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Non-negative Matrix Factorization Techniques: Advances in Theory and Applications
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Kataloginformation
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
eng
Hinweise auf parallele Ausgaben
456263667 Druckausg.: ‡Non-negative matrix factorization techniques
ISBN
978-3-662-48330-5
Name
Naik, Ganesh R. ¬[Hrsg.]¬
T I T E L
Non-negative Matrix Factorization Techniques
Zusatz zum Titel
Advances in Theory and Applications
Auflage
1st ed. 2016
Verlagsort
Berlin, Heidelberg
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2016
2016
Umfang
Online-Ressource (VII, 194 p. 53 illus., 24 illus. in color, online resource)
Reihe
Signals and Communication Technology
Weiterer Inhalt
From Binary NMF to Variational Bayes NMF: A Probabilistic ApproachNon Negative Matrix Factorizations for Intelligent Data Analysis -- Automatic extractive multi-document summarization based on Archetypal Analysis -- Bounded Matrix Low Rank Approximation -- A Modified NMF-based Filter Bank Approach for Enhancement of Speech Data in Non-stationary Noise -- Separation of stellar spectra based on non-negativity and parametric modelling of mixing operator -- NMF in MR Spectroscopy -- Time-Scale Based Segmentation for Degraded PCG Signals Using NMF.
Titelhinweis
Druckausg.: ‡Non-negative matrix factorization techniques
ISBN
ISBN 978-3-662-48331-2
Klassifikation
UYS
COM073000
TTBM
TEC008000
*65-06
65F30
15A23
65Z99
62H25
94A15
00B15
621.382
TK5102.9
TA1637-1638
TK7882.S65
Kurzbeschreibung
From Binary NMF to Variational Bayes NMF: A Probabilistic Approach -- Non Negative Matrix Factorizations for Intelligent Data Analysis -- Automatic extractive multi-document summarization based on Archetypal Analysis -- Bounded Matrix Low Rank Approximation -- A Modified NMF-based Filter Bank Approach for Enhancement of Speech Data in Non-stationary Noise -- Separation of stellar spectra based on non-negativity and parametric modelling of mixing operator -- NMF in MR Spectroscopy -- Time-Scale Based Segmentation for Degraded PCG Signals Using NMF.
2. Kurzbeschreibung
This book collects new results, concepts and further developments of NMF. The open problems discussed include, e.g. in bioinformatics: NMF and its extensions applied to gene expression, sequence analysis, the functional characterization of genes, clustering and text mining etc. The research results previously scattered in different scientific journals and conference proceedings are methodically collected and presented in a unified form. While readers can read the book chapters sequentially, each chapter is also self-contained. This book can be a good reference work for researchers and engineers interested in NMF, and can also be used as a handbook for students and professionals seeking to gain a better understanding of the latest applications of NMF.
1. Schlagwortkette
Matrizenzerlegung
Nichtnegative Matrix
SWB-Titel-Idn
455194106
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-48331-2
Internetseite / Link
Volltext
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