非負(fù)矩陣因子分解算法及其在化學(xué)波譜解析中的應(yīng)用研究(82頁).rar
非負(fù)矩陣因子分解算法及其在化學(xué)波譜解析中的應(yīng)用研究(82頁),摘要化學(xué)計量學(xué)新方法的研究一直是化學(xué)計量學(xué)的熱點(diǎn)和推動力,它們不斷改變著化學(xué)量測的面貌,推動著化學(xué)量測的發(fā)展。在發(fā)展化學(xué)計量學(xué)方法的過程中,分析化學(xué)工作者不斷將在統(tǒng)計學(xué)、模式識別、圖像分析等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析方法,引入分析化學(xué)進(jìn)行化學(xué)量測數(shù)據(jù)分析處理。非負(fù)矩陣因子分解是一種針對黑色體系的數(shù)據(jù)分析方法。與傳統(tǒng)的化學(xué)計量學(xué)方法...
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摘要
化學(xué)計量學(xué)新方法的研究一直是化學(xué)計量學(xué)的熱點(diǎn)和推動力,它們不斷改變著
化學(xué)量測的面貌,推動著化學(xué)量測的發(fā)展。在發(fā)展化學(xué)計量學(xué)方法的過程中,分析
化學(xué)工作者不斷將在統(tǒng)計學(xué)、模式識別、圖像分析等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析方法,引入分
析化學(xué)進(jìn)行化學(xué)量測數(shù)據(jù)分析處理。
非負(fù)矩陣因子分解是一種針對黑色體系的數(shù)據(jù)分析方法。與傳統(tǒng)的化學(xué)計量學(xué)
方法不同,它在非負(fù)數(shù)據(jù)分解中采用了乘法更新公式,無需再采用其它的方法加以
限制,就能保證解析結(jié)果非負(fù)。對于不含有負(fù)值的化學(xué)量測信號而言,NMF分解產(chǎn)
生的“非負(fù)”的因子矩陣有可能線性表征化學(xué)波譜信號,具有比較直接的物理化學(xué)意
義。NMF是基于矩陣元素的點(diǎn)對點(diǎn)的標(biāo)量計算,而不是像SVD分解那樣的向量計
算。所以,NMF分解結(jié)果更有可能表征數(shù)據(jù)的局部特征。
本文的主要研究目標(biāo)就是對非負(fù)矩陣因子分解進(jìn)行理論和應(yīng)用研究,將其引入
化學(xué)計量學(xué)進(jìn)行化學(xué)波譜解析。研究工作包括以下幾方面的內(nèi)容:
基本原理與算法:非負(fù)矩陣因子分解(入瓜在F)是在“非負(fù)”限制約束條件下的一
種矩陣分解方法。它的基本思路是把一個非負(fù)矩陣分解成兩個非負(fù)因子矩陣的線性
組合,通過少數(shù)幾個變量來表征原始數(shù)據(jù)。同PCA相類似,它也是一種多元統(tǒng)計分
析方法,有可能將其引入分析化學(xué)計量學(xué)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析處理。
NMF算法改進(jìn):根據(jù)化學(xué)波譜的特征(如色譜的單峰性、光譜的平滑性以及質(zhì)
譜的稀疏性)對NMF算法進(jìn)行了改進(jìn),減小了可行性解域的范圍。
~應(yīng)用研究:藻討了化學(xué)波譜解析的條件,應(yīng)用~進(jìn)行了模擬數(shù)據(jù)和實(shí)
際樣品的波譜解析。
NMF與其他曲線分辨方法比較:將NMf,與兩種廣泛應(yīng)用的化學(xué)計量學(xué)方法
一直觀推導(dǎo)演進(jìn)特征投影(HELP)和交替最小二乘(MCR一ALS)進(jìn)行了比較。
關(guān)鍵詞:化學(xué)計量學(xué)新方法;非負(fù)矩陣因子分解;算法改進(jìn);波譜解析
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化學(xué)量測的面貌,推動著化學(xué)量測的發(fā)展。在發(fā)展化學(xué)計量學(xué)方法的過程中,分析
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析化學(xué)進(jìn)行化學(xué)量測數(shù)據(jù)分析處理。
非負(fù)矩陣因子分解是一種針對黑色體系的數(shù)據(jù)分析方法。與傳統(tǒng)的化學(xué)計量學(xué)
方法不同,它在非負(fù)數(shù)據(jù)分解中采用了乘法更新公式,無需再采用其它的方法加以
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生的“非負(fù)”的因子矩陣有可能線性表征化學(xué)波譜信號,具有比較直接的物理化學(xué)意
義。NMF是基于矩陣元素的點(diǎn)對點(diǎn)的標(biāo)量計算,而不是像SVD分解那樣的向量計
算。所以,NMF分解結(jié)果更有可能表征數(shù)據(jù)的局部特征。
本文的主要研究目標(biāo)就是對非負(fù)矩陣因子分解進(jìn)行理論和應(yīng)用研究,將其引入
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種矩陣分解方法。它的基本思路是把一個非負(fù)矩陣分解成兩個非負(fù)因子矩陣的線性
組合,通過少數(shù)幾個變量來表征原始數(shù)據(jù)。同PCA相類似,它也是一種多元統(tǒng)計分
析方法,有可能將其引入分析化學(xué)計量學(xué)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析處理。
NMF算法改進(jìn):根據(jù)化學(xué)波譜的特征(如色譜的單峰性、光譜的平滑性以及質(zhì)
譜的稀疏性)對NMF算法進(jìn)行了改進(jìn),減小了可行性解域的范圍。
~應(yīng)用研究:藻討了化學(xué)波譜解析的條件,應(yīng)用~進(jìn)行了模擬數(shù)據(jù)和實(shí)
際樣品的波譜解析。
NMF與其他曲線分辨方法比較:將NMf,與兩種廣泛應(yīng)用的化學(xué)計量學(xué)方法
一直觀推導(dǎo)演進(jìn)特征投影(HELP)和交替最小二乘(MCR一ALS)進(jìn)行了比較。
關(guān)鍵詞:化學(xué)計量學(xué)新方法;非負(fù)矩陣因子分解;算法改進(jìn);波譜解析
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