[发明专利]一种因子低秩结构约束下的图估计方法以及装置在审
| 申请号： | 202310351323.4 | 申请日： | 2023-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN116362050A | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 周睿;邱添羽;赵立成;蒲文强;薛烨;史清江 | 申请（专利权）人： | 深圳市大数据研究院 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F18/214;G06F18/2136;G06F17/16;G06F17/17;G06F17/15;G06F111/04 |
| 代理公司： | 深圳市恒和大知识产权代理有限公司 44479 | 代理人： | 邹航 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙岗*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种因子低秩结构约束下的图估计方法以及装置，包括：获取样本数据，样本数据满足独立同零均值高斯分布；计算样本协方差矩阵；根据样本协方差矩阵，按照最大化似然函数的估计原则，构建在因子低秩约束条件下的第一优化模型；引入新变量，将第一优化模型转换为第二优化模型；通过约束松弛技术，将第二优化模型的约束条件转换为惩罚项，并引入稀疏性约束，以将第二优化模型转换为第三优化模型，第三优化模型包括多个变量；根据多个变量，求解第三优化模型的最优解，以得到样本数据的估计图结构。通过将因子低秩结构引入到估计过程中，可提高估计准确性，且，通过引入新变量实现变量分块，便于设置出可行的求解算法，降低了计算复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 因子 结构 约束 估计 方法 以及 装置 | ||
【主权项】：
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