来源:《重庆邮电大学学报(自然科学版)》2019年第03期  作者:谢琦;张勇;孟德宇;
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张量稀疏性度量综述

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稀疏性是现实数据所共有的一般信息表达特性,其含义为数据可由其本质所蕴含的少量基元素进行充分表达。目前,向量(1阶数组)与矩阵(2阶数组)数据均存在较为成熟的稀疏性表达度量,即向量的非零元素个数与矩阵的秩。然而,对于张量(高阶数组)数据的合理稀疏性度量的构造尚未形成统一的解决方案。对张量稀疏性研究的现状进行综合介绍,回顾目前在此方向的研究进展以及所取得的典型应用,并着重介绍本研究小组基于Tucker分解与CANDECOMP/PARAFAC(CP)分解的张量稀疏性内涵理解所构造的一种新型张量稀疏性度量。将此张量稀疏性度量与10个传统方法应用到多光谱图像去噪中进行对比实验,通过数值与视觉上的实验结果说明所提方法的合理性与有效性。(本文共计8页)......[继续阅读本文]

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