基于张量的粮库数据处理方法.pdf
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基于张量的粮库数据处理方法.pdf
本发明实施例提供了一种基于张量的粮库数据处理方法。基于张量的粮库数据处理方法包括:根据时间系和粮库库区坐标系构建张量基底;通过所述张量基底对时间索引数据和库区坐标索引数据进行处理,得到时间系存储数据和粮库库区坐标系存储数据;按照预设组合方式对所述时间系存储数据和所述粮库库区坐标系存储数据进行处理,得到处理后的粮库数据。通过上述步骤,可以降低建模成本提高模型处理准确度,并与粮储业务产生强关联,辅助业务作业。
基于张量理论的频谱数据处理研究的开题报告.docx
基于张量理论的频谱数据处理研究的开题报告摘要:本文通过对基于张量理论的频谱数据处理的研究进行探讨,主要介绍了张量理论的基本概念及其在频谱数据处理中的应用。该文首先介绍了张量的基本概念,引入了张量分解的概念和主成分分析(PCA),然后分析了在频谱数据处理中应用张量分解和PCA的优势,最后阐述了该研究的重要性和未来的发展方向。关键词:张量理论,频谱数据处理,张量分解,主成分分析一、研究背景近年来,频谱数据处理领域得到了广泛的关注,其中对大型频谱数据的处理和分析已成为研究热点之一。传统的频谱数据处理方式难以满足
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基于张量核范数的支持张量机标题:基于张量核范数的支持张量机摘要:张量是多维数组的一种扩展,具有对高维数据建模的能力。然而,在处理高维数据时,传统的支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)无法直接应用,因为SVM是为向量数据设计的,不能有效地处理张量数据。为了解决这个问题,我们提出了一种基于张量核范数的支持张量机方法。该方法通过将张量数据映射到高维特征空间,进而将张量分类问题转化为高维特征空间的线性分类问题。我们通过引入张量核范数来度量数据的相似性,从而实现张量数据的分类。关键词:张
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本发明公开了一种基于Hankel张量分解的地震信号重构方法,其包括构造Hankel化的目标函数,将Hankel化的目标函数转换为矩阵补全目标函数,采用交替最小化方法轮换求解。本发明通过引入低秩张量分解,将Hankel构造和低秩张量有效的结合起来,解决了仅仅依靠张量低秩分解进行正则化,对数据的低秩性要求过高的问题;同时,通过低秩张量分解的方式,避免了求张量奇异值分解过程,求解速度得到了很大提升。
基于张量的MPCA动态手势识别方法.pdf
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