果表明,基于Hessian正则化的非负矩阵分解算法和基于Hessian正则化的联合非负矩阵分解算法的聚类精度以及互信息值都有较大提高,2种算法的数据变化性能都优于传统非负矩阵分解算法。 展开更多
关键词 Hessian正则化 回归模型 非负矩阵分解 多视图数据 聚类
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一种融合多链接关系和内容属性的网络社区检测方法
18
作者 马晓峰 宋晓峰 +1 位作者 范超 耿君锋 《信息工程大学学报》 2019年第1期75-81,共7页
针对网络社区检测中链接关系数据和内容数据融合问题,提出一种融合多链接关系和内容数据的网络社区检测方法。首先,对多个链接关系网络进行融合,剔除其中错误信息;然后,利用链接关系网络的近邻结构实现图模型构建;最后,利用对称非负矩... 针对网络社区检测中链接关系数据和内容数据融合问题,提出一种融合多链接关系和内容数据的网络社区检测方法。首先,对多个链接关系网络进行融合,剔除其中错误信息;然后,利用链接关系网络的近邻结构实现图模型构建;最后,利用对称非负矩阵分解对近邻图和内容数据进行融合,通过引入不同视角归属矩阵间差异函数来松弛对归属矩阵约束,进而设计有效迭代方法,获得更加准确社区划分结果。对真实数据集实验结果表明,文章提出的检测算法能够有效融合两种不同性质的数据信息,获得更真实社区检测结果,并且能够克服不同视角数据质量差异大问题,保持结果稳定性。 展开更多
关键词 社区检测 多视角 非负矩阵分解 图模型
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采用非负矩阵分解方法的秸秆-土壤光谱解混及盐分估测 被引量:2
19
作者 李振 曹见飞 +4 位作者 杨晗 刘建华 王召海 段欣荣 张乐天 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期161-168,共8页
黄河三角洲地区发展节约型农业,大力推行秸秆还田技术以改善土壤生态环境,当利用遥感技术对部分秸秆覆盖地区进行土壤盐渍化监测时,混合像元制约土壤盐分遥感估测的精度。该研究设置10组不同秸秆覆盖度的盐渍化地表场景,多次光谱测量并... 黄河三角洲地区发展节约型农业,大力推行秸秆还田技术以改善土壤生态环境,当利用遥感技术对部分秸秆覆盖地区进行土壤盐渍化监测时,混合像元制约土壤盐分遥感估测的精度。该研究设置10组不同秸秆覆盖度的盐渍化地表场景,多次光谱测量并取平均值作为其反射光谱。探究非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)方法分离农业秸秆和土壤光谱的有效性,并基于分离出的土壤光谱构建偏最小二乘法土壤盐分估测模型。结果表明:1)秸秆覆盖会使土壤光谱反射率增高,相比于纯土壤光谱在1 730 nm、2 090 nm附近出现吸收谷;2)通过NMF进行混合光谱解混之后,可以有效地将土壤光谱从秸秆覆盖光谱中分离出来,且土壤光谱保留了土壤盐分信息;3)对于不同秸秆覆盖水平下的土壤盐分估测模型而言,与原始混合光谱相比,利用土壤光谱NMF分离数据构建的模型精度普遍提高,建模集决定系数平均提高0.07,均方根误差降低1.21。验证集决定系数、相对分析误差分别平均提高0.07、0.25,均方根误差降低1.22。该研究可为黄河三角洲地区部分秸秆覆盖盐渍土地的近地面遥感估测精度的提高提供方法。 展开更多
关键词 土壤 模型 盐分 非负矩阵分解 近地面遥感
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Establishment of N_mF_2 empirical model in the northern hemisphere based on COSMIC occultation data 被引量:1
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作者 NIU Jun FANG HanXian WENG LiBin 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2014年第2期339-344,共6页
Ionospheric peak value of F2 layer (NmF2) is an important parameter in the ionosphere, which has important applications in short-wave communication, ionospheric modeling and so on. In this paper, the empirical ortho... Ionospheric peak value of F2 layer (NmF2) is an important parameter in the ionosphere, which has important applications in short-wave communication, ionospheric modeling and so on. In this paper, the empirical orthogonal function (EOF) decompo- sition method is used to analyze the NmFz obtained from the occultation data. Daily spatial distribution of NmF2 at the same time is relatively even. Variance of first modal is much larger than the other modals. A local wavelet power spectrum (LWPS) method is applied to analysis the cycle of Flo.7 index and time coefficient of first modal. The result shows that they have simi- lar cycle distribution, indicating that Flo.7 index is the main factor affecting variation of NmF〉 A function is established be- tween the tine coefficient of first modal and F10.7 index, average F10.7 index value of early 81 days fp by least squares method. The results show that contribution coefficient offp is negative which indicates that fp has an inert effect existing in the iono- sphere. Contribution coefficient of F10.7 is positive, which is consistent with the fact that it has an anomaly in winter/spring seasons. In summary, it is feasible to establish a mid-latitude empirical NmF2 model in northern hemisphere based on occulta- tion data and EOF decomposition method. 展开更多
关键词 empirical nmf2 model empirical orthogonal function decomposition local wavelet power spectrum method least squ-ares method
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