矩阵填充方法在基于第四轮学科评估的高校综合排名及简单图像处理中的应用

发布时间：2020-08-01 08:29

【摘要】：今天是大数据的时代,也是一个要求精准的时代。在我们的工作和生活中总会遇到类似同班同学的排名问题,因选课不一致,即使学分一致,也不能将各科成绩加总进行排名。又如对2017年上映的100部电影进行人气排名,试图通过回收影迷打分的问卷调查来判断的,可惜许多影迷并没有观看全部的100部电影,因此如何通过这份不完整的问卷调查数据来科学判断电影的排序,就引起了人们的高度关注。这类问题涉及面很广,在机器学习、推荐系统、图像处理和视频系统的处理中都会遇到。近几年来,针对这类问题,数学家们发明了一种崭新的方法——矩阵填充方法,较好地解决了这类问题。本文将简述矩阵填充方法,并应用该方法处理2017年12月28日教育部学位中心发布的第四轮学科评估数据,建立了变分模型,选取SVT算法,分别对参评的490所高校学科得分进行矩阵填充,并将填充后的各高校的学科得分相加,按照总得分顺序获得了490所参评高校的综合排名,并与校友会与武书连排名进行对比,结果显示排名相差并不大,可以认为算法是有效的。同时本方法也能回答一所高校如果想扩大学科数量,那么我们推荐的下一个最应该设置的学科是哪一个,从而达到了学科优化布局的效果。本文也将矩阵填充应用在简单的被污染的灰度图像处理中,对受污染后的图像相对应的矩阵进行填充,填充后在转为图像,起到图像修复的作用。从而可得知矩阵填充方法是一种非常有效的,能应用于生活中多种场合的方法。
【学位授予单位】：厦门大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O151.21

【参考文献】

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本文编号：2777221