导读:本文包含了迁移矩阵论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:矩阵,分解,在线,斜拉桥,油膜,信用风险,结构。
迁移矩阵论文文献综述
魏港明[1]（2018）在《基于改进SVD和迁移学习的矩阵分解推荐算法研究》一文中研究指出随着互联网的飞速发展,人们的生产,生活和娱乐等活动越来越多的以数据形式记录下来。在当今火爆的电子商务领域,通过挖掘用户的在线行为(如评分、评级、浏览)所体现的兴趣爱好而进行个性化的信息推荐被认为是最有应用价值的方向之一。目前的推荐算法融合了各种类型的数据,像评分数据、用户项目属性信息、社交网络信息、标签评论甚至移动位置的相关数据,异构的用户数据中蕴含着大量的用户偏好信息,如果能够采用合适的模型充分挖掘出用户的偏好,过滤噪音,将能够提高推荐准确率、提升用户体验,从而产生巨大的经济效益,目前推荐算法已经成为学术界和工业界的研究热点。虽然这些大量的数据为推荐算法提供了良好的数据基础,但是由于数据的规模大、维度多甚至稀疏性问题,导致了算法的推荐准确性、实时性方面仍有很大的提升空间。本文通过分析用户的评分数据、项目的属性数据以及用户的异构反馈数据,完成如下工作:(1)针对目前的矩阵分解算法在解决数据稀疏性问题时,没有充分利用项目的属性信息与用户评分行为的交互信息,提出了加入用户对项目属性偏好的奇异值分解算法UC-SVD算法,综合考虑项目属性和用户评分行为,构建了用户对项目属性的偏好矩阵,表示了用户对某种类型的项目的偏好程度,并将项目属性特征和用户对项目属性偏好特征因子加入到矩阵分解模型中,一定程度上弥补了原始评分数据的数据稀疏性。(2)针对推荐算法准确率的问题,提出了将显式的评分数据和用户隐式反馈数据结合的HFBT算法,我们分两步处理与显式评分数据异构的用户隐式反馈,首先利用SVD++算法处理隐式反馈的思想,我们引入了用户喜欢项目的偏好因子和用户不喜欢项目的非偏好因子,将这两种因子整合到矩阵分解模型中;然后通过迁移学习思想,将加入隐式反馈的矩阵分解模型作为迁移的辅助源领域,迁移项目的特征因子到目标评分域中,并保持用户特征因子间的相互影响,使最终的模型达到更好的推荐准确度。(3)针对HFBT参数中多参数、收敛效率不高的问题,在Spark平台下对HFBT算法进行了并行化设计实现,有效的提高了算法的效率和扩展性。在真实的Spark集群环境下将HFBT算法与其他推荐算法进行了对比实验,使用了叁个数据集验证了推荐的准确性。结果表明,本文提出的推荐算法不仅在推荐的准确性方面有很大的提高,而且算法在大规模的数据集下具有良好的可扩展性。(本文来源于《北京交通大学》期刊2018-04-01）
马语[2]（2018）在《基于联合非负矩阵分解的异构共迁移聚类算法》一文中研究指出迁移学习用于解决传统机器学习中由于目标数据稀缺导致难以学习精确模型的问题,其主要思想是利用源领域中大量的辅助数据帮助目标任务的学习。然而现有的迁移学习方法大多用于解决有监督学习问题,并且通常假设源领域和目标领域具有相同的特征空间,不能同时处理多领域知识迁移问题。为此,本文提出一种基于联合非负矩阵分解的迁移学习方法,用于解决异构领域下的无监督迁移学习问题。为了应对源领域和目标领域中的数据噪声,本文在首先传统的非负矩阵分解模型中引入带_1范数约束的误差矩阵,用于捕获原始数据中稀疏分布的噪声和异常值,使得学习到的公共特征空间更加准确;同时,为了保持各领域数据的固有几何结构,本文在鲁棒非负矩阵分解模型中施加流形约束,以此控制矩阵分解过程的平滑性,避免造成因知识迁移对各领域数据固有几何结构的破坏。基于以上改进,本文进一步将基于图正则化的鲁棒非负矩阵分解模型扩展为联合矩阵分解的形式,并利用数据间的共现关系将多个异构领域的数据映射到一个公共特征空间中,以此作为各异构领域知识迁移的桥梁。此外,本文还提出一种基于迭代更新的策略,对所述联合非负矩阵分解问题进行求解,并对具体的更新规则作了详细的推导。为了对所述异构共迁移聚类算法的有效性进行验证,本文选择了一些典型的单领域聚类算法和一些具有代表性的异构迁移学习算法,并在两个真实的数据集上进行了详细的实验评估和对比。实验结果表明,本文所提出的基于联合非负矩阵分解的异构共迁移聚类算法相比于其他算法实现了更好的聚类性能,并且具有更强的鲁棒性,能够有效地解决异构领域下的无监督迁移学习问题。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-03-20）
赵婷[3]（2016）在《矩阵的秩的知识迁移教学法》一文中研究指出通过定义班级所有学生得分的最高分函数以及讨论最高分函数的相关性质,让学生充分理解"最高"的含义,然后将最高分的概念性质迁移到矩阵的秩的概念性质中去.通过知识迁移教学法,学生对矩阵的秩的概念理解更加透彻.(本文来源于《洛阳师范学院学报》期刊2016年08期）
关珊珊,曹为午,谢官模[4]（2014）在《基于迁移矩阵法的锥柱结合壳固有振动特性分析》一文中研究指出基于迁移矩阵法给出了圆柱壳、圆锥壳以及锥柱结合壳的运动矩阵方程,给出了精细积分以及Runge-Kutta-Gill法的矩阵方程求解方法,大幅提高了求解精度及效率。进一步以不同边界条件下圆柱壳、圆锥壳和锥柱结合壳为算例讨论了锥柱耦合后圆柱壳及圆锥壳自身振动频率的变化。算例结果与有限元软件Ansys对比,验证了本文矩阵方程及求解方法的可靠性。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2014年09期）
Kandouci,Chahr-Eddine,Adjal,Yassine[5]（2014）在《采用迁移矩阵法进行轴系受迫轴向和扭转振动分析研究(英文)》一文中研究指出This present paper deals with a mathematical description of linear axial and torsional vibrations. The normal and tangential stress tensor components produced by axial-torsional deformations and vibrations in the propeller and intermediate shafts, under the influence of propeller-induced static and variable hydrodynamic excitations are also studied. The transfer matrix method related to the constant coefficients of differential equation solutions is used. The advantage of the latter as compared with a well-known method of transfer matrix associated with state vector is the possibility of reducing the number of multiplied matrices when adjacent shaft segments have the same material properties and diameters. The results show that there is no risk of buckling and confirm that the strength of the shaft line depends on the value of the static tangential stresses which is the most important component of the stress tensor.(本文来源于《Journal of Marine Science and Application》期刊2014年02期）
侯佐新,杨勇[6]（2014）在《基于改进迁移矩阵法对Z型推进轴系扭转振动研究》一文中研究指出为确保船舶轴系长期安全运转,通过考虑减速齿轮箱齿面间油膜刚度及冰块冲击影响,使轴系扭转振动模型尽可能接近轴系实际运转工况,并基于改进迁移矩阵法对某科学考察船的Z型推进轴系进行扭转振动分析。计算结果表明,该弹性联轴器满足Z型推进系统使用要求。(本文来源于《船舶》期刊2014年02期）
晋龙兴,李银红,石东源,杨增力,王友怀[7]（2013）在《基于虚拟阻抗矩阵和边界节点迁移的在线校核分区方法》一文中研究指出继电保护在线校核并行计算的关键是实现电网的最优分区。文中提出了一种基于虚拟阻抗矩阵和边界节点迁移的电网最优分区方法。利用启发式聚类规则对虚拟阻抗矩阵元素进行节点聚类,可快速实现电网的初始分区。在此基础上,以并行校核时间最短为目标函数对初始分区的边界节点进行迁移,保证了分区结果具有较高的并行计算效率。整个分区方法具有近似线性的时间复杂度,计算速度快。以某省级电网220kV网络为算例,验证了所述方法的正确性和有效性。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2013年06期）
胡可,黄志福,马祖桥[8]（2010）在《迁移矩阵法在斜拉桥结构分析中的应用》一文中研究指出通过对"子结构非线性迁移矩阵法"的突破性研究,建立了独特的斜拉桥结构计算和索力调整数学模型,进而编制出桥梁结构分析程序,并嵌入斜拉桥适时调索模块。通过在斜拉桥结构分析中适时地调整拉索张拉力,有效地克服了正装计算过程的盲目性。以此对某主跨510m钢箱梁斜拉桥在各施工阶段的受力和变形进行了快速和准确的预测,为施工控制提供了关键数据。(本文来源于《公路交通科技(应用技术版)》期刊2010年11期）
房光友[9]（2010）在《基于迁移矩阵的信贷质量真实性研究》一文中研究指出信贷分类管理是银行信贷风险管理过程中最重要的一环,是银行计提风险准备金的基础。"五级分类法"能准确、及时、客观地反映信贷质量,但与之可能产生的道德风险,在一定程度上影响分类结果的准确性,运用迁移矩阵,可在一定程度上检验信贷五级分类结果的真实性。(本文来源于《生产力研究》期刊2010年10期）
杨柳[10]（2009）在《我国短期融资券的信用风险度量》一文中研究指出近年来,我国企业短期融资券市场发展迅猛。企业短期融资券市场的快速发展不但有利于完善我国货币政策传导机制并推动利率市场化改革,而且能够促进资本市场与货币市场的协调发展,提高资源配置效率。但是在过去,由于我国金融产品不丰富,信用市场发展历史尚短,信用产品的风险都未能形成真正的市场化定价机制,完整的短期融资券收益率曲线难以形成。同时,短期融资券一级市场的发行定价、二级市场交易价格的确定,以及金融机构的资产负债管理都缺少了参考标尺。所以,对短期融资券信用风险的准确评估就迫在眉睫。本文就试图通过跟踪正在全国银行间市场上交易的短期融资券信用等级的变化,旨在建立一套行之有效的信用风险度量工具。本文从信用风险理论的基本概念入手,介绍了文章的研究背景和意义,分析了我国短期融资券市场的发展历程和短期融资券市场信用风险分析的现状和存在的问题。之后,本文引入了四种主要的现代信用风险度量方法,分别为信用度量术模型、期权定价方法KMV模型、麦肯锡的信贷组合模型和信用风险附加法模型,并对它们进行了比较分析。论文的后半部分,主要是针对我国短期融资券市场的信用风险度量进行了实证分析:首先受到传统信用风险分析方法之一的Z模型的启发,在我国短期融资券市场中创建评级体系,接下来在此评级体系的基础上,对历史数据进行统计分析,得出了信用迁移矩阵,并阐述了信用迁移矩阵对于信用风险度量的意义。最后,基于上文得出的信用迁移矩阵,笔者再以信用度量术模型对我国的短期融资券市场进行了信用风险的度量。尽管信用度量术模型在使用上存在着一定的局限性,但是结果显示,通过建立一个有效的评级体系,以及在此基础之上得出的信用迁移矩阵,从而进一步利用信用度量术模型,能够较为有效地对不同信用级别短融的信用风险进行度量。(本文来源于《复旦大学》期刊2009-03-31）
迁移矩阵论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
迁移学习用于解决传统机器学习中由于目标数据稀缺导致难以学习精确模型的问题,其主要思想是利用源领域中大量的辅助数据帮助目标任务的学习。然而现有的迁移学习方法大多用于解决有监督学习问题,并且通常假设源领域和目标领域具有相同的特征空间,不能同时处理多领域知识迁移问题。为此,本文提出一种基于联合非负矩阵分解的迁移学习方法,用于解决异构领域下的无监督迁移学习问题。为了应对源领域和目标领域中的数据噪声,本文在首先传统的非负矩阵分解模型中引入带_1范数约束的误差矩阵,用于捕获原始数据中稀疏分布的噪声和异常值,使得学习到的公共特征空间更加准确;同时,为了保持各领域数据的固有几何结构,本文在鲁棒非负矩阵分解模型中施加流形约束,以此控制矩阵分解过程的平滑性,避免造成因知识迁移对各领域数据固有几何结构的破坏。基于以上改进,本文进一步将基于图正则化的鲁棒非负矩阵分解模型扩展为联合矩阵分解的形式,并利用数据间的共现关系将多个异构领域的数据映射到一个公共特征空间中,以此作为各异构领域知识迁移的桥梁。此外,本文还提出一种基于迭代更新的策略,对所述联合非负矩阵分解问题进行求解,并对具体的更新规则作了详细的推导。为了对所述异构共迁移聚类算法的有效性进行验证,本文选择了一些典型的单领域聚类算法和一些具有代表性的异构迁移学习算法,并在两个真实的数据集上进行了详细的实验评估和对比。实验结果表明,本文所提出的基于联合非负矩阵分解的异构共迁移聚类算法相比于其他算法实现了更好的聚类性能,并且具有更强的鲁棒性,能够有效地解决异构领域下的无监督迁移学习问题。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
迁移矩阵论文参考文献
[1].魏港明.基于改进SVD和迁移学习的矩阵分解推荐算法研究[D].北京交通大学.2018
[2].马语.基于联合非负矩阵分解的异构共迁移聚类算法[D].大连理工大学.2018
[3].赵婷.矩阵的秩的知识迁移教学法[J].洛阳师范学院学报.2016
[4].关珊珊,曹为午,谢官模.基于迁移矩阵法的锥柱结合壳固有振动特性分析[J].舰船科学技术.2014
[5].Kandouci,Chahr-Eddine,Adjal,Yassine.采用迁移矩阵法进行轴系受迫轴向和扭转振动分析研究(英文)[J].JournalofMarineScienceandApplication.2014
[6].侯佐新,杨勇.基于改进迁移矩阵法对Z型推进轴系扭转振动研究[J].船舶.2014
[7].晋龙兴,李银红,石东源,杨增力,王友怀.基于虚拟阻抗矩阵和边界节点迁移的在线校核分区方法[J].电力系统自动化.2013
[8].胡可,黄志福,马祖桥.迁移矩阵法在斜拉桥结构分析中的应用[J].公路交通科技(应用技术版).2010
[9].房光友.基于迁移矩阵的信贷质量真实性研究[J].生产力研究.2010
[10].杨柳.我国短期融资券的信用风险度量[D].复旦大学.2009
论文知识图
