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基于张量环多模低秩与图正则的遥感图像融合方法
1
作者 马飞 曲强 +1 位作者 杨飞霞 徐光宪 《红外技术》 北大核心 2026年第2期166-175,共10页
遥感图像融合是一种获取高空间分辨率的高光谱图像非常经济且有效的途径,能够克服单一传感器的局限性,然而这是一个不适定的逆问题,且容易受到噪声污染。为了解决以上问题,本文提出了一种基于张量环分解的图像融合模型,将融合过程转化... 遥感图像融合是一种获取高空间分辨率的高光谱图像非常经济且有效的途径,能够克服单一传感器的局限性,然而这是一个不适定的逆问题,且容易受到噪声污染。为了解决以上问题,本文提出了一种基于张量环分解的图像融合模型,将融合过程转化为目标图像张量环因子的估计,利用低维子空间特征实现高维数据的超分辨率重构。首先,通过构建多模图正则项,挖掘张量环因子的局部相似性特征;其次,引入张量核范数对张量环因子进行截断式奇异值分解,逼近低维子空间全局低秩特征;最后设计了一种高效算法来实现模型优化求解。多组数据实验结果表明,本文提出的融合模型有效地提升了高光谱图像的空间分辨率,同时显著抑制了噪声。 展开更多
关键词 高光谱图像 张量环 遥感图像融合 张量分解 凸优化
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基于非凸低秩张量近似和总变分的高光谱图像去噪
2
作者 王昕铭 赵蕊鑫 +1 位作者 申家正 范露馨 《红外技术》 北大核心 2026年第1期70-78,共9页
高光谱数据在采集时易受到噪声的污染,会影响图像质量,降低其后续应用精度,为此提出了一种基于非凸低秩张量近似和总变分的高光谱图像去噪模型。由于框架张量核范数平等收缩每个奇异值导致图像主要信息不能被保留,为此提出框架张量L_(γ... 高光谱数据在采集时易受到噪声的污染,会影响图像质量,降低其后续应用精度,为此提出了一种基于非凸低秩张量近似和总变分的高光谱图像去噪模型。由于框架张量核范数平等收缩每个奇异值导致图像主要信息不能被保留,为此提出框架张量L_(γ)范数来近似高光谱图像的全局低秩,减少对大的奇异值收缩来保留图像主要信息;然后将其与空间光谱总变分结合,充分探索高光谱图像低秩特性的同时保持其空间光谱的局部平滑性,达到去除高斯噪声和条带噪声的目的。设计了一种高效的增广拉格朗日乘子(Augmented Lagrange Multiplier,ALM)算法来求解该模型。在仿真和真实数据实验中,与其他算法相比该模型的去噪性能最优,图像视觉效果最佳,去噪后的轮廓曲线不会过于平滑。 展开更多
关键词 高光谱图像 非凸张量近似 框架张量L_(γ)范数 总变分 图像去噪
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TR秩下张量补全的极小极大优化
3
作者 蔡嘉诚 王川龙 《应用数学》 北大核心 2026年第1期232-244,共13页
基于张量环(TR)秩,本文提出张量补全的极小极大优化,并运用加速临近梯度法进行求解.最后,与Tucker秩、TR秩的三种算法进行数值实验对比,结果展示了该优化模型和算法的有效性.
关键词 张量补全 极小极大优化 临近梯度法 TR秩
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基于张量低秩学习的多视图子空间聚类方法
4
作者 史德胜 徐鹤 李鹏 《数据采集与处理》 北大核心 2026年第1期215-230,共16页
多视图聚类是一种机器学习技术,通过整合多源信息可以显著提升聚类性能。然而,现有方法在处理多视图数据时未能充分利用张量低秩表示与亲和度矩阵之间的内在相关性,同时在应对数据缺失、噪声和异常值时表现不佳。为解决这些问题,提出了... 多视图聚类是一种机器学习技术,通过整合多源信息可以显著提升聚类性能。然而,现有方法在处理多视图数据时未能充分利用张量低秩表示与亲和度矩阵之间的内在相关性,同时在应对数据缺失、噪声和异常值时表现不佳。为解决这些问题,提出了一种基于张量低秩学习的多视图子空间聚类方法。该方法通过对数据样本施加低秩约束,深入挖掘数据点之间的高阶关联性,精确识别数据的子空间结构。同时,引入张量奇异值分解和加权张量核范数最小化方法,对亲和度矩阵进行优化,将聚类问题转化为一个凸优化问题求解,确保了模型的鲁棒性和效率。此外,所提方法在捕捉多视图数据复杂关联性方面表现出色,能够更准确地识别数据的潜在子空间结构。实验结果表明,所提方法在4类基准数据集上的性能优于现有方法,具有高的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 多视图聚类 张量低秩 子空间聚类 高阶关联性 张量分解
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基于子张量重构的宽带信号DOA估计 被引量：2
5
作者 韦娟 陈茂楠 宁方立 《通信学报》 北大核心 2025年第8期31-40,共10页
针对现有宽带信号波达方向估计算法在低信噪比和低快拍条件下估计精度下降的问题,提出一种基于子张量重构的宽带信号DOA估计算法。该算法首先将原始张量沿横轴和纵轴分割成多个子张量,经重拼接形成多维张量,再通过张量维度合并重构为优... 针对现有宽带信号波达方向估计算法在低信噪比和低快拍条件下估计精度下降的问题,提出一种基于子张量重构的宽带信号DOA估计算法。该算法首先将原始张量沿横轴和纵轴分割成多个子张量,经重拼接形成多维张量,再通过张量维度合并重构为优化后的三维张量。然后采用基于张量核范数的低秩张量补全算法对重构张量进行高效补全,并利用张量分解算法得到信号子空间,实现DOA估计。仿真和实验结果表明,所提算法在低信噪比条件下,DOA估计的均方根误差明显优于已有算法,在快拍数低至20时仍有稳定的估计性能,这表明所提算法具有良好的抗噪性和快拍鲁棒性。 展开更多
关键词 波达方向估计 宽带信号 张量重构 张量补全
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基于多级自表示约束的不完备多视图聚类 被引量：3
6
作者 陈梅 马学艳 +2 位作者 钱罗雄 张锦宏 张弛 《控制与决策》 北大核心 2025年第2期645-654,共10页
针对现有的不完备多视图聚类方法存在无法准确利用缺失视图的潜在信息和未能充分利用视图间的互补信息以及高阶相关性等问题,提出一种新的基于多级自表示约束的不完备多视图聚类(CMLC)方法.CMLC利用公共潜在表示来恢复缺失值,从而有效... 针对现有的不完备多视图聚类方法存在无法准确利用缺失视图的潜在信息和未能充分利用视图间的互补信息以及高阶相关性等问题,提出一种新的基于多级自表示约束的不完备多视图聚类(CMLC)方法.CMLC利用公共潜在表示来恢复缺失值,从而有效获取缺失部分的潜在信息.为了获得多视图数据的统一低秩表示,CMLC首先通过多级自表示约束捕获多视图数据内部的一致信息和视图间的互补信息,同时利用多级误差表示提高模型对噪声的鲁棒性,接着通过张量对数行列式捕获视图间的高阶相似信息,最后引入距离正则项捕获数据的局部信息.与9个对比方法在多种缺失率下的6个仿真不完备多视图数据集上进行实验对比,结果表明CMLC均获得了最好的聚类性能. 展开更多
关键词 不完备多视图聚类 一致表示 张量对数行列式 低秩张量 不完备数据 张量分析
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高算力光学张量卷积运算芯片基础研究
7
作者 张文甲 《电子学报》 北大核心 2025年第4期1361-1364,共4页
卷积神经网络是计算机视觉和目标检测等领域应用最成功的算法之一.随着高清图像和视频等数据爆发式增长,智能处理芯片需要更强的算力和更小的功耗.光子技术的多维特征和波动物理模型为高算力张量卷积运算提供了物理基础,有望从根本上突... 卷积神经网络是计算机视觉和目标检测等领域应用最成功的算法之一.随着高清图像和视频等数据爆发式增长,智能处理芯片需要更强的算力和更小的功耗.光子技术的多维特征和波动物理模型为高算力张量卷积运算提供了物理基础,有望从根本上突破电芯片在提升算力和降低功耗上不可逾越的物理限制.本文介绍高算力光学张量卷积运算芯片基础研究的研究动机、主要研究挑战与解决思路及未来展望,探讨限制光学张量卷积运算应用的主要因素,推动光学张量卷积计算从基础研究走向大规模应用. 展开更多
关键词 光学卷积神经网络 光学张量卷积 张量计算 光学神经网络
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2025年1月7日定日地震震源特性及对申扎-定结裂谷活动的启示 被引量：1
8
作者 万永革 王润妍 +1 位作者 靳志同 兰从欣 《地震地质》 北大核心 2025年第3期806-819,共14页
2025年1月7日西藏定日发生6.8级地震。该地震发生在申扎-定结裂谷带上,矩震级达7.2,在裂谷带发生如此大的地震较为罕见。为理解该地震的震源特性,文中搜集所能得到的该地震的地震矩张量解,采用将对应矩张量元素求平均值的方法得到该地... 2025年1月7日西藏定日发生6.8级地震。该地震发生在申扎-定结裂谷带上,矩震级达7.2,在裂谷带发生如此大的地震较为罕见。为理解该地震的震源特性,文中搜集所能得到的该地震的地震矩张量解,采用将对应矩张量元素求平均值的方法得到该地震的中心地震矩张量。采用中心地震矩张量理解震源特性,不仅考虑了不同来源的地震矩张量结果,而且算法简单,优于前人的震源机制中心解算法。将中心地震矩张量分解为位错源部分和补偿线性矢量偶极部分,发现位错源部分在近垂向挤压和近EW向拉张的力学状态下发生,补偿线性矢量偶极部分呈现垂向和SN向同时挤压和EW向拉张的矩释放模式。通过综合分析前人地质调查得到的申扎-定结裂谷带为陡倾角的正断层,我们推测定日地震的非双力偶矩张量为浅部倾角较陡、深部倾角较缓的铲形断裂滑动角自浅到深逐步变化的连续性滑动导致的综合结果。文中还搜集了定日地震余震的震源机制资料和周围历史地震的地震矩张量资料,分别求得了余震和历史地震的综合地震矩张量,并对其开展了同样的分析,发现得到的位错源部分和补偿线性矢量偶极部分的模式与主震一致,佐证了主震震源特性的分析结果。青藏高原SN向裂谷带的成因机制存在多种假说,定日地震的震源特性分析支持岩浆活动或下地壳底劈侵入和印度板块物质共同挤入的相关模型。根据定日地震的中心地震矩张量解和裂谷带形状推测,地震矩张量中的非双力偶源于弯曲断层和滑动角的改变,为直观解释地震矩张量的非双力偶部分提供了思路。 展开更多
关键词 定日地震 中心地震矩张量 补偿线性矢量偶极 综合地震矩张量 裂谷区特征
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基于张量字典学习的高光谱图像稀疏表示分类 被引量：3
9
作者 宫学亮 李玉 +2 位作者 贾淑涵 赵泉华 王丽英 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第3期798-807,共10页
高光谱图像因其蕴含十分丰富的光谱和空间信息已被广泛应用于生产生活的各个领域。为了充分挖掘高光谱图像中蕴含的光谱和空间信息,从高光谱数据固有的三维属性出发,以空-谱张量为基本处理单元,提出一种基于张量字典学习的稀疏表示分类(... 高光谱图像因其蕴含十分丰富的光谱和空间信息已被广泛应用于生产生活的各个领域。为了充分挖掘高光谱图像中蕴含的光谱和空间信息,从高光谱数据固有的三维属性出发,以空-谱张量为基本处理单元,提出一种基于张量字典学习的稀疏表示分类(Tensor-DLSRC)算法,以提高高光谱图像分类精度。首先,构建以像素及其空间邻域像素光谱向量组成的像素空-谱张量;其次,将作为训练样本像素的空-谱张量按照不同维度展开成矩阵,并以其列向量均值作为字典原子组成初始化张量字典;同时,在张量稀疏性约束条件下构建张量稀疏表示(Tensor-SR)模型,并利用张量字典学习算法学习一组能够精确刻画该类张量空-谱特征的字靛矩阵;最后,对待分类像素利用Tensor-SR模型求解其空-谱张量的稀疏表示系数张量,根据重构残差最小化原则确定该像素类别。为了分析参数对提出算法分类精度的影响,在进行分类对比实验之前,通过一系列实验分别讨论训练样本数M、邻域窗口尺寸(2δ+1)×(2δ+1)、字典学习阶段的稀疏度μ1和稀疏表示阶段的稀疏度μ2等参数对总体分类精度(OA)的影响。为了验证提出算法的有效性,分别在Indian Pines、Salinas和Xuzhou三个高光谱数据上进行实验,对比分析本算法与基于光谱向量的SRC算法和DLSRC算法、增加邻域空间信息的JSRC算法和DLJSRC算法和基于空-谱张量的Tensor-DLSRC算法等五种算法的分类结果,并采用基于混淆矩阵的平均准确率(APR)、平均精度(PA)、OA和Kappa系数对分类结果定量分析。所提出的Tensor-DLSRC算法在OA和Kappa系数的平均值水平是六种算法中最高的,且具有最小的标准差,说明本算法与五种其他算法相比能够提供更准确且稳定的分类结果。 展开更多
关键词 高光谱图像 空-谱张量 稀疏表示 张量字典学习 张量稀疏表示分类
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张量网络分解下电力跨模态数据检索方法 被引量：1
10
作者 张喜铭 余芸 +2 位作者 林志达 汤清华 全雪霞 《国外电子测量技术》 2025年第6期220-227,共8页
电力系统状态由多模态数据共同反映,各模态数据的缺失情况及特点不同,难以统一表示,导致多维原始结构易发生丢失。传统方法难以捕捉模态间复杂的非线性耦合关系,无法实现跨模态张量融合,电力跨模态数据检索结果的匹配性偏低。为此,提出... 电力系统状态由多模态数据共同反映,各模态数据的缺失情况及特点不同,难以统一表示,导致多维原始结构易发生丢失。传统方法难以捕捉模态间复杂的非线性耦合关系,无法实现跨模态张量融合,电力跨模态数据检索结果的匹配性偏低。为此,提出一种基于张量网络分解的电力跨模态数据检索方法,通过张量网络分解补全初始采集的多模态电力数据缺失值,统一表示为高阶张量,得到完整多模态电力数据。张量网络分解可通过张量统一表示各模态数据,并补全各模态数据的缺失值,降低数据特性差异,为跨模态数据检索提供更完整、准确的数据基础。结合视觉Transformer模型(Vision Transformer,ViT)、文本卷积神经网络(Text Convolutional Neural Network,Text CNN)模型及跨模态张量融合技术,构建深度监督跨模态检索大模型,通过ViT模型部分与Text CNN模型部分,分别提取完整多模态电力数据中的图像与文本数据特征,两种特征共同输入跨模态张量融合部分,通过多模态数据特征的融合及语义的相似性匹配,实现电力跨模态数据检索。结果显示,该方法通过多模态数据的精准补全,得到完整精准的多模态电力数据;可实现文本与图像不同模态电力数据间的相互跨模态检索,检索结果的匹配性较高,平均精度均值(mean Average Precision,mAP)值达到0.972,本文方法的平均倒数排名(Mean Reciprocal Rank,MRR)值和查全率始终维持在接近1,且波动极小。证明检索结果可靠,可满足实际应用需求。 展开更多
关键词 张量网络分解 电力跨模态 数据检索 缺失数据补全 张量融合 相似性匹配
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基于空谱先验与高阶张量表示的超分辨率重建算法
11
作者 王震 陈希爱 +3 位作者 杨超 贾慧迪 韩志 唐延东 《计算机工程》 北大核心 2025年第9期220-230,共11页
现有高光谱图像(HIS)超分辨率任务存在信息表示不充分、先验信息利用不足、重建精度不高的问题,严重影响后续图像处理任务精度。针对此问题,提出基于多-高光谱图像融合的非局部高阶张量表示算法,用于HSI超分辨率重建。通过k-means算法... 现有高光谱图像(HIS)超分辨率任务存在信息表示不充分、先验信息利用不足、重建精度不高的问题,严重影响后续图像处理任务精度。针对此问题,提出基于多-高光谱图像融合的非局部高阶张量表示算法,用于HSI超分辨率重建。通过k-means算法将图像划分为非局部相似块,将其构建成高阶张量,并利用张量火车所具有的均衡分解策略挖掘非局部高阶张量空间-光谱低秩冗余性。由于图像空间域中具有局部平滑特性,因此采用加权组稀疏正则项描述此特征,并构造加权光谱解混约束项来解决超分辨过程中光谱数据的融合失真问题,利用交替方向乘子法推导给出各变量具体求解计算过程。在公开的3个真实数据集CAVE、Pavia University、Indian Pines上的实验结果表明,与现有代表性超分辨率算法相比,所提算法的平均峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)分别提高0.2908 dB、0.002,光谱角映射器(SAM)和全局相对误差指数分别降低了0.116°和3.1%。 展开更多
关键词 超分辨率 融合 非局部高阶张量 张量火车 光谱解混
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基于自适应张量交换和重算的大模型推理优化
12
作者 梁绪宁 王思琪 +3 位作者 杨海龙 栾钟治 刘轶 钱德沛 《计算机工程》 北大核心 2025年第10期27-36,共10页
大语言模型(LLM)在多种自然语言处理任务中展现出卓越性能。然而,LLM拥有极高的参数规模,使得有限的GPU内存容量成为推理任务的性能瓶颈。为此,面向LLM推理服务场景提出AdaptiveLLM,根据推理任务负载特征,在张量交换和张量重算中实现卸... 大语言模型(LLM)在多种自然语言处理任务中展现出卓越性能。然而,LLM拥有极高的参数规模,使得有限的GPU内存容量成为推理任务的性能瓶颈。为此,面向LLM推理服务场景提出AdaptiveLLM,根据推理任务负载特征,在张量交换和张量重算中实现卸载策略的自适应选择。为了评估推理任务负载特征,AdaptiveLLM通过算子粒度计算复杂度分析建立黑盒机器学习(ML)模型,实现张量重算开销预测,通过细粒度KV Cache内存占用分析实现张量交换开销预测。为了进行卸载策略的自适应选择,AdaptiveLLM针对抢占调度阶段设计一种基于开销感知的内存优化策略,在GPU内存不足时选择开销较小的卸载方式。同时,针对启动调度阶段设计一种基于公平性的用户请求调度策略,在GPU内存空余时基于公平性原则调度更多的用户请求。实验结果表明,相比于当前广泛使用的LLM推理基准框架,AdaptiveLLM实现了整体吞吐率的提升,同时降低了平均带权周转时间,实现了公平调度。 展开更多
关键词 大语言模型 推理 张量交换 张量重算 吞吐率 公平性
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基于双跨视角相关性检测的多视角子空间聚类
13
作者 郭继鹏 徐世龙 +3 位作者 龙家豪 王友清 孙艳丰 尹宝才 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期27-36,共10页
随着多媒体和数据采集技术的快速发展,多视角数据越来越常见。相比于单视角数据,多视角数据可以提供更丰富的描述信息,提高样本结构信息的挖掘效率。针对多视角子空间聚类任务,提出基于双跨视角相关性检测的多视角子空间聚类算法。首先... 随着多媒体和数据采集技术的快速发展,多视角数据越来越常见。相比于单视角数据,多视角数据可以提供更丰富的描述信息,提高样本结构信息的挖掘效率。针对多视角子空间聚类任务,提出基于双跨视角相关性检测的多视角子空间聚类算法。首先,考虑噪声干扰和高维数据冗余性对多视角聚类效果的影响,采用线性投影变换来获得原始数据的低维低冗余潜在表示,并利用其进行自表示学习获得准确的子空间表示。其次,为了充分挖掘多视角数据的互补性信息,对潜在特征表示和子空间表示进行跨视角相关性关系检测,具体为:将多视角潜在特征视为低层次表示,利用希尔伯特-施密特独立性准则(HSIC)探索和保留多视角特征的多样性属性;对于包含一致的高层次聚类结构信息的多视角子空间表示,引入低秩张量约束充分捕获跨视角高阶相关性关系和互补性信息。最后,采用增广拉格朗日乘子交替方向极小化算法求解模型的优化问题。在真实数据上的实验结果表明,与对比方法中的次优方法相比,该算法在6个基准数据集上的聚类准确率分别提高了3.00、3.60、1.90、2.00、7.50和1.90百分点,该结果验证了该算法的优越性和有效性。 展开更多
关键词 多视角子空间聚类 双跨视角相关性检测 低秩张量学习 张量核范数 一致性 互补性
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基于张量核范数与广义全变分正则化的张量补全模型与算法
14
作者 徐智 王川龙 《高校应用数学学报(A辑)》 北大核心 2025年第3期315-326,共12页
为了克服全变分正则(TV)在图像补全过程中出现的“阶梯效应”,该文给出了张量广义全变分(TTGV)的定义,提出一种基于张量核范数(TNN)与TTGV的张量补全模型.使用交替方向乘子法(ADMM)将原问题转化为几个子问题的求解,提出模型的算法框架,... 为了克服全变分正则(TV)在图像补全过程中出现的“阶梯效应”,该文给出了张量广义全变分(TTGV)的定义,提出一种基于张量核范数(TNN)与TTGV的张量补全模型.使用交替方向乘子法(ADMM)将原问题转化为几个子问题的求解,提出模型的算法框架,并给出了算法的收敛性分析.将提出的算法和其他三种不同类型的张量补全方法对不同采样率的彩色图像和灰度视频进行张量补全.数值实验证明,该文提出的算法在图像补全的视觉和质量方面均取得了更好的效果. 展开更多
关键词 张量奇异值分解 张量核范数 张量广义全变分 张量补全 交替方向乘子法
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求解t-积下时变张量方程的自适应梯度神经网络模型 被引量：1
15
作者 代红艳 莫长鑫 《东莞理工学院学报》 2025年第1期10-14,共5页
从控制角度研究了张量t积下时变张量方程A(t)*X(t)=B(t)的求解模型。利用张量t积性质与矩阵化技巧,并基于Lyapunov理论,提出了一种求解时变张量方程的自适应梯度神经网络模型—T-AGNN模型。理论上证明了T-AGNN模型的收敛性,确保其求解... 从控制角度研究了张量t积下时变张量方程A(t)*X(t)=B(t)的求解模型。利用张量t积性质与矩阵化技巧,并基于Lyapunov理论,提出了一种求解时变张量方程的自适应梯度神经网络模型—T-AGNN模型。理论上证明了T-AGNN模型的收敛性,确保其求解过程的稳定性和可靠性。数值实验进一步验证了模型的可行性,与现有模型比较结果表明:T-AGNN模型在求解效率上具有显著优势,且模型性能可通过参数与激活函数的调整得到进一步提升,展现了模型的有效性。 展开更多
关键词 时变张量方程 张量t积 LYAPUNOV理论 自适应梯度神经网络模型
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基于张量隐特征分析的动态网络链接预测
16
作者 夏艳 张彬 王飞 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第10期156-162,共7页
链接预测是动态网络分析的基础任务之一。当前动态网络链接预测模型通常未同时考虑预测缺失链接的方向和权值,为此,提出一种正则非负张量隐特征分析模型。该模型基于张量隐特征分析构造融合弹性网络正则和线性偏差的非负学习目标,并且... 链接预测是动态网络分析的基础任务之一。当前动态网络链接预测模型通常未同时考虑预测缺失链接的方向和权值,为此,提出一种正则非负张量隐特征分析模型。该模型基于张量隐特征分析构造融合弹性网络正则和线性偏差的非负学习目标,并且设计基于单元素依赖的非负乘法更新规则的优化参数学习方案。两个动态网络数据集上的实验结果表明,该模型能精准高效地预测动态网络中缺失的有向带权链接。 展开更多
关键词 动态网络链接预测 有向带权链接 不完备三阶张量 非负张量隐特征分析 正则方法
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一种用于高阶数据预测的张量自回归方法研究
17
作者 李昂 刘金杰 《重庆师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期20-28,共9页
通过张量方法为高阶高维时间序列构建一种新的回归模型。基于张量奇异值分解,在张量T-积下利用管秩为张量时间序列预测问题提出了一种新型的低秩自回归模型,并采用交替极小化算法进行模型参数估计。数值实验结果显示,该模型在预测精度... 通过张量方法为高阶高维时间序列构建一种新的回归模型。基于张量奇异值分解,在张量T-积下利用管秩为张量时间序列预测问题提出了一种新型的低秩自回归模型,并采用交替极小化算法进行模型参数估计。数值实验结果显示,该模型在预测精度和计算时间方面均表现出一定优势。该结果验证了这个低秩自回归模型的可行性与有效性。 展开更多
关键词 张量奇异值分解 自回归模型 张量T-积 管秩 交替极小化算法
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k-代数的零张量因子
18
作者 林霞 李长远 +1 位作者 刘雨喆 赵伟 《首都师范大学学报(自然科学版)》 2025年第5期13-19,共7页
对定义在域k上的k-代数A,本文考虑了2个问题,代数A上的张量积M⊗_(A) N为0时,何时能导出M=0或N=0;代数上的张量积M⊗_(A) N中的元素m⊗n为0时,何时能导出m=0或n=0。本文引入了强/弱零张量因子的概念,并利用箭图方法对此进行了回答。具体地... 对定义在域k上的k-代数A,本文考虑了2个问题,代数A上的张量积M⊗_(A) N为0时,何时能导出M=0或N=0;代数上的张量积M⊗_(A) N中的元素m⊗n为0时,何时能导出m=0或n=0。本文引入了强/弱零张量因子的概念,并利用箭图方法对此进行了回答。具体地说,对只包含至多1个loop的连通代数A:(1)A含强零张量因子当且仅当其箭图顶点数≥2,也当且仅当A的箭图不是loop;(2)A无弱零张量因子,则其维数无限。 展开更多
关键词 箭图表示 张量 零张量因子 维数
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基于改进张量链分解的多聚类算法
19
作者 张宏俊 张泽宇 +2 位作者 张颖娇 叶昊 潘高军 《电信科学》 北大核心 2025年第6期103-120,共18页
随着大数据时代的到来,高阶数据的有效表示和分析成为一项重大挑战。基于此,聚焦于张量分解技术在多聚类算法中的应用,特别是针对大型多源异构数据集的处理,深入研究并改进了张量链(tensor train,TT)分解方法,通过引入新的优化策略,显... 随着大数据时代的到来,高阶数据的有效表示和分析成为一项重大挑战。基于此,聚焦于张量分解技术在多聚类算法中的应用,特别是针对大型多源异构数据集的处理,深入研究并改进了张量链(tensor train,TT)分解方法,通过引入新的优化策略,显著提高了其在多聚类任务中的性能。创新主要体现在两个方面:一是提出了一种新的张量分解框架,该框架通过优化目标函数,有效降低了存储成本并提高了计算效率;二是将改进的张量分解技术应用于3种主要的多聚类算法中,包括自加权多视图聚类(self-weighted multi-view clustering,SwMC)、潜在多视图子空间聚类(latent multi-view subspace clustering,LMSC)和具有完整性感知相似性的多视图子空间聚类(multi-view subspace clustering with intactness-aware similarity,MSC IAS),显著提升了聚类的准确性和效率。为了验证方法的有效性,在7个真实的数据集上进行了全面的实验评估,包括准确性(accuracy,ACC)、归一化互信息(normalized mutual information,NMI)和纯度等3个指标。实验结果表明,所提出的方法在提取有意义的模式和提高聚类性能方面具有显著优势。 展开更多
关键词 张量 多聚类算法 张量分解 多源异构数据 主成分分析
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基于张量分解的红外机场监控视频压缩技术
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作者 毛敏 刘宇洋 +2 位作者 张昆 徐昱 孙悦 《实验科学与技术》 2025年第6期27-33,共7页
与传统视频相比,大景深红外机场监控视频的背景和前景区域往往变化较平缓,纹理信息较少,因此其时域和空域的相关性更强。虽然可用现有视频编码工具对红外监控视频进行压缩,但只能利用局部的视频信息去除冗余,且编码复杂度较高。该文从... 与传统视频相比,大景深红外机场监控视频的背景和前景区域往往变化较平缓,纹理信息较少,因此其时域和空域的相关性更强。虽然可用现有视频编码工具对红外监控视频进行压缩,但只能利用局部的视频信息去除冗余,且编码复杂度较高。该文从数据的全局角度出发,将整个红外监控视频视为一个三阶张量,然后采用张量分解近似表示以降低数据量,最后将分解得到的系数矩阵进行量化进一步提升压缩效率。同时,采用张量的CP分解和Tucker分解,分析对比了两种张量分解方法的压缩性能。实验结果表明,相较于HEVC,对于视频存在大量平缓区域的情况,Tucker分解可取得77.7%的BD-rate节省,但对于内容复杂和运动较大的情况,CP分解和Tucker分解的BD-PSNR下降超10 dB;CP分解和Tucker分解的编码时间仅为HEVC的0.57%和2.25%。 展开更多
关键词 视频压缩 红外监控视频 张量表示 张量分解 量化
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