多线性鲁棒主成分分析

• 作者: 史加荣 周水生 郑秀云
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多线性鲁棒主成分分析 鲁棒主成分分析 低秩 核范数最小化 增广拉格朗日乘子法
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1480-1486
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6210字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.08.004

摘要

鲁棒主成分分析(RPCA)是恢复低秩与稀疏成分的一种非常有效的方法.本文将RPCA推广到张量情形,提出了多线性鲁棒主成分分析(MRPCA)框架.首先建立了MRPCA模型,即最小化张量核范数与l1范数的加权组合.然后使用增广拉格朗日乘子法求解上述张量核范数优化问题.实验结果证实:对于具有多线性结构的数据,MRPCA比RPCA更加鲁棒.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周水生	西安电子科技大学数学与统计学院	40	295	10.0	15.0
2	史加荣	西安建筑科技大学理学院	28	300	8.0	17.0
3	郑秀云	西安建筑科技大学理学院	5	164	4.0	5.0