1、提出一种带有正则约束的非负矩阵分解算法(RCNMF)。
2、非负矩阵分解（NMF）要求分解得到的左矩阵为列满秩，这限制了它在欠定盲分离（UBSS）中的应用。
3、其次，在第二章中，我们讨论了将一个非负矩阵分解成有限多个完全不可分非负阵的乘积的问题。
4、本文对一个矩阵的最小示*数进行了研究，并*了一个矩阵的最小示*数等于其对应的非负矩阵的谱半径。
5、非负矩阵分解算法简单，易于实现，并且具有降维、收敛和稀疏等特*。
6、这一部分结果的论*建立在非负矩阵的理论基础上。
7、非负矩阵分解具有非负*和局部*的特点，是一种新型的特征提取方法。
8、本文借助于非负矩阵分解算法，提出了一种基于非负因子分析的模糊文本聚类方法。
9、竞赛矩阵和竞赛图由于具有固定行和向量及列和向量的非负矩阵类的计数，是组合数学的一个非常困难的问题，因此对具有固定得分向量的竞赛矩阵的计数问题也比较困难。
