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一类基于L_(0/1)软间隔损失函数的低秩支持张量机 被引量:1
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作者 王双月 罗自炎 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期160-172,共13页
支持向量机作为基于向量空间的一种传统的机器学习方法,不能直接处理张量类型的数据,否则不仅破坏数据的空间结构,还会造成维度灾难及小样本问题。作为支持向量机的一种高阶推广,用于处理张量数据分类的支持张量机已经引起众多学者的关... 支持向量机作为基于向量空间的一种传统的机器学习方法,不能直接处理张量类型的数据,否则不仅破坏数据的空间结构,还会造成维度灾难及小样本问题。作为支持向量机的一种高阶推广,用于处理张量数据分类的支持张量机已经引起众多学者的关注,并应用于遥感成像、视频分析、金融、故障诊断等多个领域。与支持向量机类似,已有的支持张量机模型中采用的损失函数多为L_(0/1)函数的代理函数。将直接使用L_(0/1)这一本原函数作为损失函数,并利用张量数据的低秩性,建立针对二分类问题的低秩支持张量机模型。针对这一非凸非连续的张量优化问题,设计交替方向乘子法进行求解,并通过对模拟数据和真实数据进行数值实验,验证模型与算法的有效性。 展开更多
关键词 支持张量机 L_(0/1)软间隔损失 交替方向乘子法 Tucker秩
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随机R_(0)张量互补问题的投影Levenberg-Marquardt方法
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作者 崔丽媛 杜守强 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期69-79,共11页
本文考虑一类离散型随机R_(0)张量互补问题,利用Fischer-Burmeister函数将问题转化为约束优化问题,并用投影Levenberg-Marquardt方法对其进行了求解。在一般的条件下得到了该方法的全局收敛性,相关的数值实验表明了该方法的有效性。
关键词 随机R_(0)张量互补问题 投影Levenberg-Marquardt方法 全局收敛 线搜索
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变换图的张量积图
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作者 金晶晶 《海南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2017年第4期396-399,共4页
文章定义了变换图的张量积图.为了研究其内在结构特征,给出了张量积图的边数不等于0的充分必要条件,并证明了两个变换图的顶点数乘积等于其张量积图的顶点数,两个变换图边数的较大者等于其张量积图的边数,两个变换图直径的较大者等于其... 文章定义了变换图的张量积图.为了研究其内在结构特征,给出了张量积图的边数不等于0的充分必要条件,并证明了两个变换图的顶点数乘积等于其张量积图的顶点数,两个变换图边数的较大者等于其张量积图的边数,两个变换图直径的较大者等于其张量积图的直径. 展开更多
关键词 变换图 (0 1)-矩阵 张量积
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PROPERTIES OF TENSOR COMPLEMENTARITY PROBLEM AND SOME CLASSES OF STRUCTURED TENSORS 被引量:11
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作者 Yisheng Song Liqun Qi 《Annals of Applied Mathematics》 2017年第3期308-323,共16页
This paper deals with the class of Q-tensors, that is, a Q-tensor is a real tensor ,4 such that the tensor complementarity problem (q, A): finding an x ∈R^n such that x ≥ 0, q+Axm-1 ≥ 0, and xT(q+Ax^m-1) = 0... This paper deals with the class of Q-tensors, that is, a Q-tensor is a real tensor ,4 such that the tensor complementarity problem (q, A): finding an x ∈R^n such that x ≥ 0, q+Axm-1 ≥ 0, and xT(q+Ax^m-1) = 0, has a solution for each vector q ∈R^n. Several subclasses of Q-tensors are given: F-tensors, R-tensors, strictly semi-positive tensors and semi-positive R0-tensors. We prove that a nonnegative tensor is a Q-tensor if and only if all of its principal diagonal entries are positive, and so the equivalence of Q-tensor, R-tensors, strictly semi-positive tensors was showed if they are nonnegative tensors. We also show that a tensor is an R0-tensor if and only if the tensor complementarity problem (0, A) has no non-zero vector solution, and a tensor is a R-tensor if and only if it is an R0-tensor and the tensor complementarity problem (e,A) has no non-zero vector solution, where e = (1, 1…. , 1)T 展开更多
关键词 Q-tensor R-tensor R0-tensor strictly semi-positive tensorcomplementarity problem
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Bi-block positive semidefiniteness of bi-block symmetric tensors
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作者 Zheng-Hai H UANG Xia LI Yong WANG 《Frontiers of Mathematics in China》 SCIE CSCD 2021年第1期141-169,共29页
The positive definiteness of elasticity tensors plays an important role in the elasticity theory.In this paper,we consider the bi-block symmetric tensors,which contain elasticity tensors as a subclass.First,we define ... The positive definiteness of elasticity tensors plays an important role in the elasticity theory.In this paper,we consider the bi-block symmetric tensors,which contain elasticity tensors as a subclass.First,we define the bi-block M-eigenvalue of a bi-block symmetric tensor,and show that a bi-block symmetric tensor is bi-block positive(semi)definite if and only if its smallest bi-block M-eigenvalue is(nonnegative)positive.Then,we discuss the distribution of bi-block M-eigenvalues,by which we get a sufficient condition for judging bi-block positive(semi)definiteness of the bi-block symmetric tensor involved.Particularly,we show that several classes of bi-block symmetric tensors are bi-block positive definite or bi-block positive semidefinite,including bi-block(strictly)diagonally dominant symmetric tensors and bi-block symmetric(B)B0-tensors.These give easily checkable sufficient conditions for judging bi-block positive(semi)definiteness of a bi-block symmetric tensor.As a byproduct,we also obtain two easily checkable sufficient conditions for the strong ellipticity of elasticity tensors. 展开更多
关键词 Bi-block symmetric tensor bi-block symmetric Z-tensor bi-block symmetric B 0-tensor diagonally dominant bi-block symmetric tensor bi-block M-eigenvalue
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