TY -的A2 -德,彼得罗盟——戴,与非盟-李,川东盟——香,Biqun PY - 2018 DA - 2018/03/19 TI -图稀疏非负矩阵分解算法基于惯性投影神经网络SP - 2743678六世- 2018 AB -我们提出一个新颖的方法,称为图稀疏非负矩阵分解,降维。亲和图和稀疏约束进一步考虑在非负矩阵分解和结果表明,该矩阵分解方法可以尊重内在图结构和稀疏表示。不同于现有的一些传统方法,惯性神经网络发达,它可以用来优化提出了矩阵分解问题。通过采用一个参数的神经网络,可以搜索全局最优解。最后,数值例子和集群上模拟在实际数据说明了该方法的有效性和性能。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2018/2743678——10.1155 / 2018/2743678 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性