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基于张量的非规则地理时空场数据特征分析方法的任务书
任务书
题目：基于张量的非规则地理时空场数据特征分析方法
背景和目的
在实际应用中，非规则地理时空场数据通常是张量数据，如气象、环境、生物等领域的大量数据。这些数据具有不同形状、不同长度和不同维度等特点。在进行分析和处理时，需要开发出一种有效的特征分析方法，帮助提取有意义的信息并进行更精确的预测和模型构建。
本项目旨在开发一种基于张量的非规则地理时空场数据特征分析方法，能够自适应地处理各种形状、长度和维度的数据，实现有效、快速和准确的特征提取，提高数据分析与预测的精度和效率。
任务内容
1.研究目前基于张量的数据特征分析方法，包括多阶矩分解、张量分解、张量网络、张量变换和深度学习等，深入分析它们的优势和不足，为后续算法的改进和创新提供思路和支撑。
2.基于研究成果，提出一种适用于非规则地理时空场数据的张量分解方法。该方法不仅能够处理多维度、多时段和多空间位置的数据，还能有效地考虑时空上的自相关性和误差项。在基本算法的基础上，引入降维技术和非线性变换等手段，进一步优化算法效率和特征表达能力。
3.提出一种可视化的方法，能够在二维或三维空间中展示数据的特征分布和变化趋势，有利于观察和研究数据的特性和规律。该方法应该支持交互性，用户可自定义变量、时段和空间位置等参数，得到所需的图形展示。
4.对算法进行实验验证，并比较不同方法的优劣性。在多个真实数据集上测试算法的准确度、鲁棒性和可扩展性，分析其适用范围和局限性，为实际数据分析和模型构建提供参考和支持。
5.撰写学术论文和技术报告，总结研究成果和创新点。在国内外学术会议和期刊上发表论文，宣传科研成果，推广算法应用和研究。
工作计划和进度
本项目的工作计划和进度如下：
1.第1个月，开展文献调研和算法研究，对已有方法进行整理和分类，并设计本项目的具体研究方案和思路。
2.第2-3个月，开展算法实现和优化，编写相关代码程序，并验证算法的可行性和效果。
3.第4个月，开发可视化程序，让用户能够直观地了解数据的特征和规律。
4.第5-6个月，进行算法实验和结果分析，对比不同方法的优劣性和适用性，并找出算法的局限性和改进空间。
5.第7-8个月，撰写学术论文，写作技术报告，并为技术报告做演示和宣讲。
6.第9个月，提交项目结题报告，并整理项目的资料和成果。
费用预算
本项目的费用预算如下：
1.设备费：10000元，用于购买计算机设备和软件工具，支持算法实现和数据分析工作。
2.人员费：52000元，用于项目组成员的工资和福利待遇，包括工程师、博士后和硕士研究生等。
3.材料费：8000元，用于文献的复印、资料的打印和实验所需的试剂和材料等。
4.会议费：10000元，用于参加国内外学术会议和研讨活动的差旅、住宿和注册等费用。
5.合作费：20000元，用于与其他单位或个人的合作研发经费支出。
总计：100000元。
预期成果
本项目预期获得以下成果：
1.开发一种适用于非规则地理时空场数据的张量分解方法，能够自适应地处理各种形状、长度和维度的数据，提高数据分析与预测的精度和效率。
2.开发一种可视化方法，能够在二维或三维空间中展示数据的特征分布和变化趋势，用户可自定义变量、时段和空间位置等参数，得到所需的图形展示。
3.在多个真实数据集上测试算法的准确度、鲁棒性和可扩展性，分析其适用范围和局限性。
4.在国内外学术会议和期刊上发表论文，宣传科研成果，推广算法应用和研究。
5.为实际数据分析和模型构建提供参考和支持。
参考文献：
1.Kolda,T.G.,&Bader,B.W.(2009).TensorDecompositionsandApplications.SIAMReview,51(3),455–500.
2.Acar,E.,Dunlavy,D.M.,&Kolda,T.G.(2011).ScalableTensorFactorizationsforIncompleteData.ChemometricsandIntelligentLaboratorySystems,106(1),41-56.
3.Zhang,L.,Li,A.,Liu,Q.,&Chen,Q.(2016).ANovelBoostingMulti-TensorSparseLearningAlgorithmandItsApplicationinAirPollutionDataForecasting.AppliedSoftComputing,49,82-92.
4.Liu,J.,Lu,Y.,Li,X.,&Li,Z.(2020).SimplifiedThree-WayTensorDecompositionwithADMMforMulti-ChannelImageFusion.Neur