粒子群優(yōu)化的加權(quán)核范數(shù)低秩矩陣補(bǔ)全算法

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摘 要：針對加權(quán)核范數(shù)最小化矩陣補(bǔ)全方法存在閾值決策函數(shù)單一、收斂精度不高等問題，提出一種粒子群優(yōu)化的加權(quán)核范數(shù)最小化低秩矩陣補(bǔ)全算法。改進(jìn)算法利用粒子群的啟發(fā)式智能搜索能力，為待恢復(fù)矩陣的奇異值自適應(yīng)地匹配恰當(dāng)?shù)拈撝?，以提升算法的收斂性能。改進(jìn)工作主要包括：（1）設(shè)計多種奇異值閾值決策函數(shù)，為矩陣提供多種閾值分配策略；（2）改進(jìn)粒子群的速度迭代公式，提出基于余弦函數(shù)的速度慣性調(diào)節(jié)公式以增強(qiáng)粒子群的全局搜索性能；（3）利用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法為閾值決策函數(shù)搜索最優(yōu)的參數(shù)組合，然后再通過閾值決策函數(shù)生成奇異值的閾值，重構(gòu)恢復(fù)結(jié)果并提升算法的收斂精度。（剩余4548字）