所属单位：

理学院

发表刊物：

电子学报

关键字：

中文关键字：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，英文关键字：multilinear robust principal component analysis;

摘要：

鲁棒主成分分析是恢复低秩与稀疏成分的一种非常有效的方法。本文将鲁棒主成分分析推广到张量情形，提出了多线性鲁棒主成分分析框架。首先，建立了多线性鲁棒主成分分析模型，即最小化张量核范数与张量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。最后，实验结果证实：对于具有多线性结构的数据，多线性鲁棒主成分分析比鲁棒主成分分析更加鲁棒。

备注：

EI期刊检索

合写作者：

周水生

第一作者：

郑秀云,史加荣

论文类型：

期刊论文

卷号：

卷：42

期号：

期：8

页面范围：

页：1480-1486

是否译文：

否

发表时间：

2014-08-01