PMF：正矩阵分解

“正矩阵分解”（Positive Matrix Factorization，简称PMF）是一种广泛应用于数据分析和环境科学等综合领域的重要方法。为便于书写和使用，该术语常缩写为PMF，特别是在处理未分类或跨学科研究时，这种简写形式能够有效提高沟通与文献引用的效率。

Positive Matrix Factorization具体释义

  • 英文缩写：PMF
  • 英语全称：Positive Matrix Factorization
  • 中文意思：正矩阵分解
  • 中文拼音：zhèng jǔ zhèn fēn jiě
  • 相关领域： pmf 未分类的

Positive Matrix Factorization的英文发音

例句

  1. Source apportionment of polycyclic aromatic hydrocarbons in sediments of the Daliao River, China : Positive matrix factorization and factor analysis with non-negative constraints
  2. 正定矩阵因子分解和非负约束因子分析用于大辽河沉积物中多环芳烃源解析的比较研究
  3. The latest research progress of receptor models for source apportionment of inhalable particles is summarized. Rough Sets, BP network, projection pursuit regression, positive matrix factorization and principal component analysis are introduced in details.
  4. 综述了国内外用于可吸入颗粒物源解析的受体模型的最新研究进展，详细介绍了粗集理论模型、BP网络权重分析、投影寻踪回归、正定矩阵分解和主成分分析等多种方法。
  5. General solutions of above inverse problem in positive definite matrix and in orthogonal matrix are given here by using factorization method of matrix.
  6. 本文用矩阵分解法给出该反问题在正定矩阵类及正交矩阵类中的通解。

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