【摘要】：為了提高二線性迭代最小二乘(BALS)算法擬合平行因子(PARAFAC)模型的速度,提出了一種新的PARAFAC模型擬合算法.該算法利用新迭代與舊迭代之間的增量值,來預測下一次迭代的初始值,對BALS中的每次迭代,為2個加載矩陣設置相應的松弛因子,并通過聯(lián)合優(yōu)化的方法求得最優(yōu)松弛因子對,從而加速BALS的收斂速度.理論分析和仿真結果表明,與已有的BALS算法相比,所提算法在不犧牲性能的條件下,有效地提高了PARAFAC模型的擬合速度.
[Abstract]:In order to improve the speed of fitting parallel factor (PARAFAC) model by bilinear iterative least square (BALS) algorithm, a new PARAFAC model fitting algorithm is proposed. The algorithm uses the increment value between the new iteration and the old iteration to predict the initial value of the next iteration. For each iteration in BALS, the corresponding relaxation factor is set for two loading matrices, and the optimal relaxation factor pair is obtained by joint optimization method, so as to accelerate the convergence rate of BALS. The theoretical analysis and simulation results show that compared with the existing BALS algorithm, the proposed algorithm effectively improves the fitting speed of PARAFAC model without sacrificing performance.
【作者單位】： 北京郵電大學信息與通信工程學院;
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃項目(2014AA01A701) 國家自然科學基金項目(60872149)
【分類號】：TN92

【共引文獻】

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本文編號：2514959