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多线性鲁棒主成分分析

来源 :电子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：collinne

【摘 要】

：

鲁棒主成分分析(RPCA)是恢复低秩与稀疏成分的一种非常有效的方法.本文将RPCA推广到张量情形,提出了多线性鲁棒主成分分析(MRPCA)框架.首先建立了MRPCA模型,即最小化张量核范

【作 者】

：

史加荣  周水生  郑秀云 

【机 构】

：

西安建筑科技大学理学院,西安电子科技大学数学与统计学院

【出 处】

：

电子学报

【发表日期】

：

2014年08期

【关键词】

：

多线性鲁棒主成分分析 鲁棒主成分分析 低秩 核范数最小化 增广拉格朗日乘子法 

【基金项目】

：

国家自然科学基金(No.61179040);陕西省教育厅专项科研计划(No.2013JK0587,No.2013JK0588);陕西省自然科学基础研究计划(No.2014JQ8323)

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鲁棒主成分分析(RPCA)是恢复低秩与稀疏成分的一种非常有效的方法.本文将RPCA推广到张量情形,提出了多线性鲁棒主成分分析(MRPCA)框架.首先建立了MRPCA模型,即最小化张量核范数与l1范数的加权组合.然后使用增广拉格朗日乘子法求解上述张量核范数优化问题.实验结果证实:对于具有多线性结构的数据,MRPCA比RPCA更加鲁棒.

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