[发明专利]基于高阶张量近似的多属性体数据压缩方法有效
| 申请号： | 201710696627.9 | 申请日： | 2017-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN107507253B | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 鲁才;陈婉;彭立宇;胡光岷 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06T15/08 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高阶张量近似的多属性体数据压缩方法。其包括对多属性体数据进行预处理，对分块数据的高阶张量低秩分解为因子矩阵和核心张量，根据因子矩阵和核心张量重构得到近似高阶张量，对每个属性体进行融合绘制完成多属性体数据压缩。本发明大大降低了张量近似的压缩率，同时保留了多属性体的原始数据，有效反映了数据的目标特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 张量 似的 属性 数据压缩 方法 | ||
【主权项】：
一种基于高阶张量近似的多属性体数据压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：A、对多属性体数据进行预处理，将每个属性体划分为相同大小的分块数据；B、将步骤A中分块数据表示为高阶张量，对高阶张量进行低秩分解，得到因子矩阵和核心张量；C、根据步骤B中因子矩阵和核心张量进行重构，得到近似高阶张量；D、将步骤C中近似高阶张量对应的分块数据恢复为不同属性的近似体数据，对每个属性体进行融合绘制，完成多属性体数据压缩。
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