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F范数度量下的鲁棒张量低维表征

王肖锋石乐岩杨璐刘军周海波

自动化学报2023，Vol.49Issue(8)：1799-1812,14.

自动化学报2023，Vol.49Issue(8)：1799-1812,14.DOI:10.16383/j.aas.c210375

F范数度量下的鲁棒张量低维表征

Low-Dimensional Representation of Robust Tensor Under F-norm Metric

王肖锋 ¹石乐岩 ²杨璐 ¹刘军 ¹周海波¹

作者信息

1. 天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津 300384||天津理工大学机电工程国家级实验教学示范中心天津 300384
2. 天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津 300384
折叠

摘要

关键词

张量主成分分析/低维表征/特征提取/鲁棒性/重构误差

Key words

Tensor principal component analysis(TPCA)/low-dimensional representation/feature extraction/ro-bustness/reconstruction error

引用本文复制引用

王肖锋,石乐岩,杨璐,刘军,周海波..F范数度量下的鲁棒张量低维表征[J].自动化学报,2023,49(8):1799-1812,14.

基金项目

国家重点研发计划(2018AAA0103004),天津市科技计划重大专项(20YFZCGX00550),国家自然科学基金(52005370)资助Supported by National Key Research and Development Pro-gram of China(2018AAA0103004),Tianjin Science and Techno-logy Planed Key Project(20YFZCGX00550),and National Nat-ural Science Foundation of China(52005370) （2018AAA0103004）

自动化学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：0254-4156

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