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在低秩矩阵、张量最小化问题中,凸函数容易求得最优解,而非凸函数可以得到更低秩的局部解.文中基于非凸替换函数的低秩张量恢复问题,提出基于l_p范数的非凸张量模型.采用迭代加权核范数算法求解模型,实现低秩张量最小化.在合成数据和真实图像上的大量实验验证文中方法的恢复性能.
基于lP范数的非凸低秩张量最小化
【摘 要】
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在低秩矩阵、张量最小化问题中,凸函数容易求得最优解,而非凸函数可以得到更低秩的局部解.文中基于非凸替换函数的低秩张量恢复问题,提出基于l_p范数的非凸张量模型.采用迭代加权核范数算法求解模型,实现低秩张量最小化.在合成数据和真实图像上的大量实验验证文中方法的恢复性能.
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2019年06期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61877010,11501114),福建省自然科学基金项目(No.2016J01295,2016J05155,2018J01796)资助
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