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[发明专利]基于低秩张量分解的物联网数据补全方法、设备及介质-CN202310729965.3有效
发明人：符蕴芳;符瑞毅;孟惜;方明辉;马玉鹏;史伟强 -专利权人：石家庄学院
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于低秩张量分解的物联网数据补全方法、设备及介质，首先构建物联网监测数据的三阶张量数据并进行正交Tucker分解，得到核张量和因子矩阵；将核张量、因子矩阵、三阶张量数据输入到张量补全模型中，对张量补全模型进行求解，并用三阶张量数据对求解得到的三阶张量重构数据进行张量补全，得到补全后的三阶张量重构数据；其中，张量补全模型根据核张量和因子矩阵的各模的乘积生成的三阶张量重构数据刻画物联网监测数据的低秩性通过将构建的物联网的三阶张量数据张量分解后，依据相应的张量补全模型进行补全，采用核张量与因子矩阵的各模的乘积生成的三阶张量重构数据刻画物联网监测数据的低秩性，有效提高物联网数据的重建精度。
基于张量分解联网数据方法设备介质

[发明专利]第二类三阶张量分解方法、装置及其轴承故障检测系统-CN202211534418.1在审
发明人：杨博淙;张飞斌;孟力;杨康定;王飞彪;詹铠源 -专利权人：赛腾机电科技(常州)有限公司
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/00 文献下载
摘要：本发明涉及故障诊断信号处理技术领域，尤其涉及一种第二类三阶张量分解方法、装置及其轴承故障检测系统，第二类三阶张量分解方法包括：获取振动加速度信号，根据振动加速度信号构建多通道三阶张量信号X；构建高阶张量第二类乘法以及转置的计算模型；对所述三阶张量信号X进行第二类张量奇异值分解，获取张量U、张量S和张量V；根据高阶张量第二类乘法以及转置的计算模型和张量U、S和V对三阶张量信号X进行重构，获取多个分量信号。本发明的第二类三阶张量分解方法，实现对信号的有效分解和特征提取保证滚动轴承状态信息的完备性，利于信号的分析和诊断，为机电装备监测和剩余寿命预测提供基础支撑。
第二类三阶张量分解方法装置及其轴承故障检测系统

[发明专利]基于张量分解的室内定位指纹库构建方法及装置-CN202210067163.6在审
发明人：朱智愚;孙海涛 -专利权人：中移系统集成有限公司;中移雄安信息通信科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04W4/33 文献下载
摘要：本申请提供基于张量分解的室内定位指纹库构建方法及装置，涉及室内定位技术领域。所述方法包括：将待定位室内区域切分成三阶张量；根据无线接入点在三阶张量中的待取样参考点上的接收信号强度观测值，得到接收信号强度观测值向量；根据三阶张量和接收信号强度观测值向量，得到初步四阶张量；通过张量分解模型结合新增平滑约束项分解初步四阶张量，得到完整四阶张量，构建室内定位指纹库。本申请将待定位室内区域切分成三阶张量，能够更好地模拟无线信号在真实环境中的三维分布情况，使得插补精度更高，有利于后续构建高精度室内定位指纹库；张量分解模型的构建非常简单，能够快速构建完整的室内定位指纹库
基于张量分解室内定位指纹构建方法装置

[发明专利]一种基于张量分解的数据流量隐私保护恢复方法及设备-CN202110055234.6在审
发明人：王进;韩惠;何施茗;王柳;金彩燕 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于张量分解的数据流量隐私保护恢复方法及设备。本发明实现了张量分解和差分隐私恢复张量技术的有效结合，一方面服务器接收来自用户端发送的三阶张量，将三阶张量分解成因子矩阵，对包含用户个人隐私的因子矩阵进行差分隐私保护处理，最后重构成新的三阶张量；另一方面服务器接收由用户端进行随机响应机制下的本地化差分隐私处理得到多个信息矩阵，将多个信息矩阵聚合成三阶矩阵，然后再进行张量分解和重构。本发明实现了张量分解和差分隐私恢复张量技术的有效结合，生成的三阶张量数据即满足隐私保护的要求，也一定程度上维持了数据可用性。
一种基于张量分解数据流量隐私保护恢复方法设备

[发明专利]一种针对航空发动机故障诊断的支持三阶张量机建模方法-CN201911138245.X在审
发明人：孙涛;孙希明 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于航空发动机的故障诊断技术领域，提供一种针对航空发动机故障诊断的支持三阶张量机建模方法。将航空发动机的时间序列数据构建为一种具有三阶张量结构的数据形式；在构建的三阶张量数据下，利用拉格朗日乘子方法获得具有张量內积运算的对偶支持三阶张量机模型；通过张量的Tucker分解方法来近似表示该张量內积运算，并获得具有张量Tucker分解形式下的对偶支持三阶张量机。
航空发动机三阶张量时间序列数据积运算对偶构建故障诊断技术拉格朗日乘子分解故障诊断数据形式耦合信息喘振建模维度近似飞行灾难保留预测

[发明专利]基于高阶奇异值分解的上下文推荐方法及装置-CN201810414525.8有效
发明人：熊冬青;李家春 -专利权人：广东机电职业技术学院
申请日： 2018-05-03 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高阶奇异值分解的上下文推荐方法及装置，所述方法包括：获取用户对项目的评分信息及相应的上下文信息；根据上下文类型的不同，构建对应于每个上下文的三阶张量；按照展开规则将每个三阶张量展开，得到三个二阶矩阵；根据每个二阶矩阵，利用奇异值分解确定中心张量维度，构建新的三阶张量；计算每个上下文的权重；根据新的三阶张量以及对应的上下文权重，构建N阶张量；根据目标用户ID和项目ID，找到目标用户在N阶张量对应的位置，为目标用户生成推荐列表。本发明将上下文信息融合到推荐生成中，通过计算上下文权重以及确定中心张量维度，大大提高了推荐结果的准确性。
基于奇异分解上下文推荐方法装置

[发明专利]基于张量分解的高光谱遥感影像由粗到精异常检测方法-CN202010015644.3有效
发明人：王敬轩;夏勇;张艳宁 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-01-07 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于张量分解的高光谱遥感影像由粗到精异常检测方法，首先从原始高光谱影像中选取一些背景像元，通过将这些背景像元构建成一个元素缺失的三阶张量，并通过张量分解技术重构张量中的缺失元素，得到一个对于当前地物背景描述的新三阶张量通过对这个纯粹由背景重构的三阶张量与原始高光谱遥感影像之间进行区分，从而检测异常。
基于张量分解光谱遥感影像粗到精异常检测方法

[发明专利]一种基于张量光谱匹配滤波的高光谱图像目标检测方法-CN201710374790.3有效
发明人：谷延锋;刘永健 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2017-05-24 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于张量光谱匹配滤波的高光谱图像目标检测方法，本发明涉及涉及高光谱图像的目标检测。本发明的目的是为了解决现有高光谱图像目标检测方法中不能从三维数据整体进行信息挖掘，检测精度低的问题。过程为：一：建立张量表示下的目标和背景的信号表示模型；二：基通过给定的窗口大小，将待检测的高光谱图像转换成三阶张量的形式，建立基于局部邻域的空X‑空Y‑光谱‑样本四阶张量4D；三：求取4D的空X、空Y、光谱三个方向的协方差矩阵；四：得到映射后的新的三阶张量；五：分别计算目标光谱张量和空X‑空Y‑光谱三阶张量与映射后的新的三阶张量的内积
一种基于张量光谱匹配滤波图像目标检测方法

[发明专利]一种针对图像识别的最小二乘支持三阶张量机建模方法-CN202010013260.8有效
发明人：孙涛;孙希明 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2020-01-07 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明属于人工智能中的图像识别技术领域，提供一种针对图像识别的最小二乘支持三阶张量机建模方法，首先在图片预处理的三阶张量数据结构下建立原始的最小二乘支持三阶张量机模型；其次通过利用拉格朗日乘子方法与张量‑Tucker分解方法获得具有Tucker分解形式的线性方程组；最后通过求解该线性方程组并获得具有Tucker分解形式的最小二乘支持三阶张量机识别模型。Tucker分解形式的最小二乘支持三阶张量机识别模型充分考虑了图像数据内部的自然空间关系。一方面避免了图像数据本身在向量化训练的过程中可能遇到的维度灾难和误差庞大等问题。
一种针对图像识别最小支持张量建模方法

[发明专利]三阶张量秩一分解方法-CN202111625499.1在审
发明人：孟力;杨康定;杨博淙;王飞彪;刘志;楼佳妙 -专利权人：频率探索智能科技江苏有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明属于故障诊断信号处理技术领域，具体涉及一种三阶张量秩一分解方法，该方法首先采用两个振动加速度传感器获取轴承两个通道的振动加速度信号；再将双通道信号建立为一个三阶张量信号；最后，对双通道三阶张量信号进行秩一分解，同时引入故障特征频率及秩一张量间的相关系数作为分解约束条件和优化选取因子矩阵的指标，求解出寻优后的秩一张量及最优分量信号。本发明的三阶张量秩一分解方法为滚动轴承故障信号处理及状态监测提供基础支撑，可避免因轴承故障导致的生产安全事故，并且能够节约生产成本。
张量分解方法

[发明专利]一种基于张量分解与知识图谱的网络事件提取方法及系统-CN202011607856.7有效
发明人：李腾;张浩;彭超源;高怿旸;彭宇飞;张胜凯;魏大卫;马建峰 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：一种基于张量分解与知识图谱的网络事件提取方法及系统，提取方法包括以下步骤：步骤一、从原始日志消息中提取消息模版、设备名以及所属时间段；步骤二、利用提取到的消息模版、设备名以及所属时间段建立三阶张量；步骤三、对建立的三阶张量进行张量分解，得到消息模版‑单设备事件的矩阵A，单设备事件‑设备名‑网络事件的三阶张量B，以及网络事件‑时间段的矩阵C；步骤四、利用消息模版‑单设备事件的矩阵A，单设备事件‑设备名‑网络事件的三阶张量
一种基于张量分解知识图谱网络事件提取方法系统

[发明专利]基于结构化低秩张量补全的物联网数据重建方法-CN202210943271.5在审
发明人：何静飞;张潇月;刘晓彤;池越 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明为基于结构化低秩张量补全的物联网数据重建方法，首先将监测区域离散为多个网格点，每个网格点内部署一个传感器节点；假设传感器节点每隔一个时隙感知一次数据，故基站在时间T内接收到的数据组成三阶张量；其次，将数据重建转换为基础低秩张量补全问题，并构建低秩张量补全模型；最后，对三阶张量的每个模式i的展开矩阵进行块汉克尔矩阵变化，将基础低秩张量补全模型改进为结构化低秩张量补全模型，对结构化低秩张量补全模型的增广拉格朗日函数进行求解，得到三阶张量，完成物联网数据重建。将连续时刻采集的数据以三阶张量进行排列，充分利用数据的空间相关性；对三阶张量的每个模式i展开矩阵进行块汉克尔矩阵变化，通过结构化和低秩张量补全结合进行数据重建，更进一步挖掘利用数据的时空相关性，缓解了基于稀疏约束方法中基不匹配对重建性能的影响
基于结构化低秩张量联网数据重建方法

[发明专利]一种基于三阶累积量和张量分解的欠定联合盲源分离方法与系统-CN202310702244.3在审
发明人：李晓柏;骆伟林;程伟;梅进杰;罗菁;刘幸 -专利权人：中国人民解放军空军预警学院
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：本发明提供一种基于三阶累积量和张量分解的欠定联合盲源分离方法与系统。首先将多数据集的观测信号进行白化和中心化处理。首先通过计算多数据集不同时延下的三阶累积量，将多个三阶累积量堆叠为四阶张量。将多数据集信号的欠定联合欠定盲源分离问题转化为四阶张量分解问题。接下来，使用交替最小二乘算法对四阶张量进行正则多元分解，得到混合矩阵的估计。最后使用修正子空间投影法对源信号进行了恢复。
一种基于累积张量分解联合分离方法系统

[发明专利]多路信号三阶张量模型构建方法-CN202111625508.7有效
发明人：孟力;杨康定;杨博淙;王飞彪;刘志;楼佳妙 -专利权人：频率探索智能科技江苏有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明属于故障诊断信号处理技术领域，具体涉及一种多路信号三阶张量模型构建方法，该方法首先采用多个振动加速度传感器同步获取轴承多个方向振动加速度信号；再采用广义Warblet变换方法将每路信号处理为时频矩阵S；再将多路信号的时频矩阵构建为一个具有全域信息的三阶张量模型X，该模型包含了时域及频域的多域信息，并含有通道信息；最后，对建立的三阶张量模型进行张量分解，得到降噪后的张量及其各路的时域波形。本发明的多路信号三阶张量模型构建方法，可对轴承多路信号进行同时降噪，可保留和挖掘多路信号之间的特征，最终可用于轴承故障诊断和智能诊断上，为滚动轴承故障诊断提供基础支撑，具有重要的实用应用价值。
信号张量模型构建方法

[发明专利]一种基于张量分解的立体视频鲁棒水印方法-CN201910916950.1在审
发明人：骆挺;张芳燕;徐海勇;宋洋 -专利权人：宁波大学科学技术学院
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2020-02-25 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于张量分解的立体视频鲁棒水印方法，其在水印嵌入端，将左、右视点彩色视频的亮度分量转换成三阶张量，对该三阶张量进行张量分解，将包含主要能量的两幅特征图的二维矩阵表示按序合成三维矩阵，三维矩阵转换成三阶张量，对该三阶张量进行张量分解，对得到的包含主要能量的特征图进行互不重叠的分图像块处理，确定待嵌块，根据原始的二进制水印序列中的每位比特修改每个待嵌块的左奇异矩阵中的系数得到对应的含水印块，对含水印块进行逆操作
一种基于张量分解立体视频水印方法

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