[发明专利]一种张量链并行实现高阶主特征值分解的预测系统和装置有效
| 申请号： | 201810840088.6 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN109299725B | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 杨天若;刘华中 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学鄂州工业技术研究院;华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F16/2458 |
| 代理公司： | 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 | 代理人： | 刘杰 |
| 地址： | 436000 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于张量链并行实现高阶主特征值分解的预测系统和装置，根据历史数据构建转移张量；对所述转移张量进行张量链分解，获得分布式存储的张量核，其中，根据所述张量核设计核间并行和核内并行两层并行架构，且对所述张量进行并行计算；执行高阶主特征值分解算法；判断所述高阶主特征值分解算法收敛时，获得主特征张量；根据所述主特征张量抽取不同情境下的预测目标进行排序，且挑选概率最大的前M个目标值进行预测。解决现有技术中难以满足在不同情境下的多模态预测需求，且当数据量非常巨大时难以满足实际时间响应需求的技术问题，实现了不同情境下的多模态精准预测，同时达到提升大数据计算效率的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 张量 并行 实现 高阶主 特征值 分解 预测 系统 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于张量链并行实现高阶主特征值分解的预测系统，其特征在于，所述系统包括：根据历史数据构建转移张量；对所述转移张量进行张量链分解获得分布式存储的张量核，其中，根据所述张量核设计核间并行和核内并行两层并行架构，且对所述张量进行并行计算；根据张量链并行执行高阶主特征值分解算法；判断所述高阶主特征值分解算法收敛时，获得主特征张量；根据所述主特征张量抽取不同情境下的预测目标进行排序，且挑选概率最大的前M个目标值进行预测，其中M为正整数。
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