Matlab代码sqrt 贝叶斯扩充张量分解 该存储库为以下论文提供了Matlab代码： 陈新宇，何兆成，陈以先，陆玉环，王佳伟（2019）。 贝叶斯增强张量分解模型的缺失交通数据归因和模式发现。 交通运输研究C部分：新兴技术，104：66-77。 [] [] [] [] [] [] 项目结构 BATF代码 BATF_VB.m ：主代码文件。 为BATF实现变体推断。 Test_BATF.m ：测试文件。 您可以在此处找到一个测试示例。 实用功能 ms_scenario.m ：生成具有不同丢失方案的不完整张量。 cp_combination.m ：用于因子矩阵上CP组合的函数。 khatrirao_fast.m ：快速的Khatri-Rao产品功能。 kr.m ：Kronecker产品功能。 mat2ten.m ：张量折叠功能。 ten2mat.m ：张量展开功能。 vec_combination.m ：用于将偏差向量求和到3维张量的函数。 （请考虑使用较新版本的MATLAB） safelog.m ：一个安全的对数函数，受。 实验数据集 tensor.mat ：原始速度数据。 组织为三

matlab分时代码塔克-张量草图 Tucker-TensorSketch提供了Matlab函数，用于使用TensorSketch对张量进行低阶Tucker分解。 有关我们方法的更多信息，请参见我们的论文： OA Malik和S. Becker。 使用TensorSketch进行大张量的低秩Tucker分解。 神经信息处理系统进展32 ，第10096-10106页，2018年。 可以从下载。 一些进一步的细节 Tucker-TensorSketch提供了三个函数tucker_ts ， tucker_ts_double_sketch和tucker_ttmts ，用于张量的低阶Tucker分解。 这些函数是用于Tucker分解的标准交替最小二乘算法（高阶正交迭代）的变体。 它们结合了一种称为TensorSketch的草图绘制技术，该技术是CountSketch的一种形式，可以有效地应用于较小矩阵的Kronecker乘积的矩阵。 由于TensorSketch的属性，我们的函数仅需要输入张量的一次传递。 它们可以以可以按任何顺序读取张量元素的方式处理流数据，并且无需同时访问所有元素。 函数tu

随附的论文可以在http://link.springer.com/article/10.1007/s10618-014-0390-x找到 请引用随附的论文： 黄亚奎、刘宏伟、周水生。 用于非负矩阵分解的二次正则化投影 Barzilai-Borwein 方法。 数据挖掘与知识发现，2015，29(6)：1665-1684。 备注：此代码适用于 m > n 的输入矩阵 V (mxn)。 如果 m <=n，则将其应用于 V^T 会更快。 可以通过电子邮件将评论发送至 huangyakui2006@gmail.com。 欢迎任何评论！

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这时一个非常完美的程序，应用了Pollard rho算法，这是一个利用大数包的点例，已经调试通过，是非常完美的。

傅里叶分解计算基波有效值相位角和各次谐波的有效值和相位角

系统分析了滚动导向滤波的参数,根据参数变化的规律提出一种基于滚动导向滤波的混合多尺度分解方法,并基于此方法将红外与可见光图像分解到基本层、小尺度层和大尺度层。在基本层上使用像素能量与梯度能量相结合的融合规则,在大、小尺度层上采用双通道自适应脉冲耦合神经网络(DAPCNN)的融合规则。通过逆混合多尺度分解方法得到融合图像。与已有的图像分解方法相比,所提图像分解方法不仅可以很好地提取图像的纹理细节,保留图像的边缘特征,还可以避免在边缘位置上出现光晕现象。实验结果表明,所提方法可以很好地提取图像的红外目标信息,并将其融合到可见光图像中,与已有的融合方法相比,所提方法不仅在人眼视觉感知的主观评价方面具有明显优势,而且在互信息、信息熵、标准差、非线性相关信息熵和Chen-Varshney指标等客观评价标准上也具有很大的优势。

详细介绍WBS通用性要求，步骤和历史，特别是附录中提供了5个典型系统的WBS范例，具有很强的指导性和参考性，自顶向下的WBS是系统设计、可靠性设计、健壮性设计、研发和工程项目管理的必备技能和工具之一，强力推荐！

现有基于变分模态分解算法(VMD)的轴承故障诊断方法,由于其参数K需要依据先验知识预先设定,缺乏对K值最优设定的理论支撑,难以保证故障特征提取及故障诊断的精确性.针对上述问题,提出一种基于参数估计优化的VMD与多尺度熵(MSE)的石化装备轴承特征提取及诊断新方法.首先,针对VMD分解参数K的难以实现最优设定问题,利用局部均值分解(LMD)自适应分解分量的频率分布特征,构建一种实现K值有效估计的方法;其次,在VMD分解的基础上,提出一种MSE和线性判别分析(LDA)协同特征提取方法,完成特征模型构建;然后,针对轴承故障特征样本过少,利用支持向量机(SVM)对提取故障特征进行识别;最后,利用石化装备实验室仿真平台的轴承故障数据进行实验,验证算法的有效性和工程实用性.对比分析表明,所提出的算法可以很好地提取故障特征且故障识别精度较高,具有较好工程操作性和扩展性.

QR分解法是目前求一般矩阵全部特征值的最有效并广泛应用的方法，一般矩阵先经过正交相似变化成为Hessenberg矩阵，然后再应用QR方法求特征值和特征向量。它是将矩阵分解成一个正规正交矩阵Q与上三角形矩阵R，所以称为QR分解法，与此正规正交矩阵的通用符号Q有关。 本程序用最常用的c语言编写，简便易读，有注释