摘要：对一类对象和控制器同时具有结构不确定摄动的闭环系统的鲁棒稳定性分析与设计问题进行了研究。利用Riccati不等式、H∞ 范数及矩阵分解等方法 ,得到了系统不确定参数的一种鲁棒稳定摄动界。进一步给出了已知系统参数摄动界时的标称控制器的设计方法。

摘要：使用光刻仿真工具模拟掩模图形到硅圆片的转移成像结果 ,可以分析集成电路在工艺规则下产品的可靠性和部分电学特性 基于Gabor的“主波分解”方法 ,一个部分相干成像系统可以用相干成像系统的叠加来近似 ,再对空间图像进行高斯卷积来模拟光刻胶的实际扩散效应 ,从而获得一种精确、快速用于光刻模拟的稀疏空间点光强计算方法 根据光学系统的传输交叉系数的特性 。

摘要：为了探讨结构受限下的矩阵分解问题,通过最小化块外对角线来增强类与类之间数据表示的不相关性,从而实现分块约束,即数据来源于不同的聚类结构,是一种局部结构的约束;同时通过增强样本的自表达属性并缩小样本之间的差距来增强类内数据表示的相关性,从而实现低秩约束,即数据行出现冗余,是一种全局结构的约束。随后设计了一个低秩分块矩阵的核近似算法,通过交替方向乘子法迭代求解。最后将该方法分别在人脸识别和字符识别上进行测试。实验结果表明,所提出的低秩分块矩阵分解算法在收敛速度和近似精度上都具有一定的优势。

摘要：随着收集和存储数据的能力不断提高,真实数据通常由不同的表现形式(视图)组成。因此多视图学习在机器学习与模式识别领域中扮演着重要的角色。近年来,多种多视图学习方法被提出并应用于不同的实际场景中。然而,在目标函数中大部分数据点存在平方残差,少数误差较大的离群点很容易令目标函数失效,因此如何处理冗余数据是多视图学习面临的重要挑战。为解决上述问题,提出一种鲁棒自加权的多视图子空间聚类模型。该模型利用Frobenius范数来处理数据的平方误差的同时利用ℓ1范数来处理数据的离群点,有效地平衡了离群点与普通数据点对性能的影响。此外,与通过引入超参数来衡量不同视图对模型的影响的传统方法不同,该模型自动学习了每个视图的权重。由于该模型是一个非光滑非凸问题,很难直接求解,设计了一个有效的算法并分析了算法的收敛性和计算复杂度。相比于传统的多视图子空间聚类算法,在多个多视图数据集上的实验结果表明了算法的有效性。

摘要：该文在奇异值矩阵分解方法的基础上,提出了一种融合景点季节演变信息的旅游推荐算法。该算法根据景点属性与季节演变之间的关联,将旅游景点的属性划分为静态方面和动态方面,并通过设计包含时间因素的动态偏置函数来刻画用户偏好与景点之间的动态关联。这些静态和动态方面的信息被作为新的偏置项融入有偏奇异分解(Bias singular value decomposition,Bias SVD)模型,以改善用户对旅游景点的评分预测。标准数据集Yelp上的实验结果表明,相比于对用户签到数据无差别对待的推荐方法,该文方法在推荐精度和用户体验方面均有明显的提升。

摘要：为提高药物-靶标相互作用(drug-target interaction,DTI)预测效果,提出一种深度协同过滤算法实现DTI预测。在约束非负矩阵分解中融入多输入深度自编码器,通过添加药物、靶标双重正则化,约束矩阵分解中潜在影响因子的学习,缓解新药物、新靶标的冷启动问题。针对DTI矩阵的稀疏问题,设计多输入深度自编码器,实现同时提取DTI矩阵和药物、靶标辅助信息的潜在特征。对4类数据集设计两组实验,实验结果表明,深度协同过滤算法优于其它7种算法。

摘要：网络表征学习技术被广泛应用于获取网络中节点的特征及其语义。已有网络表征学习方法主要研究邻接矩阵或邻接矩阵的幂,使得向量空间中一个节点的相似节点存在于网络中与它相近的局部区域,而未考虑全局区域的结构等价性。根据角色信息,提出基于角色的矩阵分解(Role-MF)模型来获取节点表示。Role-MF模型将角色信息融合在随机游走方法中,在考虑局部信息的同时利用角色信息设计明确的目标矩阵,并通过奇异值分解得到节点表征。实验结果表明,与现有的DWMF、DeepWalk等模型相比,Role-MF模型可以保留结构等价性,当训练比例为10%和90%时,F1值和AUC等各项指标在节点分类和链路预测中都取得了更好的效果。

摘要：该文根据矩阵的存储、操作、分解、求解等特性,利用Java语言,提出并实现了一个通用的矩阵类库框架。它具有良好的通用性、跨平台操作性和代码重用性,为矩阵类库本身的扩展以及基于矩阵的求解算法(包括并行求解)等方面的研究打下了基础。

摘要：网络对齐是集成不同平台数据的重要途径。利用网络表示学习得到节点表征并建立节点匹配策略是当前异构网络对齐的主流技术之一。在这类研究中,网络表示模型和计算复杂性为两大关键问题。本文提出一种基于多尺度特征建模和优化采样策略的无监督网络对齐方法。首先,提出一种不同尺度的节点特征表示,提取节点特征;然后利用网络嵌入模型获得网络的初表征,在此基础上设计了一种基于节点重要性的采样策略选择地标节点,改进随机抽样策略;建立了基于地标节点的网络节点相似关系矩阵,引入低秩矩阵近似方法进行矩阵分解,得到节点表示;最后,根据节点表示的相似性对网络进行对齐。在3个数据集上的实验结果表明,本模型优于其他基线模型。

摘要：本文研究了图像的（８×８）像素ＤＣＴ快速产现的基本方法，分析了直接（８×８）２－ＤＤＣＴ和８点１－ＤＤＣＴ实现（８×８）２－ＤＤＣＴ的两步算法的两种矩阵分解模型，并对这两种实现方法进行了比较，在比较的基础上选用两步快速算法实现图像ＤＣＴ。在硬件实现中，研究了ＤＳＰ芯片ＴＭＳ３２０Ｃ２５的特点，提出了软件设计的准则和技巧，确定了硬件配置。通过上机与实验测试，取得的结果是：使用一片ＴＭＳ３２０Ｃ２５，