基本信息

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文档摘要

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低秩张量环驱动的高阶数据精准补全：模型创新与算法优化

一、绪论

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据呈现出爆发式增长态势，高阶数据广泛应用于信号处理、计算机视觉、数据挖掘和神经科学等众多领域。然而，由于遮挡、噪声、局部损坏、收集困难或转换过程中的数据丢失等原因，大部分高阶数据通常是不完整的。数据的不完整性会显著降低数据质量，进而增加分析过程的难度，导致决策依据的可靠性大打折扣。因此，如何从部分观测值中恢复高质量的完整高阶数据，成为典型的欠定逆问题，也是当前数据科学领域的热点与难点之一。

张量作为向量和矩阵的高维扩展，能够表达更复杂的数据内部结构，为解决高阶数据的相关问题提供了