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低秩矩陣補全的相關(guān)問題在機器學習、圖像處理、視頻去噪等領(lǐng)堿受到極大關(guān)注，在假設(shè)數(shù)據(jù)低秩的情況下，使用矩陣補全可以估計缺失數(shù)據(jù)的值，得到滿足約朿條件情況下最接近目標矩陣的結(jié)果矩陣。然而在加入非高斯噪聲的情況下，目前大部分矩陣補全算法的魯棒性并不理想。為了増加矩陣補全算法的魯棒性并避免算法過擬合，討論了幾種較汋經(jīng)典的矩陣補全算法，并提岀了一種新的魯棒性矩陣補全方法。該算法可以識別異常值的位置并用近似數(shù)據(jù)替換異常數(shù)據(jù)，降低異常值對算法的影響，増加精確度。模擬數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果均顯示，該算法在處理數(shù)據(jù)被高斯噪聲毀壞的情況下有較好的魯棒性和準確性。
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