张量分解
张量分解的相关文献在2002年到2023年内共计434篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、数学
等领域,其中期刊论文191篇、会议论文7篇、专利文献22756篇;相关期刊114种,包括电子科技大学学报、地球信息科学学报、科学技术与工程等;
相关会议7种,包括2016中国计算机辅助设计与图形学会大会、第33届中国数据库学术会议(NDBC2016 )、第二届全国图象图形联合学术会议等;张量分解的相关文献由1247位作者贡献,包括任毅龙、苏育挺、张静等。
张量分解—发文量
专利文献>
论文:22756篇
占比:99.14%
总计:22954篇
张量分解
-研究学者
- 任毅龙
- 苏育挺
- 张静
- 王晶
- 韩立新
- 于海洋
- 井佩光
- 刘帅
- 匡镜明
- 李洁
- 杨立东
- 田春娜
- 谢湘
- 高新波
- 冯心欣
- 叶锦棉
- 吴勇
- 张浩
- 徐增林
- 曹先彬
- 李广西
- 杜文博
- 胡光岷
- 郑海峰
- 陈岭
- 陈迪
- 陈金立
- 陶明亮
- 伍元凯
- 何维
- 刘成生
- 刘欣刚
- 刘飞
- 叶林辉
- 吴昊
- 周小平
- 周牧
- 周维
- 姜涵
- 徐书艳
- 徐国夏
- 徐常青
- 方俊
- 朱立东
- 李家强
- 李松
- 李琴
- 李铭
- 李鹏
- 杨天若
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温振威;
彭定永
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摘要:
城市人群的出行特征通过车辆轨迹数据隐含的行为信息可以体现,但传统的单维度模型将不再适用于轨迹数据隐含的多维信息的挖掘。本文将海口市中心城区根据路网划分区域,使用能够挖掘多维信息的非负稀疏约束下张量分解基于“滴滴出行”轨迹数据,从时空维度挖掘居民出行规律并进行区域功能特征识别。结果表明:居民出行时间符合工作日,休息日的早高峰、日间、晚高峰、夜间的出行时间模式;居民出行空间包含6种上/下车出行空间模式,同时发现时间模式与空间模式之间存在交互联系,即居民在不同时间模式下的不同出行空间模式都有不同的上下车冷热点活动,基于该交互联系可以识别出空间功能特征,同时在此基础上基于兴趣点(point of interest,POI)功能识别结合分析,不仅表明居民出行行为识别空间功能特征的可行性,也提高了功能识别结果的准确性,可以为城市管理者解决城市问题如交通拥堵、功能布局失衡等做出决策提供帮助。
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徐峰;
杨小鹏;
赵毅
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摘要:
传统MIMO雷达由于采用全向发射模式导致目标增益损失严重,致使DOA估计算法性能较差。因此,本文提出基于波束空间MIMO雷达的张量模型和快速张量分解的二维DOA估计算法。波束空间MIMO雷达能够通过发射波束成形技术将发射能量集中到指定空域,弥补传统MIMO雷达的发射增益损失。通过高阶张量模型应用MIMO雷达多脉冲接收数据的多维结构,进一步改善DOA估计性能。由于所提方法能有效利用矩阵因子的范德蒙特结构,仅涉及矩阵运算无需优化处理,相对于传统的张量分解方法计算复杂度显著降低。同现有波束空间MIMO雷达DOA估计算法相比,所提算法具有更高的估计精度和更好的分辨能力。仿真验证了算法的有效性。
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赵丹;
黄敏
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摘要:
为了解决星载甚高频数据交换系统(Very-high-frequency data exchange system,VDES)接收的碰撞信号在欠定情况下的分离问题,提出一种基于随机近端梯度张量分解的多通道碰撞信号分离算法。该算法根据分离模型对预处理后的信号建立广义协方差矩阵集,堆叠形成张量模型,利用Tucker分解进行压缩得到核张量,减少计算复杂度,并采用随机近端梯度算法优化核张量分解过程,提高了分解精度,最终求得分离矩阵,估计出碰撞的多路源信号。仿真结果表明,该算法在欠定和适定情况下均取得了很好的碰撞信号分离效果。
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邹明峻;
廖永;
谢涛
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摘要:
在实际应用中,恢复缺失的高阶数据一直是重要的研究热点,而基于
张量分解的方法能够有效地提取数据的低秩结构,预测丢失的数据,为该问题提供了新的思路。针对传统张量环补全模型的秩松弛问题,建立了基于Lp(0
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詹天明;
宋博;
孙乐;
万鸣华;
杨国为
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摘要:
高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要。因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化。针对高光谱变化检测的问题,提出一种基于协同稀疏与非局部低秩张量的高光谱图像变化检测方法。该方法首先求得前后时间点的高光谱差分图像,再根据差分图像中图像块的非局部分布特点,提取不同的非局部张量簇。然后基于协同稀疏正则化和低秩正则化建立协同稀疏与非局部低秩张量变化检测模型,并采用交替方向乘子法对模型求解得到表示系数。最后根据表示系数求得张量在不同类别中的投影残差,进而根据投影残差最小准则判断该张量块是否发生变化。在Farmland数据集和Urban area in San Francisco City数据集上进行实验,实验结果表明该方法取得较好的高光谱变化检测精度。
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任毅龙;
王建斌;
付翔
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摘要:
旅行时间是评价路网运行状态的重要参数,由于设备故障等原因导致旅行时间数据存在缺失问题,因此针对不完备旅行时间数据填补的研究十分必要。传统的张量分解模型基于低秩性假设而忽视了不同数据缺失结构隐含的局部特征,导致模型在不同缺失模式下表达效果不同且高数据缺失率场景下精度降低。针对这一问题,将张量数据结构与交通场景相关联,挖掘出两种高频数据缺失场景。针对随机缺失场景,构建了考虑维度偏置的历史旅行时间张量,并在此基础上提出了一种考虑时间关联性的旅行时间填补方法,该方法能够解决高数据缺失率下张量结构被破坏而导致精度低的问题;针对纤维化缺失场景,将时空相似路段数据融入张量分解模型,规范模型分解方向,解决传统张量分解忽略局部一致性导致的不适用纤维化缺失场景这一问题。最后以瑞安市卡口数据为例对旅行时间填补方法进行验证,结果表明,所提出的方法相较其他模型方法具有更优的性能表现。
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陶名康
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摘要:
单元素非负乘法更新算法在学习模型超参数时会出现长尾收敛的情况,本文通过将NAG方法融入到单元素非负乘法更新算法中,得到了广义化的NAG方法,并在此基础上提出了基于广义化自适应的NAG非负张量分解模型。在训练过程中利用粒子群算法对模型的正则化系数和算法的加速度系数进行了优化。最后,在两个真实的工业数据集上的对比实验表明,本文提出的广义化NAG方法明显提高了模型的收敛速度。
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夏虹;
张雅倩;
靳晓东;
陈彦萍;
高聪;
王忠民
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摘要:
大数据时代的不断发展促使传感及移动互联设备所产生数据的规模和复杂度快速增长,呈现出多源、异构、海量的特点。因此对这些复杂数据的统一表示、降维处理以及缺失值补全等问题受到研究人员的广泛关注。张量具有对高维数据强大的表示和降维能力并能挖掘元素值之间的潜在关系,被普遍应用于这些问题的研究中。张量分解方法获取高维复杂数据的低维特征,在降低计算复杂度的同时还能够保持原有数据的内在结构,解决“维度灾难”问题。张量补全方法根据已有数据的全局结构获取低秩模型来估计缺失条目。该文从张量分解与补全的视角出发,分别总结相关经典方法的基本思想并分析各自的优缺点。从多源异构大数据分析、人脸识别、数据压缩三方面对张量分解的最新算法进行总结。针对QoS缺失数据预测、短时交通流量预测、图像恢复三个场景介绍了张量补全的最新应用。最后对未来张量研究发展中可能存在的问题与挑战进行展望。
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王鼎衡;
赵广社;
姚满;
李国齐
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摘要:
为解决现有卷积模块在实际应用中内存消耗高、计算效率低的问题,在Kronecker CANDECOMP/PARAFAC(KCP)张量分解的基础上,提出一种轻量、高效、瓶颈结构的卷积模块(KCPNet)。对普通卷积作2阶KCP分解,生成的因子张量分别映射为两层负责输入输出通道变化的1×1卷积和两层负责特征提取的变通道可分离卷积,再将这4层卷积组成含有瓶颈结构的KCPNet卷积模块。基于OpenCL并行编程框架将KCPNet部署于嵌入式GPU,并围绕pico-flexx深度相机开发了动态手势识别应用。实验结果表明:在ImageNet大规模标准数据集上,相比ResNet、ResNeXt等已有的张量分解卷积模块,KCPNet在准确率相近的情况下能够兼顾空间和计算复杂度的效率;在中等规模标准数据集CIFAR-10上,KCPNet能够在无明显精度损失的前提下将传统的VGG模型压缩至原先的16.1%并节约75.5%的计算量;在面向嵌入式GPU时,并行部署的KCPNet可使CIFAR-10的识别速度达到100帧/s。以KCPNet为核心开发的手势识别应用程序可达到99.5%的准确率和100帧/s以上的运行速度,内存开销为22 MB。
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李秀艳;
尉蕾;
王琦;
段晓杰;
马会梅;
陆纪璇
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摘要:
针对现有的三维电阻抗成像只是对图像横截面的单独重建,然后罗列为三维进行显示,没有考虑到不同图层间的关联性,致使图像信息利用不充分的问题,提出一种基于张量分解的电阻抗三维成像方法。该方法将实验中测得的数据建立张量模型,使用张量分解可以对胸腔进行直接三维重建,能够充分利用图层间的关联性;并将该方法与总变差正则化(Total Variation,TV)成像算法、Tikhonov正则化重建算法进行实验对比。实验结果表明:基于张量分解的电阻抗三维成像方法,可以充分利用图像的空间结构信息,考虑图像层与层之间的关联特性,能够更加接近肺部的真实情况,准确地反映肺的状态,进而提高图像重建质量;基于张量分解的电阻抗三维成像方法相比于二维张量重建方法,将图像的峰值信噪比(PSNR)提高了13.8%。由此可得,与Tikhonov正则化以及TV成像算法相比,基于张量分解的电阻抗三维成像方法更适合电阻抗的图像重建工作。
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李喆康
- 《2020年中国城市交通规划年会》
| 2020年
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摘要:
在大数据技术日益成熟的当下,尽管交通流数据的获取方式趋于多元化、规模不断扩大,但由数据采样率不足与传输紊乱导致的数据质量问题普遍存在,进而对后续的数据挖掘和模型构建带来很大的影响.本文提出了一种基于张量分解的稀疏交通流数据补全方法.首先基于实际的城市道路交通流速度数据,验证了交通流的时空相关性;在此基础上改进了基于CP分解的加权优化方法,通过合理地加入拟合交通流时变特性和路段特性的正则化项,提高了方法在不同数据缺失程度下的补全效果,为城市道路交通状态感知与预测提供了重要支持.
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Liu Min;
刘敏;
Wang Jing;
王晶;
Yang Lidong;
杨立东;
Xie Xiang;
谢湘;
Kuang Jingming;
匡镜明
- 《第十四届全国人机语音通讯学术会议》
| 2017年
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摘要:
为了更好的实现对多声道音频数据的压缩,提高存储效率,本文提出一种基于张量分解的多声道音频信号压缩方法.音频信号经过预处理后,在样本,声道,时间(帧),频率四个模式下构建4阶音频张量空间,通过Tucker分解得到各个模式下的因子矩阵,通过测试样本构建的张量与因子矩阵的张量运算,得到其近似的核张量.核张量与能量调整参数一起被传输到解码端,用于多声道音频信号的恢复,最后通过计算压缩率和听力测试评价压缩效果.实验结果表明,该方法在保证较好的音质和环绕感的同时,可以获得更大的压缩率.
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曾建国;
陈光梦
- 《中国仪器仪表学会第九届青年学术会议》
| 2007年
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摘要:
传统的动态纹理合成方法将高维的动态纹理序列转换为2D信号进行处理,而基于张量分解的动态纹理合成方法,将该序列当作高维信号分解,避免了转换操作。它能同时分析动态纹理序列的时间、空间和色彩信号,对它们同时降维,获得更加紧凑的模型。实验表明,在获得相同图像质量时,基于张量分解的方法所需模型参数仅为2D模型的五分之一。
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Dong Chao;
董超;
Xu Ning;
徐宁;
Kim Batselier;
Kim Batselier;
Yu Wenjian;
Ngai Wong;
Nagi Wong;
喻文健
- 《2016中国计算机辅助设计与图形学会大会》
| 2016年
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摘要:
张量是一种数据组织形式,它的实质是高维数组.很多数据都可以被组织成张量的形式.可以考虑将人脸图像组织成张量的形式.人脸识别过程中最重要的一个环节是特征提取,后续的匹配识别过程是建立在它的基础上.TTr1SVD是一种新型的张量分解算法,可以认为该算法是矩阵SVD在张量领域的扩展.实际数据库里的图片的图像模态往往是最大的,结合TTr1SVD算法,得到张量的高阶奇异值分解,改变图片的组织形式,可以加速人脸特征的提取.本文基于TTr1SVD的高阶奇异值分解算法,实现人脸特征的提取和识别,并且保持了较好的准确性.实验结果表明,该算法比传统的使用Tensor Toolbox的高阶奇异值分解算法更加灵活高效.
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方海;
周诠
- 《第二届全国图象图形联合学术会议》
| 2013年
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摘要:
为提高多光谱图像信息隐藏算法的鲁棒性,提出一种基于图像Contourlet变换和张量Tucker分解的信息隐藏算法.将多光谱图像各波段Contourlet变换域低频系数构成三阶张量并进行Tucker分解,在核心张量最后的前向切片中嵌入水印信息.卫星多光谱图像实验结果表明,提出算法对多光谱图像常见的处理如压缩、裁剪等具有很强的鲁棒性.