1) nonnegative(positive)matrices
非负(正)矩阵
2) nonnegative matrix
非负矩阵
1.
Combinatorial structures on nonnegative matrix with zero trace;
迹为零非负矩阵的组合结构
2.
Estimation of new bounds on the spectral radius of nonnegative matrix;
非负矩阵谱半径的一个新界值估计
3.
The installation of "new bound" for spectral radius of nonnegative matrixs;
非负矩阵谱半径的“新界”设置
3) nonnegative matrices
非负矩阵
1.
Spectral Radius and Infinity Norm of the Product of Two Nonnegative Matrices;
非负矩阵乘积的谱半径与无穷范
2.
Estimation for the Perron Root of Nonnegative Matrices and Its Application;
非负矩阵Perron根的估计及其应用
3.
Inverse eigenvalue problem for nonnegative matrices
关于非负矩阵的反特征值问题
4) non-negative matrix
非负矩阵
1.
By using non-negative matrix theory and directed graph theory,it is proved that the upper bound of the exponent set E e of even order n primitive matrices is 3n-6(n>2); E e =｛1,2,…,3n-6｝.
通过假设至少含有一对对称的位置上的非零元的 n阶本原矩阵类为 B,其中 Be表示 B中偶数阶矩阵全体 ,利用非负矩阵与有向图证明了 :当 n为大于 2的偶数时 ,含对称非零元的 n阶本原矩阵类 Be的指标集的上确界为 3 n -6,并且 Ee={1,2 ,… ,3 n -6},无缺数段 ;又设 N (A)是 A中含正元的个数 ,则 B是含最小个数正元的 n阶本原矩阵的充要条件是 B同构于定理 3中的 B～ 。
5) ONMF
标准正交非负矩阵分解
1.
On the basis of analyzing the existed methods carefully, we propose the texture information feature extraction method based on discrete wavelet transformation-orthonormal non-negative matrix factorization (DWT-ONMF), a.
本文在前人有关表情识别方法研究的基础上,提出了基于离散小波变换和标准正交非负矩阵分解(DWT—ONMF)的纹理特征提取方法,提出了基于主动表观模型(AAM)的几何形变特征提取方法,并将提取的两种表情特征利用典型相关分析(CCA)进行特征融合,将融合后得到的混合特征作为离散隐马尔可夫模型(HMM)的观察值向量,进行表情的分类识别。
2.
Facial expression features extraction based on DWT and ONMF;
提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transformation,DWT)和标准正交非负矩阵分解(orthonormal non-negative matrix factorization,ONMF)的人脸表情特征提取方法,该方法先通过离散小波变换,降低图像的噪声,并将得到的图像的低频信息作为研究对象;再采用标准正交非负矩阵分解来提取表情特征。
6) Positive (negative) definite matix
正(负)定矩阵
补充资料：非奇异矩阵
非奇异矩阵
non-angular matrix:
非奇异矩阵工叨一由卿面r口.翻玩;Heoco6e皿四M帅料a]，非退化矩阵(non吐粤冠盼te“坦tr议) 其行列式不等于零的方阵(闪业祀n.让议).对于一个域上的方阵A，非奇异性等价于下述条件之一:l)A是可逆的;2)A的诸行(列)是线性无关的;3)A可以通过初等行(列)变换化为单位矩阵. 0 .A.价aHoBa撰
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条