隨著多傳感器技術(shù)和計算機科學(xué)的快速發(fā)展,現(xiàn)實世界中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)屬性繁多,多屬性的數(shù)據(jù)集有利于全面分析數(shù)據(jù)各屬性之間的聯(lián)系。因此,使用高階張量融合多屬性數(shù)據(jù)便于挖掘多屬性數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)信息。然而,處理高階張量時所需的計算機內(nèi)存、計算次數(shù)等資源都會隨階數(shù)呈指數(shù)增長,導(dǎo)致某些算法無法在多項式時間內(nèi)得出結(jié)果,這個問題稱為維數(shù)災(zāi)難。張量列分解算法是一種新穎的張量分解算法,其將高階張量分解為多個三階張量,從而把指數(shù)級問題轉(zhuǎn)化為立方級問題,可以很好的應(yīng)對維數(shù)災(zāi)難的困境。但是對于大規(guī)模的張量數(shù)據(jù),張量列分解算法迭代執(zhí)行,分解效率低下,執(zhí)行時間長,而且由于計算機的內(nèi)存限制,甚至無法容納一塊完整的張量數(shù)據(jù)。因此,對于目前現(xiàn)實世界中產(chǎn)生的高階多屬性融合數(shù)據(jù),實現(xiàn)分布式的張量列分解算法將是本文的研究重點。本文以數(shù)據(jù)分塊為基本點,提出了兩種分布式張量列分解算法,對張量列分解算法實現(xiàn)并行化處理,而且可以處理計算機內(nèi)存無法容納的大規(guī)模數(shù)據(jù)的張量列分解。最后給出了算法在信號處理中的應(yīng)用實例。本文的主要研究可歸納如下:1.提出基于數(shù)據(jù)并行的分布式張量列分解算法。張量列分解算法整體上是迭代的算法,基于數(shù)據(jù)并行的分布式張量列分... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1張量建模（以多屬性人臉為例）

三階張量RIJK

三階張量纖維示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]并行計算系統(tǒng)度量指標(biāo)綜述[J]. 王之元,楊學(xué)軍.  計算機工程與科學(xué). 2010(10)



本文編號：3224237