《基於流形學習的非負矩陣分解理論及套用研究》是依託電子科技大學,由楊尚明擔任醒目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於流形學習的非負矩陣分解理論及套用研究
- 依託單位：電子科技大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：楊尚明
- 批准號：61572107
- 申請代碼：F0201
- 負責人職稱：副教授
- 研究期限：2016-01-01 至 2019-12-31
- 支持經費：64（萬元）
項目摘要
在計算機圖像處理、生物信息工程、計算機視覺和模式識別等領域, 借鑑人腦的信息處理機制、認知過程以及人類生理和心理行為等的研究成果，科學家門提出了很多重要計算理論和模型。研究發現，大腦對外界事物整體的感知是建立在對其各部分感知基礎之上的。因此，大規模的機器視覺模型也可以只利用少量的參數來描述場景的結構及動力學關係。非負矩陣分解的理論為這類問題提供了一種有效的解決方案。. 本課題以分析觀察數據的局部特徵和整體特徵之間的關係為基礎，結合人腦信息處理機制與計算理論來建立非負矩陣分解方法，從流形的角度把握數據的內部結構，通過對離散數據集合的分解來探求嵌入在高維數據中本質低維流形的表現形式，尋求觀察對象中的內在規律性，特別關注提取或分解圖形圖像中隱藏的信息，在對各類存在的流形學習及非負矩陣分解算法進行比較綜合分析基礎上建立新的理論和套用模型，為分類、聚類和模式識別提供更好的方法。
