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• 005 20211103173500.0

• 010 __ |a 978-7-5096-7707-0 |d CNY56.00

• 100 __ |a 20211025d2021 em y0chiy50 ea

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• 105 __ |a a a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 矩阵低秩稀疏分解方法与应用研究 |A ju zhen di zhi xi shu fen jie fang fa yu ying yong yan jiu |d = Research on the method and application of sparse and low-rank decomposition of matrix |f 刘子胜著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 经济管理出版社 |d 2021.05

• 215 __ |a 146页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 河南财经政法大学统计与大数据学院论丛 |A he nan cai jing zheng fa da xue tong ji yu da shu ju xue yuan lun cong

• 300 __ |a 本书的出版得到了河南省高等学校人文社会科学重点研究基地“河南教育统计研究中心”、刘定平教授“中原千人计划”专项、河南省高等学校重点科研项目“余稀疏信号重构的混合变分不等式方法研究”、河南省高等学校重点科研项目“输入饱和约束下的多智能体系统量化迭代学习控制”和全国统计科学研究项目“低秩稀疏大数据信息分析方法及应用”的资助

• 314 __ |a 刘子胜, 河南财经政法大学统计与大数据学院讲师。

• 320 __ |a 有书目 (第131-146页)

• 330 __ |a 本书在酉不变范数意义下, 通过矩阵的广义逆分解理论, 利用矩阵的相关投影性质, 研究了矩阵低秩分解的扰动理论 ; 基于受限等距性质, 在理想情况下研究了矩阵低秩稀疏分解的性质, 并给出了稀疏矩阵精确重构的充分条件 ; 在噪声情况下, 分析了稀疏矩阵恢复的鲁棒性, 给出了误差上界 ; 基于鲁棒主成分分析模型 (RPCA), 提出了矩阵低秩稀疏分解的可分离替代函数法, 并设计了近似点迭代阈值算法 (PPIT) 和基于不精确的增广拉格朗日方法 (IALM) 的可分离替代函数算法 (SSF-IALM) 求解RPCA模型 ; 最后本书提出了矩阵的稀疏低秩因子分解模型 (SLRF), 并设计了两种求解此模型的算法: 惩罚函数法 (PFM) 和增广拉格朗日方法 (ALMM)。

• 410 _0 |1 2001 |a 河南财经政法大学统计与大数据学院论丛

• 510 1_ |a Research on the method and application of sparse and low-rank decomposition of matrix |z eng

• 606 0_ |a 数据处理 |A shu ju chu li |x 研究

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 701 _0 |a 刘子胜, |A liu zi sheng |f 1985- |4 著

• 801 _0 |a CN |b 辽批 |c 20211025

• 905 __ |a AUSTL |d TP274/L962