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《第十届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集》2009年
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三维非负张量分解及其在反应动力学中的应用

孙江明  李通化  
【摘要】:高阶数据特别适合用于复杂多组分体系分析,对于多维数据,PARAFAC与Tucker是两种比较有用的模型,基于这些模型的广义秩消失(GRAM)、直接三线性分解(DTLD)以及交替三线性分解(ATLD)等算法得到了广泛的应用。非负矩阵分解(NMF)在模式识别等领域均取得了不错的成果,NMF结果的非负性使得算法的解具有一定的物理化学意义。但是NMF算法仍存在很大不足,如算法收敛速度慢,不能保证全局最优以及组分数无法确定等问题。为了解决这些问题,本文提出了两种基于PARAFAC模型和Tucker模型的多维数据非负分解方法。新的方法通过不同的初始化方法加快了算法的收敛速度,本文另一创新之处是对算法的更新公式加以改进,避免了迭代过程中出现零值而陷入局部最优,改进后的更新公式在一定程度上也加快了算法的收敛速度,最后算法用核一致诊断确定体系的组分数。
【作者单位】:同济大学化学系
【基金】:国家自然科学基金(20675057,20705024)
【分类号】:O643.12

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