奇异值分解

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奇异值分解

: 基于奇异值分解及PRESS 统计的模型结构优化方法针对线性参数模型的基函数选择问题, 结合奇异值分解和PRESS 统计提出一种模型结构优化算法. 通过预先对候选基函数矩阵进行分块操作, 减少非最优列间的重复比较. 在此基础上, 对各子块采用奇异值分解与PRESS...
评级：0 浏览量：100 收藏量：0 资源大小：160KB 上传时间：2021-01-14

: 基于奇异值分解的非均匀采样非线性系统的模糊模型辨识针对复杂、不确定、非均匀采样数据的非线性系统,提出一种基于矩阵奇异值分解(SVD)的模型结构辨识和参数估计的建模方法.首先,利用矩阵奇异值(SVD)分解算法分析各局部模型与奇异值、积累贡献率的关系,确定模糊模型的...
评级：0 浏览量：120 收藏量：0 资源大小：461KB 上传时间：2021-01-12

: 奇异值分解结合均匀设计采样的半不变量法概率潮流计算提出一种奇异值分解(SVD)结合均匀设计采样(UDS)的PLF-CM计算方法。通过SVD和UDS结合Nataf变换得到考虑相关性的随机变量样本，借助这些样本计算常规数值方法难以求解的部分输入变量的半不变量，利用SVD处理输入变量的...
评级：0 浏览量：167 收藏量：0 资源大小：2.01MB 上传时间：2021-01-14

: 基于奇异值分解滤波与APES算法的异步电动机转子故障检测简要介绍了奇异值分解（SVD）滤波与幅度相位估计（APES）算法的原理，提出了将奇异值分解（SVD）滤波与APES算法相结合的异步电动机转子故障检测方法。仿真结果证明了所提方法的可行性。转子断条故障试验结果表明：...
评级：0 浏览量：134 收藏量：0 资源大小：1.04MB 上传时间：2021-01-13

: SVT：A Singular Value Thresholding Algorithm For Matrix Completion.pdf 综上所述，SVT算法的核心在于利用奇异值分解和核范数最小化来解决低秩矩阵的完成问题，它的迭代过程主要依赖于对矩阵奇异值的软阈值操作。这种方法在理论和实践中都显示出了优异的性能，特别是在处理大规模、稀疏且...
评级：0 浏览量：1279 收藏量：0 资源大小：441KB 上传时间：2019-06-19

: 采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动自适应检测方法通过滑动窗奇异值分解(SVD)方法提取信号的变化特征、降低噪声干扰，并通过奇异值梯度求取扰动指示信号，得到初步定位结果。提出无参自适应阈值，进一步抑制噪声干扰并实现对暂态扰动信号的检测定位。所提算法原理...
评级：0 浏览量：166 收藏量：0 资源大小：1.79MB 上传时间：2021-01-14

: 基于SVD 方法的简约型区间二型模糊模型构建针对奇异值-QR 分解方法存在有效奇异值难以确定的问题, 采用奇异值分解方法分析从区间二型模糊模型抽取的两个激活强度矩阵, 提出了奇异值归一化差值的概念以描述相邻奇异值的变化情况, 从而反映了重要规则和冗余...
评级：0 浏览量：83 收藏量：0 资源大小：187KB 上传时间：2021-01-14

: 基于Nataf变换和准蒙特卡洛模拟的随机潮流方法该方法基于Nataf变换和准蒙特卡洛模拟，使用奇异值分解处理对称非正定的相关系数矩阵。对IEEE 30节点系统和某实际大区域电网的仿真证明了所提方法的有效性和普适性。仿真结果表明：与传统基于Cholesky分解的排序方法...
评级：0 浏览量：906 收藏量：2 资源大小：813KB 上传时间：2021-01-14

: 图像矩阵降维压缩的一种新方法由于矩阵的SVD分解方法反映了图像的内在属性和...为此,在研究确定奇异值可压缩到最小数目的基础上,提出一个奇异值压缩的降秩准则,并给出了具体的证明过程和计算方法.计算机仿真研究验证了所提出计算方法的正确性.</p>
评级：0 浏览量：179 收藏量：1 资源大小：678KB 上传时间：2021-01-15

: 基于高阶多分辨率奇异熵的高压输电线路故障选相故障选相过程中，对电流故障分量数据进行小波变换，计算不同尺度下小波变换系数的高阶累积量，并对以高阶累积量为元素的状态矩阵进行奇异值分解，最后计算出奇异值的信息熵，通过比较熵值与设定阈值的大小关系即可...
评级：0 浏览量：110 收藏量：0 资源大小：848KB 上传时间：2021-01-12

: ITT变换在风电机组滚动轴承故障诊断中的应用鉴于噪声对TT变换分析效果具有重要影响，提出基于能量熵准则的奇异值分解降噪方法改进TT变换，以提高TT变换的抗噪能力，实现强背景噪声条件下轴承微弱故障特征提取。仿真、实验及工程应用实例结果均表明所提方法可以...
评级：0 浏览量：149 收藏量：1 资源大小：2.16MB 上传时间：2021-01-14

: 抑制局部放电信号中周期性窄带干扰的子空间重构方法对局部放电信号数据形成的HANKEL矩阵进行奇异值分解，将信号划分为窄带干扰子空间和局部放电信号子空间。利用子空间数据重构窄带干扰波形，然后与原始数据相减，得到抑制干扰后的局部放电信号。该方法能在保证局部...
评级：0 浏览量：157 收藏量：0 资源大小：1.17MB 上传时间：2021-01-14

: 考虑气象因素的短期光伏出力预测的奇异谱分析方法采用SSA技术将光伏出力时间序列分解为低频序列、高频序列和噪声序列，通过Pearson相关系数法确定温度和辐照为影响光伏出力的主要气象因素，再对光伏出力与气象因素之间的灵敏度进行分析。根据灵敏度分析的结果和基准...
评级：0 浏览量：332 收藏量：1 资源大小：2.73MB 上传时间：2021-01-13

: 基于Moore-Penrose 逆的加权距离函数研究氏距离, 并通过奇异值分解及矩阵的谱分解理论构造其数学形式和计算方法. 理论分析和仿真实验表明, 所提出的方法不仅保持了马氏距离和MP马氏距离的优点, 而且克服了它们的缺点, 同时又具有更好的独特性能.</p>
评级：0 浏览量：134 收藏量：0 资源大小：166KB 上传时间：2021-01-14

: 基于COT-SSD的变转速滚动轴承微弱故障诊断利用COT算法对采集的原始时域信号进行等角度重采样，继而利用SSD算法对重采样角域信号进行处理，通过自适应构建的轨迹矩阵的奇异值分解重组，将角域信号从高频至低频分解为若干个奇异谱分量，利用融合峭度指标筛选...
评级：0 浏览量：465 收藏量：4 资源大小：2.01MB 上传时间：2021-01-14

: Feature Engineering Made Easy.rar 6. 特征降维：对于高维数据，可以使用主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)、正交基变换(如傅立叶变换)等方法降低特征维度，同时保留重要信息。 7. 时间序列特征：对于包含时间序列数据的问题，提取如滞后值、趋势、...
评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：3.9MB 上传时间：2019-10-20

: 张量分析工具箱MATLAB 4. 特征值问题：解决与张量相关的特征值问题，如Tucker分解的奇异值分解。 5. 应用函数：如张量的迹、范数、行列式、逆等。 6. 可视化：通过图形化界面展示张量数据，帮助理解和解释结果。 7. I/O操作：读写张量数据...
评级：0 浏览量：1811 收藏量：7 资源大小：377KB 上传时间：2019-04-11

: PCA、KPCA数据降维C++实现 3. 对核矩阵进行奇异值分解或特征值分解：类似于PCA中的处理，但这里是对核矩阵而非协方差矩阵。 4. 选择主成分和降维：同PCA，但这次是基于核空间的特征值和特征向量。在Visual Studio 2013环境下实现PCA和KPCA的...
评级：4 浏览量：819 收藏量：8 资源大小：2.48MB 上传时间：2018-08-27

: Algorithms for Reinforcement Learning 等三本最后，《SVD 及其应用》由张志华教授撰写，讲述了奇异值分解（SVD）这一线性代数的核心概念。SVD是矩阵分解的一种形式，对数据分析、机器学习、图像压缩和推荐系统等有着深远的影响。书中可能详细介绍了如何计算SVD...
评级：1 浏览量：227 收藏量：0 资源大小：6.95MB 上传时间：2018-09-26

: 南京邮电大学矩阵论 PPT 9. **应用领域**：在IT行业中，矩阵论用于图像处理（如傅里叶变换）、数据压缩（如奇异值分解SVD）、网络分析（如Google的PageRank算法）、推荐系统（协同过滤）、机器学习（如神经网络权重矩阵）等。 10. **编程...
评级：4 浏览量：485 收藏量：2 资源大小：2.7MB 上传时间：2018-12-24

: Python Machine Learning 书中可能涵盖了聚类方法，如K-means、层次聚类，以及降维技术，如主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）。作者还会讨论如何使用这些方法进行数据探索和特征选择。在更高级的主题中，《Python Machine Learning》...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：8.52MB 上传时间：2018-08-26

: MATLAB数值计算课后答案线性代数是MATLAB的重要应用领域，包括矩阵的特征值和特征向量计算、奇异值分解(SVD)、最小二乘问题的解法等。课后答案会解释如何利用eig和svd等函数来解决这些问题。统计分析也是MATLAB的强项，例如数据的描述性...
评级：0 浏览量：2936 收藏量：18 资源大小：1.61MB 上传时间：2018-07-05

: 《Learning From Data 2nd Ed》PDF 特别是主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）等降维技术，它们在高维数据可视化和特征提取中发挥着重要作用。强化学习章节则介绍了与环境交互的学习过程，强调了Q-learning和策略梯度等算法，这些在智能体学习和...
评级：0 浏览量：192 收藏量：1 资源大小：3.54MB 上传时间：2018-08-31

: 非线性电力系统模型经验Gramian平衡降阶接下来，利用平衡系统的Gramian矩阵进行奇异值分解，得到Hankel奇异值。Hankel奇异值的大小分布反映了系统动态行为的重要程度，较大的奇异值对应着系统的主要动态特性。通过选择一定阈值，根据Hankel奇异值的大小...
评级：0 浏览量：165 收藏量：0 资源大小：940KB 上传时间：2021-01-14

: MATLAB数值计算书本例题 3. **数值线性代数**：MATLAB强大的线性代数功能，包括矩阵运算（如乘法、求逆、特征值和特征向量）、解线性方程组、求解最小二乘问题，以及进行奇异值分解（SVD）等。 4. **数值微积分**：MATLAB提供了数值积分、...
评级：0 浏览量：0 收藏量：0 资源大小：1.29MB 上传时间：2018-07-05

: 有限元法计算分析程序编写 a) 分解集中荷载：将节点上的集中荷载分解为坐标轴方向的分量。 b) 叠加到荷载向量中：将分量按照自由度顺序叠加到全局荷载向量中。对于非节点集中荷载，需要在单元局部坐标系下计算等效节点荷载，如有必要进行...
评级：0 浏览量：434 收藏量：3 资源大小：250KB 上传时间：2018-12-29

: MATLAB 2019A 中文文档.pdf 在数学运算部分，文档深入介绍了线性代数在MATLAB环境中的应用，包括矩阵操作、线性方程组的求解、矩阵分解、幂和指数运算、特征值和奇异值的计算，以及非线性函数的运算。此外，还探讨了多变量数据的处理和数据分析...
评级：0 浏览量：1548 收藏量：1 资源大小：3.79MB 上传时间：2019-12-13

: Go-GonumBLAS是一个包集合为Go语言提供 BLAS 功能它包含了单精度（float32）和双精度（float64）的BLAS级别1、2和3的操作，涵盖了诸如向量加法、矩阵乘法、奇异值分解等基础数学运算。这些操作对于解决线性方程组、计算特征值和特征向量、以及进行各种统计分析等...
评级：0 浏览量：40 收藏量：0 资源大小：140KB 上传时间：2019-08-14

: matlab题库打包下载+答案 3. **矩阵运算**：MATLAB以矩阵为基础，因此矩阵的运算如加减乘除、转置、逆、奇异值分解(SVD)和特征值计算等是其核心功能。 4. **绘图与可视化**：MATLAB提供了丰富的图形函数，可以绘制2D和3D图表，如散点图、...
评级：0 浏览量：1016 收藏量：3 资源大小：2.86MB 上传时间：2019-06-12

: 飞机颤振模态参数辨识的频域广义整体最小二乘算法利用线性的广义奇异值分解求解模型系数, 避免了非线性优化的复杂计算.通过迭代法更新加权项, 获得了接近于极大似然估计的辨识效果.最后利用试飞试验数据辨识飞机的模态参数,验证了该方法的有效性.</p>
评级：0 浏览量：147 收藏量：0 资源大小：278KB 上传时间：2021-01-15

: 基于多通道快速傅里叶小波变换的电力系统主导振荡模式及模态协同辨识方法研究对重构的小波系数矩阵进行奇异值分解，利用重构小波系数矩阵的第一左、右奇异特征向量辨识系统主导振荡模式及振荡模态。将所提方法应用到16机68节点测试系统和南方电网的广域实测数据中，结果验证了该方法的准确性和...
评级：0 浏览量：132 收藏量：0 资源大小：1.81MB 上传时间：2021-01-13

: Pattern Recognition and Machine Learning 英文版在机器学习部分，作者详细介绍了无监督学习，包括聚类方法（如K-means和层次聚类）以及降维技术（如主成分分析和奇异值分解）。此外，书中还涵盖了密度估计和混合模型，这对于理解复杂的概率分布至关重要。回归...
评级：0 浏览量：0 收藏量：0 资源大小：7.42MB 上传时间：2019-06-13

: 基于改进小波阈值去噪和RCRSV-MP算法的电力系统低频振荡模态辨识针对广域测量系统低频振荡辨识中存在噪声干扰和定阶不准确的问题，提出了基于改进小波阈值去噪和奇异值相对变化率(RCRSV)定阶的矩阵束(MP)算法相结合的方法对电力系统低频振荡模态进行辨识。在小波去噪基础上对阈值...
评级：0 浏览量：145 收藏量：0 资源大小：1.24MB 上传时间：2021-01-12

: 不确定动态系统的执行器故障检测与重构以滑模观测器为基础,利用状态和输出变换方法与奇异值分解方法相结合对系统进行降阶,提出一种鲁棒故障重构观测器.给出了优化滑模策略,并作了严格论证,保证对系统不确定性具有鲁棒性和跟踪系统状态的收敛性.应用等价...
评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：457KB 上传时间：2021-01-15

: 基于快速TLS-ESPRIT的间谐波检测算法提出改进的快速TLS-ESPRIT（全局最小二乘子空间旋转不变）算法，其在TLS-ESPRIT算法的基础上，通过降低奇异值分解维数，减小了计算量，并对计算结果不产生影响，可高精度地辨识电力系统中任意组合谐波和间谐波的频率...
评级：0 浏览量：346 收藏量：0 资源大小：1.01MB 上传时间：2021-01-12

: 机器学习基础 Mehryar Mohri .zip 降维技术如主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）也是无监督学习的重要组成部分，它们用于减少数据的复杂性。四、强化学习强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法，其目标是最大化长期奖励。Q学习、...
评级：0 浏览量：289 收藏量：0 资源大小：6.87MB 上传时间：2019-05-18

: 从工程角度再探《线性代数》向量、矩阵、矩阵乘法、方程组、矩阵分解... 2.探讨每一个知识点的典型应用；推荐系统中的相似性度量图像处理中的低通滤波及边缘检测游戏中的图形变换天文学中的轨道参数估计数据降维中的...
评级：0 浏览量：223 收藏量：1 资源大小：3.76MB 上传时间：2021-06-13

: 继电保护抗TA暂态饱和改进Prony算法该方法给定50 Hz工频量对应特征根，利用奇异值分解（SVD）降阶，选择最接近最优采样率的频率进行采样，以在短数据窗条件下，提高计算结果准确性并减少计算量。TA暂态饱和试验数据及实际故障录波数据计算结果证明在短...
评级：0 浏览量：119 收藏量：0 资源大小：1.13MB 上传时间：2021-01-12

: 矩阵理论.zip 电子科技大学的研究生矩阵理论课程可能还包括了高级主题，如Jordan标准型、Krylov子空间、矩阵函数、广义逆矩阵、以及奇异值分解(SVD)等。SVD在图像处理和数据分析中有广泛应用，因为它可以提供矩阵的最佳低秩近似。...
评级：0 浏览量：146 收藏量：2 资源大小：81.74MB 上传时间：2019-08-17

: 考虑风电相关性的电力系统随机无功备用优化首先使用均匀抽样法获得服从均匀分布的样本，然后使用基于奇异值分解的Nataf变换获得含相关性的风速样本，采用蒙特卡洛法将机会约束转化为确定型约束并采用混合蛙跳算法求解。数值计算的结果验证了所提无功备用评估...
评级：0 浏览量：182 收藏量：1 资源大小：880KB 上传时间：2021-01-14

: 考虑N-1安全的分布式电源多目标协调优化配置利用准蒙特卡洛模拟和奇异值分解生成风光荷相关性样本矩阵以提高规划结果准确性；以年综合费最小和安全距离均衡比最小为多目标，利用机会约束规划方法建立DG规划模型，并采用正态边界交点联合动态小生境差分进化算法...
评级：0 浏览量：194 收藏量：1 资源大小：1.64MB 上传时间：2021-01-14

: 基于改进闭环子空间的水电机组参数辨识方法具有较好辨识效果的预测形式简约子空间闭环辨识方法(PARSIM-K)充分利用了马尔克夫参数矩阵的Toeplitz结构，通过奇异值分解降阶和线性投影获取模型参数，但需要选择合适的时域参数，目前尚无一般的方法。为此，建立了...
评级：0 浏览量：171 收藏量：1 资源大小：1.47MB 上传时间：2021-01-14

: 华中科技大学源码和实验报告基于《MovieLens电影评分数据集》使用各种机器学习方法预测电影评分，找出... 2. 矩阵分解：如奇异值分解（SVD）或非负矩阵分解（NMF），它们通过对用户-物品评分矩阵进行分解来提取隐含特征，然后用这些特征预测未知评分。 3. 基于内容的推荐：这种方法考虑了电影的元数据（如导演、演员、...
评级：0 浏览量：2689 收藏量：20 资源大小：5.6MB 上传时间：2019-09-13

: 基于核正交流形角不相似度的非线性动态过程监测方法利用两个流形子空间正交向量求取内积矩阵的奇异值,构建基于核正交流形角的不相似度指标,量化评估标准集和测试集的流形子空间的统计量关系.首先,在多流形投影方法的基础上,利用非线性函数将原始过程数据投影到特征...
评级：0 浏览量：75 收藏量：0 资源大小：1MB 上传时间：2021-01-13

: 重加权稀疏主成分分析算法及其在人脸识别中的应用_李东博.pdf 在RSPCA的实现过程中，采用交替最小化算法、奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）算法和最小角回归（Least Angle Regression, LAR）算法等方法来求解优化后的模型。这些算法可以帮助找到最优的主成分，...
评级：0 浏览量：353 收藏量：0 资源大小：453KB 上传时间：2019-11-21

: 论文研究-改进LAMBDA算法实现BDS双频整周模糊度快速解算.pdf 因此，该文提出利用Tikhonov正则化改进LAMBDA算法，对宽巷双差观测方程中未知参数的系数矩阵进行奇异值分解，用分解后的协方差矩阵替换LAMBDA算法中的协方差矩阵进行宽巷双差整周模糊度的搜索，提高了宽巷双差整周...
评级：0 浏览量：291 收藏量：0 资源大小：544KB 上传时间：2019-09-20

: MATLAB中AR模型功率谱估计中AR阶次估计的实现-psd_my.rar 文献[26]中介绍了五种不同的AR模型定阶准则，分别为矩阵奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）定阶法、最小预测定误差阶准则（Final Prediction Error Criterion, FPE）、AIC定阶准则（Akaika’s ...
评级：0 浏览量：1230 收藏量：6 资源大小：6KB 上传时间：2019-08-12

: 论文研究-自适应局部线性化法预测混沌时间序列.pdf 提出一种基于奇异值分解最小二乘法的自适应局部线性化预测方法.它要求数据矩阵的条件数不大于给定阈值,并据此自适应地确定当前相空间的维数,然后根据新的嵌入维数重构...
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