【摘 要】
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非负矩阵因子分解(简称NFM)是在“非负”限制约束条件下的一种矩阵分解方法,其基本思路是把一个非负矩阵分解成两个非负因子矩阵的线性组合,通过少数几个变量来表征原始数据。与传统的化学计量学方法不同,它在非负数据分解中采用了乘法更新规则,无需再采用其它的方法加以限制。就能保证解析结果非负。SIMCA法是化学模式识别中一个较通用的方法。本文首次将NFM代替PCA作为SIMCA法进行有监督模式识别的判别依
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非负矩阵因子分解(简称NFM)是在“非负”限制约束条件下的一种矩阵分解方法,其基本思路是把一个非负矩阵分解成两个非负因子矩阵的线性组合,通过少数几个变量来表征原始数据。与传统的化学计量学方法不同,它在非负数据分解中采用了乘法更新规则,无需再采用其它的方法加以限制。就能保证解析结果非负。SIMCA法是化学模式识别中一个较通用的方法。本文首次将NFM代替PCA作为SIMCA法进行有监督模式识别的判别依据,用于对香丹注射液色谱指纹谱的分析,并和传统的PCA—SIMCA进行比较,取得了更为稳健准确的分类结果。
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