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Sliced Average Variance Estimation for Tensor Data
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作者 Chuan-quan LI Pei-wen XIAO +1 位作者 Chao YING Xiao-hui LIU 《Acta Mathematicae Applicatae Sinica》 SCIE CSCD 2024年第3期630-655,共26页
Tensor data have been widely used in many fields,e.g.,modern biomedical imaging,chemometrics,and economics,but often suffer from some common issues as in high dimensional statistics.How to find their low-dimensional l... Tensor data have been widely used in many fields,e.g.,modern biomedical imaging,chemometrics,and economics,but often suffer from some common issues as in high dimensional statistics.How to find their low-dimensional latent structure has been of great interest for statisticians.To this end,we develop two efficient tensor sufficient dimension reduction methods based on the sliced average variance estimation(SAVE)to estimate the corresponding dimension reduction subspaces.The first one,entitled tensor sliced average variance estimation(TSAVE),works well when the response is discrete or takes finite values,but is not■consistent for continuous response;the second one,named bias-correction tensor sliced average variance estimation(CTSAVE),is a de-biased version of the TSAVE method.The asymptotic properties of both methods are derived under mild conditions.Simulations and real data examples are also provided to show the superiority of the efficiency of the developed methods. 展开更多
关键词 tensor data sliced average variance estimation sufficient dimension reduction central subspace
原文传递
Tensor Completion for Recovering Multichannel Audio Signal with Missing Data
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作者 Lidong Yang Min Liu +2 位作者 Jing Wang Xiang Xie Jingming Kuang 《China Communications》 SCIE CSCD 2019年第4期186-195,共10页
The quality of a multichannel audio signal may be reduced by missing data, which must be recovered before use. The data sets of multichannel audio can be quite large and have more than two axes of variation, such as c... The quality of a multichannel audio signal may be reduced by missing data, which must be recovered before use. The data sets of multichannel audio can be quite large and have more than two axes of variation, such as channel, frame, and feature. To recover missing audio data, we propose a low-rank tensor completion method that is a high-order generalization of matrix completion. First, a multichannel audio signal with missing data is modeled by a three-order tensor. Next, tensor completion is formulated as a convex optimization problem by defining the trace norm of the tensor, and then an augmented Lagrange multiplier method is used for solving the constrained optimization problem. Finally, the missing data is replaced by alternating iteration with a tensor computation. Experiments were conducted to evaluate the effectiveness on data of a 5.1-channel audio signal. The results show that the proposed method outperforms state-of-the-art methods. Moreover, subjective listening tests with MUSHRA(Multiple Stimuli with Hidden Reference and Anchor) indicate that better audio effects were obtained by tensor completion. 展开更多
关键词 tensor COMPLETION MISSING data MULTICHANNEL AUDIO CONVEX optimization
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Processing of magnetotelluric data - a comparative study with 4 and 6 element impedance tensor elements
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作者 M.Shireesha T.Harinarayana 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2011年第4期285-292,370,共9页
Computation of impedance tensor elements is one of the important steps in magnetotelluric data processing. Conventionally, the impedance tensor is defined as a 2 x 2 matrix with Zxx, Zxy, Zyx, and Zyy as elements. In ... Computation of impedance tensor elements is one of the important steps in magnetotelluric data processing. Conventionally, the impedance tensor is defined as a 2 x 2 matrix with Zxx, Zxy, Zyx, and Zyy as elements. In the present study, the six-element impedance tensor is computed with a 2 × 3 matrix using Zxx, Zxy, Zyx, Zyy, Zxz, and Zyz. The properties of the impedance tensor elements have been analyzed for these above two types. The methodology has been tested with five component magnetotelluric data from the Kutch sedimentary basin, Gujarat, India. From the computation of apparent resistivity computation and phase we observed that there is small difference between the four and six impedance elements of Zxy and Zyx for most of the frequency band. However for longer period data, more than 100 sec, an increase in the apparent resistivity and decrease in the phase is observed. We also note that the tipper magnitude is nearly zero for most of the periods, but gradually shows an increasing trend for longer periods (〉100 see). The Kutch sedimentary basin geoeleetric section shows near horizontal layers at shallow depths and anomalous high conductivity heterogeneous layers at deeper depths may be responsible for the large Hz component at longer periods. This indicates that the vertical component of the magnetic field, Hz, does play an important role in the estimation of electric field parameters in the region with large 2D/3D structures. 展开更多
关键词 magnetotelluric data. impedance tensor
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Moment tensor inversion of near-source broadband data
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作者 吴忠良 陈运泰 +2 位作者 倪江川 王培德 王鸣 《Acta Seismologica Sinica(English Edition)》 CSCD 1994年第2期187-199,共13页
Moment tensor inversion was carried out for small and moderate earthquakes with near-source broadband data recorded by a temporal small-aperture network consisting of three component accelerographs. Accelerograms were... Moment tensor inversion was carried out for small and moderate earthquakes with near-source broadband data recorded by a temporal small-aperture network consisting of three component accelerographs. Accelerograms were integrated twice to produce displacement seismograms and filtered by a Butterworth band-pass filter. Green's functions were calculated for a homogeneous semi-infinite elastic medium in the inversion. Direct P,S and converted SP phases were identified for the inversion with reference to the synthetic seismograms. Through the moment tensor inversion it is demonstrated that with very simple structure model and selected phases, one is able to retrieve the source mechanism and the seismic moment for small events, andthe source mechanism for moderate events. It is also demonstrated that the technique described in this studyis convenient for the determination of source mechanismal and stress state in dealing with numbers of small andmoderate earthquakes without detailed knowledge about the structure. As an application of the present technique, moment tensors of 15 aftershocks of the Ms 6. 1 earthquake occurred on April 18, 1985 in Luquan,Yunnan Province, China were retrieved. The inversion results show that these events can be reasonably modeled by a predominant double couple. It can be found from the distribution of principal stress axes and the average moment tensor that the pressure axis in this area lies horizontally in the NNW direction, which is consistent with the results obtained from previous studies. It implies that the occurrence of the Luquan earthquake sequence is tectonically related to the relative collision motion between the Indian and Eurasian Plates. 展开更多
关键词 near-source broadband data seismic moment tensor stress state Luquan earthquake
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Combination of structure tensor and tilt angle in the edge detection of potential field data
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作者 LIN Song LI Lili SHI Jianan 《Global Geology》 2018年第4期252-259,共8页
Edge detection is a commonly requested task in the interpretation of potential field data. Different methods have different results for varied depths and shapes of geological bodies. In this paper,we propose using the... Edge detection is a commonly requested task in the interpretation of potential field data. Different methods have different results for varied depths and shapes of geological bodies. In this paper,we propose using the combination of structure tensor and tilt angle to detect the edges of the sources,which can display the edges of shallow and deep bodies simultaneously. Through tests on synthetic potential field data,it is obvious that the proposed edge detection methods can display the sources edges more clearly and precisely,compared with other commonly used methods. The application on real potential field data shows similar result,obtaining the edges of layers and faults clearly. In addition,another advantage of the new method is its insensitivity to noise. 展开更多
关键词 COMBINATION structure tensor TILT ANGLE EDGE DETECTION potential field data
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基于低秩张量补全的非侵入式负荷监测缺失数据修复方法 被引量:1
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作者 杨挺 叶芷杉 +1 位作者 徐嘉成 杨振宁 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期394-404,共11页
非侵入式负荷监测技术(non-intrusive load monitoring,NILM)作为实现智能电网用户侧细粒度感知的重要手段,有助于实现需求响应、提高“源-网-荷”互动效率和优化用能,助力实现“30·60目标”。高质量的量测信息是数据驱动型NILM的... 非侵入式负荷监测技术(non-intrusive load monitoring,NILM)作为实现智能电网用户侧细粒度感知的重要手段,有助于实现需求响应、提高“源-网-荷”互动效率和优化用能,助力实现“30·60目标”。高质量的量测信息是数据驱动型NILM的基础,但由于数据采集装置故障、通道拥塞以及延时等都会导致数据缺失,尤其是严重的连续性缺失,由此造成非侵入式负荷监测与分解的精度下降,影响用户画像、需求响应等高级应用。因此,针对该问题,提出了一种基于CP分解的正则化低秩张量补全的量测数据缺失修复方法。算法突破传统单维数据处理局限,对NILM多维量测数据构建了三阶观测张量,从而利用数据内部时序关联性和参量维度间电气关联性进行正则化低秩张量补全。并针对每次核范数计算过程中奇异值分解计算量过大问题,采用基于CP因子矩阵分解的核范数计算降低计算量,减少计算时长,并证明了变换的等效性。最后基于NILM公开数据集iAWE进行了实验,实验结果表明所提出的方法可以提高数据修复精度,在高缺失率和连续缺失情况下仍能有较好地补全效果,并且通过非侵入式负荷分解实验证明其可有效提高分解精度,对智能电网提升细粒度感知能力具有良好的实际意义。 展开更多
关键词 数据修复 低秩张量 核范数 非侵入式负荷监测 连续性缺失
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基于四维张量特征分解的风电机组轴承故障缺失数据恢复方法研究
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作者 时培明 孙航璇 +1 位作者 许学方 韩东颖 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期738-746,共9页
针对风电机组轴承故障信息采集过程中数据缺失导致故障类型无法识别问题,提出了一种基于四维张量模型特征分解恢复缺失数据的方法。首先,基于转速、时窗、经验模态分解和时间4个维度构建四维张量;其次,通过加权优化算法实现张量填充,修... 针对风电机组轴承故障信息采集过程中数据缺失导致故障类型无法识别问题,提出了一种基于四维张量模型特征分解恢复缺失数据的方法。首先,基于转速、时窗、经验模态分解和时间4个维度构建四维张量;其次,通过加权优化算法实现张量填充,修补故障数据的缺失值;然后,对张量进行Tucker分解得到核心张量及因子矩阵;最后,基于梯度优化算法进行迭代优化得到最终核心张量及因子矩阵,并利用二者对四维张量进行重构得到恢复数据。采用实验数据和实际数据来验证提出方法的有效性和可靠性。结果表明:两组恢复数据的RMSE值分别为0.3169和0.0291,远小于4种对比方法的RMSE值。利用双稳态随机共振对2组恢复数据进行故障特征提取,信噪比显著提高,分别为-13.2647和-15.5212,进一步验证提出方法的准确性。 展开更多
关键词 信息采集 数据恢复 轴承故障诊断 张量分解 缺失值数据 特征提取 振动测量 风电机组
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基于集成式张量域自适应的运动想象脑电分类
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作者 高云园 薛云峰 +1 位作者 张聪睿 高坚 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期399-407,共9页
实际应用中脑电信号一直面临采集成本高、用户间差异大等问题,制约着基于脑电信号的运动想象领域的发展。针对跨受试者运动想象脑电信号识别任务,本研究提出了一种基于集成式张量域自适应的迁移学习方法。首先采用改进的欧氏空间对齐方... 实际应用中脑电信号一直面临采集成本高、用户间差异大等问题,制约着基于脑电信号的运动想象领域的发展。针对跨受试者运动想象脑电信号识别任务,本研究提出了一种基于集成式张量域自适应的迁移学习方法。首先采用改进的欧氏空间对齐方法对多维脑电数据进行协方差对齐,消除原始数据的边缘分布偏移;其次提出基于张量子空间的改进联合概率分布方法,求得不同类别的映射子空间并实现未知标签的目标域识别分类。分别在7人200个样本和9人144个样本的BCI数据集上进行了实验,平均准确率达到82.18%和76.45%,证明了该方法在跨域分类识别上具有很好的性能。同时对于该方法各环节的效果也进行了可视化验证,展示了该集成式方法在跨域问题上的效果。 展开更多
关键词 运动想象 脑电信号 域自适应 数据对齐 张量子空间
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基于物联感知数据和张量融合的电力变压器绕组绝缘劣化评估方法 被引量:2
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作者 曲岳晗 赵洪山 +2 位作者 程晶煜 马利波 米增强 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1208-1220,共13页
针对目前缺乏依托在线物联感知数据的电力变压器绕组绝缘劣化评估方法的问题,该文考虑电、热、机械劣化因素对电力变压器绕组绝缘的损伤累积效应,提出基于物联感知数据和张量融合的电力变压器绕组绝缘劣化评估方法。首先,研究电、热、... 针对目前缺乏依托在线物联感知数据的电力变压器绕组绝缘劣化评估方法的问题,该文考虑电、热、机械劣化因素对电力变压器绕组绝缘的损伤累积效应,提出基于物联感知数据和张量融合的电力变压器绕组绝缘劣化评估方法。首先,研究电、热、机械因素对绕组绝缘的累积损伤机理,依托电压、电流、温度、局部放电物联感知数据构建变压器绕组绝缘的电性能、热性能和机械性能劣化损伤指标;然后,构建三种劣化损伤指标的特征张量,基于张量融合对三种劣化损伤指标进行特征融合,提取劣化损伤指标间的高维劣化特征关联信息;最后,采用基于自组织映射网络(SOM)的最小量化误差方法构建绕组绝缘的综合劣化评估指标,实现对绕组绝缘劣化状态的评估。该文通过多种评价准则评价构建综合劣化指标,算例结果表明,所提方法能准确评估变压器绕组绝缘的真实劣化程度。 展开更多
关键词 电力变压器 绕组绝缘 劣化评估 物联感知数据 张量融合
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基于张量计算的智慧交通多维数据计算与小样本学习
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作者 司明悦 齐斌 +1 位作者 张文胜 张雷 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期41-49,共9页
针对智慧交通场景中样本较少且难以获取的问题,提出一种张量计算与小样本学习相结合的综合模型,从而应对目标域样本不足导致训练效果差的情况。构建基于张量计算的多维计算模型,处理智慧交通场景中的多维异构数据,基于数据的时空相关性... 针对智慧交通场景中样本较少且难以获取的问题,提出一种张量计算与小样本学习相结合的综合模型,从而应对目标域样本不足导致训练效果差的情况。构建基于张量计算的多维计算模型,处理智慧交通场景中的多维异构数据,基于数据的时空相关性获得融合数据张量,将融合数据作为输入数据,经由小样本学习模型进行训练,最终根据消融实验结果比较分析基于不同张量计算方案和小样本学习方法的张量小样本学习模型性能。仿真结果表明,相较于2种基于度量的小样本学习模型:原型网络和匹配网络,基于元学习的小样本学习模型和张量计算模型相结合后的可信度更高,并且基于不同的张量融合方案,元学习模型的准确率和F1值得到了不同程度的提升,其中基于逆分解张量融合方案的模型准确率可达0.95,性能优于平行因子分解(CPD)融合方案。 展开更多
关键词 智慧交通 张量计算 数据融合 小样本学习 元学习
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基于双通道生成对抗网络的城市用电负荷缺失数据补全方法
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作者 刘志坚 陶韵旭 +2 位作者 刘航 罗灵琳 李明 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第17期161-170,共10页
用电负荷数据的完整性与有效性在负荷预测等应用中具有重要意义。传统的缺失数据补全方法缺乏对用电负荷和多种外部时空关联信息的挖掘,难以获得高精度的补全结果。文中提出了一种双通道生成对抗网络,对缺失的负荷数据进行补全。首先,... 用电负荷数据的完整性与有效性在负荷预测等应用中具有重要意义。传统的缺失数据补全方法缺乏对用电负荷和多种外部时空关联信息的挖掘,难以获得高精度的补全结果。文中提出了一种双通道生成对抗网络,对缺失的负荷数据进行补全。首先,根据负荷的周期性变化特征和时空关联性构建三阶负荷张量,并将影响负荷变化的多种外部因素构建为三阶辅助信息张量。然后,为满足两种张量的双输入需求,在生成对抗网络的输入层引入双通道机制,通过卷积与反卷积运算提取张量的特征;为提升网络对张量数据的训练效果和补全精度,将张量分解损失引入原始损失函数,并采用改进的混沌映射粒子群优化算法联合优化超参数和网络。最后,在真实负荷数据集上开展数据补全实验。结果表明,所提方法能够对随机缺失率不超过50%、连续缺失不超过3天的负荷数据进行准确补全。 展开更多
关键词 负荷数据缺失 负荷预测 三阶张量 生成对抗网络 分解损失 混沌映射粒子群优化算法 补全方法
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结合随机矩阵理论和张量分解的非线性导航大数据异常识别
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作者 徐成桂 陈波 《导航定位与授时》 CSCD 2024年第4期47-54,共8页
为了提高导航大数据的精度,需要识别其中存在的异常数据。为了提升非线性导航大数据异常识别精度和效率,提出了基于张量分解的非线性导航大数据异常识别方法。首先,对非线性导航大数据进行张量分解,采用滑动矩形窗划分数据获得若干个时... 为了提高导航大数据的精度,需要识别其中存在的异常数据。为了提升非线性导航大数据异常识别精度和效率,提出了基于张量分解的非线性导航大数据异常识别方法。首先,对非线性导航大数据进行张量分解,采用滑动矩形窗划分数据获得若干个时窗段,然后引入db4小波多尺度分解各窗内数据,获得尺度不同的小波系数,并利用重构小波系数张量代替缺失数据,完成数据缺失值填补,提高数据完整度;其次,将互信息作为度量标准,建立数据的互信息矩阵,对互信息矩阵中的元素展开规范化和中心化处理,通过奇异值分解获得数据特征;再次,引入随机矩阵理论对特征展开优化选择,计算导航大数据特征的重要度,获得高精度的数据特征;最后,建立孤立树,通过孤立树给出数据特征的异常得分,以此完成非线性导航大数据的异常识别。实验结果表明,所提方法的缺失值填补精度保持在0.9以上,特征提取覆盖率达到86.3%,特征冗余度低于6.12%,异常识别精度G-mean值高于60%,识别时间低于8 s,有效提升了非线性导航大数据的特征提取精度、识别精度及识别效率。 展开更多
关键词 异常识别 张量分解 非线性导航数据 奇异值分解 孤立树
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面向信息系统推荐与决策的高阶张量分析方法
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作者 王贝伦 张嘉琦 +3 位作者 蔡英豪 王兆阳 谈笑 沈典 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1697-1712,共16页
张量数据(或多维数组)在各个行业的信息系统中广泛存在,例如医疗系统中的功能性磁共振成像(fMRI)数据和商品数据信息系统中的用户-产品数据.将这些数据用以预测张量特征与单变量响应之间的关系,可以实现数据赋能,提供更精准的服务或解... 张量数据(或多维数组)在各个行业的信息系统中广泛存在,例如医疗系统中的功能性磁共振成像(fMRI)数据和商品数据信息系统中的用户-产品数据.将这些数据用以预测张量特征与单变量响应之间的关系,可以实现数据赋能,提供更精准的服务或解决方案,例如疾病决策诊断或商品推荐.然而,现有的张量回归方法存在2个主要问题:一是可能丢失了张量的空间信息,导致预测结果不准确;二是计算成本过高,导致服务或解决方案不及时.对于具有高阶结构的大规模数据而言,这2点则显得更为突出.因此为了实现数据赋能,即利用张量数据来提高信息服务或解决方案的质量和效率,提出了稀疏低秩张量回归模型(sparse and low-rank tensor regression model,SLTR).该模型通过对张量系数应用l1范数和张量核范数使得张量系数具有稀疏性和低秩性两大特点,这样既保留了张量的结构信息又可以方便地解释数据.利用近端梯度方法优化了混合正则化器,使得求解过程可扩展且高效.除此之外证明了SLTR的严格误差界.在多个模拟数据集和一个视频数据集上的实验结果表明,SLTR相比于之前的方法,在更短的时间内获得了更好的预测性能. 展开更多
关键词 张量回归 并行近端法 数据可解释性 张量范数 分类
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基于三阶张量的大规模数据谱聚类集成算法
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作者 仵匀政 杜韬 +2 位作者 周劲 陈迪 王心耕 《大数据》 2024年第3期133-148,共16页
为了降低大规模数据谱聚类计算负担,进一步提高聚类的准确性和鲁棒性,提出了一种基于三阶张量的大规模数据谱聚类集成算法。首先,提出一种混合代表最近邻近似方法构造数据间的稀疏亲和子矩阵;然后将稀疏亲和子矩阵表示为二部图,通过图... 为了降低大规模数据谱聚类计算负担,进一步提高聚类的准确性和鲁棒性,提出了一种基于三阶张量的大规模数据谱聚类集成算法。首先,提出一种混合代表最近邻近似方法构造数据间的稀疏亲和子矩阵;然后将稀疏亲和子矩阵表示为二部图,通过图分割的方法得到初步聚类结果;最后,提出三阶张量集成方法,将多个聚类结果进行融合,得到最终的聚类结果。在大规模的真实数据集和合成数据集上验证,相较经典的谱聚类算法、聚类集成算法以及近年来对其改进的算法,该算法表现出更优异的性能。 展开更多
关键词 数据聚类 大规模数据 谱聚类 三阶张量 聚类集成
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基于秩自适应贝叶斯张量分解模型的交通流量数据修复方法
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作者 郝威 刘芳 +3 位作者 王晓璐 张兆磊 许晗萌 唐进君 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期82-92,共11页
针对传输线路故障、通信故障等原因造成智能交通系统在某时刻或时段无法识别到车辆,导致数据缺失的问题,提出一种基于秩自适应贝叶斯张量分解模型的交通流量数据修复方法.首先,考虑交通数据的时空相关性,基于张量模型构建数据结构.其次... 针对传输线路故障、通信故障等原因造成智能交通系统在某时刻或时段无法识别到车辆,导致数据缺失的问题,提出一种基于秩自适应贝叶斯张量分解模型的交通流量数据修复方法.首先,考虑交通数据的时空相关性,基于张量模型构建数据结构.其次,使用贝叶斯模型在张量分解的参数和超参数上设置灵活的先验和超先验分布,构建秩自适应算法解决张量分解模型的秩选择问题.最后,采用长沙市车辆牌照识别(License Plate Recognition,LPR)系统记录的2019年7月1日至2019年7月28日793个交叉路口的交通流量数据,检验在不同的张量数据结构、丢失方式、丢失率以及张量分解秩的情况下该模型的数据修复精度.研究结果表明:秩自适应算法能够捕捉张量分解最佳秩的大小,避免预设秩过大导致的过拟合现象;与传统的CP分解(CANDECOMP/PARAFAC decomposition)和均值法相比,本文所提算法的平均绝对百分比误差在丢失率达到30%的情况下降低了20%,有效提升了交通流量数据修复的准确性.研究成果可为交通流量预测、交通出行时空特征分析中的数据修复提供参考. 展开更多
关键词 智能交通 数据修复 秩自适应贝叶斯张量分解模型 车牌识别数据
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基于源体生长思想的全张量重力梯度数据联合反演
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作者 侯振隆 赵信阳 +2 位作者 张代磊 赵福权 王家辉 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2024年第2期207-220,418,共15页
基于源体生长思想的三维反演是一种使用系统搜索的反演方法。和正则化反演相比,该方法计算量小,运算速度快。源体生长的判断准则是其核心,影响着结果质量。本文提出了一种全张量重力梯度数据源体生长反演方法,旨在提高纵向的反演效果。... 基于源体生长思想的三维反演是一种使用系统搜索的反演方法。和正则化反演相比,该方法计算量小,运算速度快。源体生长的判断准则是其核心,影响着结果质量。本文提出了一种全张量重力梯度数据源体生长反演方法,旨在提高纵向的反演效果。首先,在判断准则中引入深度加权函数,优化对不同深度上源体生长的判断;其次,根据单分量梯度数据反演结果,调整不同类型数据的权重,建立联合反演方法;最后,利用矩阵压缩减少内存占用,提高反演计算效率。通过模型数据与文顿盐丘地区实测数据试验,证明了提出的方法能够有效地引导源体生长,对深部目标具有更高的分辨能力,适用于较复杂形态目标的反演,且具有较高的计算效率和抗噪性。 展开更多
关键词 全张量重力梯度数据 源体生长 联合反演 矩阵压缩
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基于VAR-LRTC-TNN的交通流量数据补全框架模型
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作者 孙秋霞 王淇 +2 位作者 李勍 孙璐 贾秀燕 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期47-53,86,共8页
从各类传感系统收集到的交通流数据往往会因探测器或通信故障等缘故出现数据连续性的缺失,故准确补全缺失的交通流数据对制定合理的交通管理策略至关重要。鉴于交通流数据具有低秩的特性,通过低秩张量补全模型可较好地刻画出交通流数据... 从各类传感系统收集到的交通流数据往往会因探测器或通信故障等缘故出现数据连续性的缺失,故准确补全缺失的交通流数据对制定合理的交通管理策略至关重要。鉴于交通流数据具有低秩的特性,通过低秩张量补全模型可较好地刻画出交通流数据的全局一致性,但却无法很好地捕捉数据的局部变化趋势,一定程度上影响了效果。基于此,提出了将VAR模型和基于残差序列的LRTC-TNN模型相结合的交通流补全框架模型;采用VAR模型对缺失数据进行粗略估计,移除平均趋势,利用LRTC-TNN模型对残差时间序列进行补全,再将平均趋势还原,从而完成对交通流量数据的高精度补全;该方法不仅保留了交通流数据的全局结构,还考虑了数据局部变化的特征。研究结果表明:与基于原始交通流量数据的填充方法相比,该模型框架对单传感器和多传感器数据的连续性缺失均具有更高的补全精度。 展开更多
关键词 交通工程 智能交通 交通流量填充 向量自回归模型 张量补全 缺失数据
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基于张量链的电网大数据多模态预测方法
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作者 陈彬 徐欢 邹文景 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期13-18,共6页
为了优化大数据预测系统的准确率和运算耗时,在张量理论的基础上,提出了一种适用于电网领域的多模态预测方法。通过综合运用张量和马尔科夫理论,设计了一种具有较强适应性的多元多阶马尔科夫模型,以及无假设前提的马尔科夫转移方法。在... 为了优化大数据预测系统的准确率和运算耗时,在张量理论的基础上,提出了一种适用于电网领域的多模态预测方法。通过综合运用张量和马尔科夫理论,设计了一种具有较强适应性的多元多阶马尔科夫模型,以及无假设前提的马尔科夫转移方法。在此基础上,基于张量链理论的短期预测和长期预测算法,提出了具有较低计算复杂度的大数据多模态预测方法。相关仿真验证结果表明,与经典马尔科夫预测方法相比,基于张量链的多模态预测方法具有更高的预测准确率与更少的运算耗时。 展开更多
关键词 大数据 张量链 主特征值 多模态预测 并行计算 马尔科夫模型 复杂度分析 预测准确度
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基于截断p-shrinkage范数的航空发动机数据重构
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作者 张红梅 武江南 +2 位作者 赵永梅 曾航 李全根 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期39-47,共9页
针对航空发动机传感器的数据缺失问题,提出基于张量奇异值阈值(TSVT)的张量重构模型LRTC-PTNN,对航空发动机的传感器数据进行重构。LRTC-PTNN模型运用截断pshrinkage范数的方式代替原始张量迹范数作为张量秩的凸包络,并根据TSVT的特性,... 针对航空发动机传感器的数据缺失问题,提出基于张量奇异值阈值(TSVT)的张量重构模型LRTC-PTNN,对航空发动机的传感器数据进行重构。LRTC-PTNN模型运用截断pshrinkage范数的方式代替原始张量迹范数作为张量秩的凸包络,并根据TSVT的特性,计算了传感器之间的相关性,选取传感器截面作为重构精度最佳的数据输入方向,使用交替乘子法实现LRTCPTNN算法。选取NASA提供的PHM2008数据集进行实验,对数据集进行标准化,并在重构后进行恢复,将多个时间序列个数相近的发动机传感器数据构建为高维张量的形式,设置2种传感器的数据缺失场景进行实验,结果表明:重构后数据的均方根误差和平均绝对百分比误差范围分别为2.10~13.13和0.32~1.49,LRTC-PTNN模型优于现有的基线模型,且在极端情况下有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 航空发动机 数据缺失 张量 截断p-shrinkage范数 交替乘子法
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基于低秩张量完备的电磁大数据标注补全算法
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作者 孙国敏 张伟 +2 位作者 邵怀宗 方旖 李鹏飞 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期381-390,共10页
全面、准确的电磁数据标注是电磁大数据智能分析的前提和基础。针对战场博弈强对抗条件下电磁感知数据存在的标注率低、标注信息错误冗余等问题,提出基于张量完备理论的标注补全方案。理论上,同一场景下的同一目标,利用不同感知平台观... 全面、准确的电磁数据标注是电磁大数据智能分析的前提和基础。针对战场博弈强对抗条件下电磁感知数据存在的标注率低、标注信息错误冗余等问题,提出基于张量完备理论的标注补全方案。理论上,同一场景下的同一目标,利用不同感知平台观测提取的特征参数(如雷达脉冲参数)是相似(低秩)的,且在一段观测时间内的测量结果是分段连续光滑的。故跨平台接收的目标数据标注补全可以建模为基于低秩张量完备的特征复原模型,并引入全变分正则来刻画一段时间内特征参数的分段连续光滑属性。由于模型非凸,使用基于矩阵最大秩分解的非凸近似算法进行迭代求解。通过仿真数据以及雷达脉冲描述字实侦数据并对模型的性能进行测试。实验结果表明,所提方法在目标特征标注信息严重缺失的情况下能够很好地实现标注补全,同时具有一定的标注纠错功能。 展开更多
关键词 标注补全 电磁大数据 低秩矩阵恢复
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