张量分解的高效计算及其应用研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-28页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-22页 |
| 1.3 目前存在的挑战 | 第22-24页 |
| 1.4 研究内容与目标 | 第24-26页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第26-28页 |
| 2 CPSS大数据服务框架 | 第28-35页 |
| 2.1 感知层 | 第29-31页 |
| 2.2 计算层 | 第31-33页 |
| 2.3 应用层 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 分布式增量高阶奇异值分解 | 第35-98页 |
| 3.1 张量的基本运算及其分解方法 | 第35-42页 |
| 3.2 单模分解方法 | 第42-58页 |
| 3.3 树形多模分解方法 | 第58-77页 |
| 3.4 改进的树形多模分解方法 | 第77-97页 |
| 3.5 本章小结 | 第97-98页 |
| 4 张量分解的计算优化模型 | 第98-117页 |
| 4.1 计算时间优化策略 | 第99-100页 |
| 4.2 能量优化策略 | 第100-102页 |
| 4.3 价格优化策略 | 第102-103页 |
| 4.4 安全优化策略 | 第103-104页 |
| 4.5 可靠性优化策略 | 第104-105页 |
| 4.6 张量分解的多目标优化模型 | 第105-108页 |
| 4.7 T-TD分解的多目标优化模型 | 第108-116页 |
| 4.8 本章小结 | 第116-117页 |
| 5 基于张量分解的匹配模型 | 第117-133页 |
| 5.1 张量空间融合策略 | 第117-120页 |
| 5.2 单属性特征匹配模型 | 第120-124页 |
| 5.3 多属性特征匹配模型 | 第124-127页 |
| 5.4 特征匹配模型的复杂度分析 | 第127页 |
| 5.5 单属性对象匹配模型 | 第127-128页 |
| 5.6 多属性对象匹配模型 | 第128-130页 |
| 5.7 对象匹配模型的复杂度分析 | 第130-132页 |
| 5.8 本章小结 | 第132-133页 |
| 6 总结与展望 | 第133-136页 |
| 6.1 主要成果 | 第133-134页 |
| 6.2 研究展望 | 第134-136页 |
| 致谢 | 第136-138页 |
| 参考文献 | 第138-148页 |
| 附录1 攻读学位期间发表论文目录 | 第148-150页 |
| 附录2 攻读博士学位期间申请的发明专利和其他成果 | 第150-151页 |
| 附录3 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第151页 |
