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  1. 矢量阵列PARAFAC分解信号DOA-极化联合估计

  2. 利用矢量传感器阵列隐含的多平移不变特性,可构建出三阶输出数据张量;进而利用张量PARAFAC分解算法(交替最小二乘,ALS)完成信号DOA-极化联合估计。该算法为R.Bro & N.D.Sidiropoulos于1998年提出,是PARAFAC分解应用于矢量阵列信号处理的早期成果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-02-11
    • 文件大小:4096
    • 提供者:zhangxirui0613
  1. CP tensor-based compression of hyperspectral

  2. 这是一篇关于张量分解的文章 In this paper, an effective CANDECOMP/PARAFAC tensor-based compression (CPTBC) approach is proposed for on-ground hyperspectral images (HSIs). By considering the observed HSI cube as a whole three-order tensor, the proposed CPTBC metho
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-12-27
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:niyingl
  1. parafacmodeling ver2.0.rar

  2. 张量PARAFAC分解模型。可用于通信信道估计、空时编码、图像处理等。
  3. 所属分类:编解码

    • 发布日期:2019-05-17
    • 文件大小:4096
    • 提供者:qq_31304565
  1. jackknifed parafac.rar

  2. 张量分解parafac分解模型。可以用于数字图像处理方面。
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-05-17
    • 文件大小:329728
    • 提供者:qq_31304565
  1. scikit-tensor, 多重线性代数和张量分解的python.zip

  2. scikit-tensor, 多重线性代数和张量分解的python scikit张量 scikit张量是多线性代数和张量分解的python 模块。 目前,scikit张量支持基本张量操作,如折叠/展开,张量矩阵和张量向量产品;标准/parafac分解Tucker分解RESCALDEDICO
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-18
    • 文件大小:57344
    • 提供者:weixin_38744153
  1. 跨GPU集群实现多维大数据的高效多路分解

  2. 长期以来,它一直是各个学科的重要问题通过提取来检查大量的多维数据嵌入式多路因素。 随着两者的快速增长分析中数据的规模和维度,研究挑战产生以反映大型张量的动力学同时在因式分解中不引入明显的失真复杂应用中的程序。 大规模平行计算框架,即H-PARAFAC,已经开发启用大规模张量的并行因子分析(PARAFAC) 基于“分而治之”理论(修改后的交替最小方格法)。 分层框架包含了一个粗化模型,用于协调子程序的处理以及用于计算每个子张量的细粒度并行模型和融合子因素。 实验已经进行在GPU集群上,结果表明(1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:335872
    • 提供者:weixin_38747566
  1. 快速且可扩展的海量神经数据多路分析

  2. 随着神经科学研究和实践的发展,具有多种模式和高密度的神经数据分析近来已成为一种趋势。 迫切需要一种在不损失或破坏空间,时间和频率的模式之间(通常是交互作用)的情况下准确,唯一地捕获特征的方法。 此外,该方法必须能够在数十个甚至数百个通道中快速分析规模和大小呈指数增长的神经数据,以便可以及时做出结论和决策。 并行数据分析(PARAFAC)是多向数据分析的重要方法,它在脑电图(EEG)分解中表现出了有效性。 但是,传统的PARAFAC由于具有很高的复杂度而仅适用于脱机数据分析,随着数据量的增加,其计
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38717031
  1. 三维荧光光谱结合PARAFAC和GA对中国白酒品牌的鉴别

  2. 为了实现对中国白酒品牌的有效鉴别,在比较了不同品牌白酒三维荧光光谱特性的基础上,采用平行因子方法(PARAFAC)结合遗传算法(GA)获得训练样本和测试样本的浓度得分。同时利用支持向量机(SVM)方法建立中国白酒的鉴别模型,预测准确率为97.5%。PARAFAC 分解得到的三个组分的浓度得分,在一定程度上反映了品牌之间的差异。PARAFAC与GA算法的有效结合为未知样本的鉴别提供了一种快速准确的方法。研究结果表明,PARAFAC-GASVM的鉴别模型具有更强的预测能力,该方法能够有效提取白酒的特
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38691256
  1. 基于组合算法的油类污染物三维荧光光谱分析

  2. 针对油类污染物成分复杂、光谱重叠难以识别的问题, 提出三维荧光光谱结合组合算法(ACM)。将交替三线性分解(ATLD)、自加权交替三线性分解(SWATLD)与平行因子分析(PARAFAC)算法组合, 实现3种算法的优势互补。通过配制以四氯化碳为溶剂的不同质量浓度的柴油、汽油和煤油的混合溶液, 利用F-7000荧光光谱仪测量混合溶液的三维荧光光谱, 采用空白扣除法与缺损数据修复——主成分分析法进行预处理消除散射干扰, 对三维光谱数据矩阵进行分解, 并与以上3种算法解析结果进行对比。结果表明, AC
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_38648968
  1. SliceNStitch:SliceNStitch:稀疏张量流的连续CP分解(ICDE'21)-源码

  2. SliceNStitch:稀疏张量流的连续CP分解 SliceNStitch的源代码,在《 描述,Taehyung Kwon *,Inkyu Park *,Dongjin Lee和Kijung Shin,ICDE 2021。 SliceNStitch是用于连续CANDECOMP / PARAFAC(CP)分解的算法,具有大量时间紧迫的应用程序。 它具有以下属性: 任何时间:无需等待当前时间段结束即可立即更新因子矩阵 快速:恒定时间的更新速度比在线方法快759倍 准确:适合度与离线方法相当(特
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:23552
    • 提供者:weixin_42104947