發(fā)布時(shí)間：2017-09-24 17:29

  本文關(guān)鍵詞：非負(fù)矩陣分解算法可靠性分析

  更多相關(guān)文章： 非負(fù)矩陣分解算法 靜息態(tài)腦電 聚類 可靠性

【摘要】：本文研究的主要目的是使用聚類分析的手段來(lái)比較不同非負(fù)矩陣分解算法(Non-negative Matrix Factorization, NMF)可靠性和可靠性上的差異。此外,嘗試不同的聚類算法,找到更加適合NMF算法的聚類方法。本文使用一種新的方法——NMF算法應(yīng)用在腦電數(shù)據(jù)的成分提取和分解中。非負(fù)矩陣分解,一種新的維數(shù)約減范式,自提出以來(lái)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。提出非負(fù)矩陣范式以來(lái),基于其他一些約束條件非負(fù)矩陣算法大量的產(chǎn)生。非負(fù)矩陣算法因?yàn)槠渥詭У姆秦?fù)性這一特征,因此它分解的結(jié)果擁具有極高的物理意義和可解釋性。這一算法可以從我們觀測(cè)到的信號(hào)中提取特征和源成分,并且,NMF算法分解得到的成分中的約束條件僅僅是數(shù)據(jù)本身所自帶的非負(fù)性并沒(méi)有其他,諸如正交性和獨(dú)立性等限制條件。然而,大多數(shù)的NMF算法都是自適應(yīng)的,采用迭代更新的準(zhǔn)則,初始值都是隨機(jī)生成,因此其NMF算法分解得到的結(jié)果是不穩(wěn)定的,也就是說(shuō),用一個(gè)NMF算法對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)分解兩次所得的結(jié)果可能是不一樣的。本研究整理的軟件包,使用聚類的方式來(lái)比較不同非負(fù)矩陣分解算可靠性和可靠性的差異。首先選定一個(gè)NMF算法,然后多次運(yùn)行對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,比如分解50次,因此我們可以得到50個(gè)成分矩陣和系數(shù)矩陣,接著將這50個(gè)成分矩陣或系數(shù)矩陣連接起來(lái),組成一個(gè)大的非負(fù)矩陣,使用聚類算法對(duì)其進(jìn)行聚類的分析,通過(guò)聚類結(jié)果來(lái)衡量不同NMF算法可靠性的差異。本研究只是引入了聚類的方式來(lái)比較NMF算法的可靠性,并沒(méi)有對(duì)NMF算法提出什么改進(jìn)了優(yōu)化可以提高可靠性的方法。因?yàn)槠浜诵乃悸肥鞘褂镁垲愃惴?因此在論文的后半部分,我著重介紹了不同的聚類算法。嘗試尋找更適合NMF算法的聚類方法。
【關(guān)鍵詞】：非負(fù)矩陣分解算法 靜息態(tài)腦電 聚類 可靠性
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP301.6;R318
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 引言8-10
• 1 緒論10-14
• 1.1 非負(fù)矩陣分解算法發(fā)展背景10-11
• 1.2 腦電信號(hào)的處理11-12
• 1.2.1 腦電的概述11
• 1.2.2 傳統(tǒng)靜息態(tài)腦電分析方法11-12
• 1.2.3 非負(fù)矩陣分解算法在腦電數(shù)據(jù)中的應(yīng)用12
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)12-14
• 2 試驗(yàn)中的腦電數(shù)據(jù)介紹14-16
• 2.1 腦電信號(hào)14
• 2.2 數(shù)據(jù)介紹14-16
• 2.2.1 研究對(duì)象14-15
• 2.2.2 腦電記錄15-16
• 3 非負(fù)矩陣分解算法和經(jīng)典可靠性分析16-21
• 3.1 非負(fù)矩陣分解算法的發(fā)展歷史16
• 3.2 非負(fù)矩陣分解算法主要研究方向16-17
• 3.2.1 初始化問(wèn)題的研究16
• 3.2.2 代價(jià)函數(shù)的誤差測(cè)度的研究16-17
• 3.2.3 約束條件的研究17
• 3.2.4 算法的優(yōu)化求解17
• 3.2.5 算法應(yīng)用領(lǐng)域的研究17
• 3.3 經(jīng)典的非負(fù)矩陣分解17-18
• 3.4 優(yōu)化求解和四種常見(jiàn)的非負(fù)矩陣分解算法18-20
• 3.5 傳統(tǒng)衡量非負(fù)矩陣分解算法可靠性參數(shù)20-21
• 4 非負(fù)矩陣分解穩(wěn)可靠性分析21-43
• 4.1 在獨(dú)立成分分析算法領(lǐng)域使用聚類的方式來(lái)衡量算法的可靠性21-22
• 4.1.1 ICASSO中衡量獨(dú)立成分分析可靠性的指標(biāo)21
• 4.1.2 使用聚類的方式來(lái)衡量非負(fù)矩陣分解算法的可靠性21-22
• 4.2 仿真數(shù)據(jù)22-35
• 4.2.1 仿真數(shù)據(jù)構(gòu)造22-23
• 4.2.2 對(duì)仿真數(shù)據(jù)聚類分析23-25
• 4.2.3 擬合值不能衡量不同非負(fù)矩陣分解算法可靠性的差異25-35
• 4.3 非負(fù)矩陣分解算法在真實(shí)腦電數(shù)據(jù)中的可靠性分析35-43
• 4.3.1 固定成分?jǐn)?shù)下非負(fù)矩陣分解算法可靠性的比較36-42
• 4.3.2 小結(jié)42-43
• 5 嘗試不同的聚類算法43-51
• 5.1 合成聚類43-44
• 5.2 k-means聚類算法44-46
• 5.2.1 k-means聚類原理44-45
• 5.2.2 k-means聚類分析45-46
• 5.3 自組織映射聚類算法46-51
• 5.3.1 自組織映射聚類原理46-48
• 5.3.2 自組織映射聚類分析48-50
• 5.3.3 小結(jié)50-51
• 結(jié)論51-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 致謝56-57

【相似文獻(xiàn)】

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