【摘 要】
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针对非负矩阵分解效率低的不足，提出一种基于在线学习的稀疏性非负矩阵分解的快速方法．通过对目标函数添加正则化项来控制分解后系数矩阵的稀疏性，将问题转化成稀疏表示的字典学
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009,解放军陆军军官学院合肥230031
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.41176158)
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针对非负矩阵分解效率低的不足，提出一种基于在线学习的稀疏性非负矩阵分解的快速方法．通过对目标函数添加正则化项来控制分解后系数矩阵的稀疏性，将问题转化成稀疏表示的字典学习问题，利用在线字典学习算法求解目标函数，并对迭代过程的矩阵更新进行转换，采取块坐标下降法进行矩阵更新，提高算法收敛速度．实验结果表明，该方法在有效保持图像特征信息的同时，运行效率得到提高．
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