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公开(公告)号：CN113468471B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202110543478.9
申请日：2021-05-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于张量型加权Schatten‑p范数的交通数据修复方法。该方法首次将加权Schatten‑p范数引入交通数据修复的问题中，其形式更接近于张量秩函数的形式，更确切地说是加权核范数和张量秩函数之间的一种平衡，可以更好地挖掘数据之间的各向异性；其次，提出一种全新的权重向量构造方法，可以极大限度地保证奇异值之间的大小关系，保证数据的主成分不被破坏；最后，通过引入广义奇异值软阈值算法和ADMM算法，成功求解优化问题的全局最优解。本发明进一步优化低秩结构，确保结果的低秩性以及对权重向量进行重构，保证各个奇异值在原数据中所起的作用，最终提升数据修复效果。
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公开(公告)号：CN113468471A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110543478.9
申请日：2021-05-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于张量型加权Schatten‑p范数的交通数据修复方法。该方法首次将加权Schatten‑p范数引入交通数据修复的问题中，其形式更接近于张量秩函数的形式，更确切地说是加权核范数和张量秩函数之间的一种平衡，可以更好地挖掘数据之间的各向异性；其次，提出一种全新的权重向量构造方法，可以极大限度地保证奇异值之间的大小关系，保证数据的主成分不被破坏；最后，通过引入广义奇异值软阈值算法和ADMM算法，成功求解优化问题的全局最优解。本发明进一步优化低秩结构，确保结果的低秩性以及对权重向量进行重构，保证各个奇异值在原数据中所起的作用，最终提升数据修复效果。
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