一類非負(fù)矩陣分解方法及其應(yīng)用

　　本書對非負(fù)矩陣分解理論進(jìn)行了深入探討。首先，基于Frobenius范數(shù)和KullbackLeibler散度的兩個目標(biāo)函數(shù)，利用Taylor展開式、穩(wěn)定點求解和Newton求根公式，提出了一種非負(fù)矩陣分解的理論分析方法；然后，利用該方法，嚴(yán)格導(dǎo)出了三種非負(fù)矩陣分解方法，解決了非負(fù)矩陣分解中的相關(guān)問題；最后，將結(jié)構(gòu)模式識別方法和本書提出的非負(fù)矩陣分解方法應(yīng)用到選票圖像的不規(guī)則手寫符號識別中，詳細(xì)給出了選票圖像識別方法。 本書算法推導(dǎo)嚴(yán)密，結(jié)構(gòu)布局緊湊，內(nèi)容深入淺出，實驗簡潔高效，適合計算機、人工智能、機器學(xué)習(xí)等相關(guān)專業(yè)的教師、本科生、研究生，以及廣大從事數(shù)字圖像處理與識別的工程研發(fā)人員閱讀。

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