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高维数据分析中的张量学习理论与算法研究 版权信息
- ISBN：9787522901077
- 条形码：9787522901077 ; 978-7-5229-0107-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
高维数据分析中的张量学习理论与算法研究 内容简介
现实世界中许多数据以复杂高维形式呈现，数据包含非常多的属性或特征，对传统的机器学习是巨大的挑战。为此，《高维数据分析中的张量学习理论与算法研究》展开了张量理论、算法及其应用研究。本书首先系统地介绍了张量理论的一些基本概念、基本操作、经典张量分解以及经典张量算法，进而讨论了支持张量描述和核支持张量描述（第3章）、OCSTuM和GA-OCSTuM方法（第4章）、极限张量学习算法（第5章）、核支持张量环机（第6章）、鲁棒主张量成分分析（第7章），*后对该领域未来的发展应用前景做了评述与展望（第8章）。
高维数据分析中的张量学习理论与算法研究 目录
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 张量学习算法研究进展
1.3 张量应用研究
1.4 本书主要研究内容
第2章 张量代数基础理论
2.1 张量分解理论
2.2 t-product张量框架
2.3 张量学习算法
2.4 本章小结
第3章 基于支持张量描述算法的感知数据异常检测
3.1 引言
3.2 支持张量数据描述
3.3 核支持张量数据描述
3.4 实验及分析
3.5 本章小结
第4章 基于张量Tucker学习机的传感器大数据异常检测
4.1 引言
4.2 张量Tucker学习机
4.3 基于遗传算法的Tucker学习机
4.4 实验研究
4.5 本章小结
第5章 基于极限张量学习机的数据分类
5.1 引言
5.2 极限张量学习机
5.3 实验评估
5.4 本章小结
第6章 核支持张量环机
6.1 张量图形表示
6.2 Tensor-Train分解和Tensor-Ring分解
6.3 基于Tensor-Ring的核方法
6.4 实验研究
6.5 结论
第7章 结论与展望
7.1 研究总结
7.2 研究展望
参考文献
附录 张量软件
展开全部
高维数据分析中的张量学习理论与算法研究 作者简介
邓小武，博士，副教授，硕士研究生导师，中国计算机学会会员，中国高校计算机教育MOOC联盟湖南省地区工作委员会会员，广东省自然科学基金评审专家，医养健康智能感知与计算怀化市重点实验室负责人。主要研究方向为张量学习、深度学习、物联网技术、嵌入式智能技术、工业大数据。近年来，在国内外核心期刊发表论文10余篇，其中SCI一区、二区论文多篇，授权发明专利6项。
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