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J-GLOBAL ID：201802249504558070   整理番号：18A1685296

低ランクおよびスパース行列分解のための多目的ミメチックアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A multi-objective memetic algorithm for low rank and sparse matrix decomposition

著者 (7件)： Wu Tao (School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University, 127 West Youyi Road, Xi’an, Shaanxi 710072, China) ,  Wu Tao (Research & Development Institute of Northwestern Polytechnical University in Shenzhen, Xi’an, China) ,  Shi Jiao (School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University, 127 West Youyi Road, Xi’an, Shaanxi 710072, China) ,  Shi Jiao (Research & Development Institute of Northwestern Polytechnical University in Shenzhen, Xi’an, China) ,  Jiang Xiangming (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, Xidian University, No.2 South TaiBai Road, Xi’an 710071, China) ,  Zhou Deyun (School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University, 127 West Youyi Road, Xi’an, Shaanxi 710072, China) ,  Gong Maoguo (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, Xidian University, No.2 South TaiBai Road, Xi’an 710071, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 468  ページ： 172-192  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 低ランクと疎行列分解は,局所的および大域的成分の探索におけるその特定の特性に対する多くの研究分野においてますます関心が持たれている。この問題の目的は,二つの相反する項,低ランク項とスパース項から成り,これまでの方法の大部分は,これら二つの項を重みパラメータを持つスカラー目的に結合する。しかしながら,2つの用語についての事前知識が最適化の前に利用できないので,重みパラメータのプレセットは困難なタスクである。本論文において,著者らは,特異値符号化ベースの多目的低ランクおよびスパース行列分解モデルを確立した。与えられたデータ行列の低ランクとスパース成分を見出すために,二つの相反する目的を構築した。2つの目的を同時に最小化するために,低ランク行列の特異値を符号化する新しい多目的計量アルゴリズムを提案した。提案した方法は,低ランクとスパース成分間の一連の異なるトレードオフ解を得ることができ,意思決定者はそれらから直接満足な解を選ぶことができる。実験結果は,提案方法が効果的であり,分解精度と解の多様性に関して,いくつかの既存の手法より良い性能を持つことを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定者 ,  *スパース行列 ,  最適化 ,  スカラー ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： *行列分解 ,  特異値 ,  事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 行列分解 ,  多目的最適化 ,  低ランク ,  まばら ,  特異値

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： スパース行列 ,  分解