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非对称张量稀疏分解理论、算法以及应用
  • 项目名称：非对称张量稀疏分解理论、算法以及应用
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60775007
  • 申请代码：F030401
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2008-01-01-2010-12-31
  • 项目负责人：张丽清
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：上海交通大学
  • 批准年度：2007
中文摘要：

张量是一种高阶多维的数据表征模型，具有丰富的多因素数据表征能力。研究张量分解结构及其快速算法对理解张量空间结构、大型复杂数据表征与处理具有重要的理论意义，在计算机视觉、脑信号处理、数据挖掘等领域有着重要的应用。本项目研究高阶复杂结构数据张量表征和张量稀疏分解理论，提出张量稀疏分解的优化准则、提出张量分解结构和快速学习算法。解决张量稀疏分解算法的有关理论问题，如计算效率，稳定性和收敛性问题。研究新型的基于张量分解的复杂数据结构的特征分析方法。特别研究张量分解过程中多因素高阶统计关联，通过脑机交互脑电中EEG信号特征提取展示该多因素高阶统计关联特征在模式分类的作用。进一步拟研究保持空间局部结构的特征分解方法，通过对视频人脸识别来说明该方法的有效性。张量模型比矩阵有更强的信息表象能力，将不同因素的信息纳入到统一框架下进行分析，可以提取不同因素联合作用的分量，使得模式分类问题具有更优的性能。

中文主题词： 张量分解，稀疏表象，特征分析，多因素分析，独立成分分析
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 11
  • 15
  • 4
  • 0
  • 0
期刊论文
基于递归模糊神经网络的机器人鲁棒H∞跟踪控制
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Generalized optimal spatial filtering using a kernel approach with application to EEG classification
Bilateral adaptation and neurofeedback for brain computer interface system?
Robust Feature Extraction for Speaker Recognition Based on Constrained Nonnegative Tensor Factorizat
PHASE INTERVAL VALUE ANALYSIS FOR THE MOTOR IMAGERY TASK IN BCI
Robust Multifactor Speech Feature Extraction Based on Gabor Analysis
Regularized tensor discriminant analysis for single trial EEG classification in BCI?
基于深度信息与尺度空间的仿射不变特征检测
Robust Feature Extraction for Speaker Recognition Based on Constrained Nonnegative Tensor Factorization
会议论文
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Nonnegative Tensor PCA and Application to Speaker Recognition in Noise Environments
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Multilinear Generalization of Common Spatial Pattern
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专利
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