一种新的PARAFAC模型拟合算法

发布时间：2019-07-16 08:26

【摘要】：为了提高二线性迭代最小二乘(BALS)算法拟合平行因子(PARAFAC)模型的速度,提出了一种新的PARAFAC模型拟合算法.该算法利用新迭代与旧迭代之间的增量值,来预测下一次迭代的初始值,对BALS中的每次迭代,为2个加载矩阵设置相应的松弛因子,并通过联合优化的方法求得最优松弛因子对,从而加速BALS的收敛速度.理论分析和仿真结果表明,与已有的BALS算法相比,所提算法在不牺牲性能的条件下,有效地提高了PARAFAC模型的拟合速度.
[Abstract]:In order to improve the speed of fitting parallel factor (PARAFAC) model by bilinear iterative least square (BALS) algorithm, a new PARAFAC model fitting algorithm is proposed. The algorithm uses the increment value between the new iteration and the old iteration to predict the initial value of the next iteration. For each iteration in BALS, the corresponding relaxation factor is set for two loading matrices, and the optimal relaxation factor pair is obtained by joint optimization method, so as to accelerate the convergence rate of BALS. The theoretical analysis and simulation results show that compared with the existing BALS algorithm, the proposed algorithm effectively improves the fitting speed of PARAFAC model without sacrificing performance.
【作者单位】： 北京邮电大学信息与通信工程学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划项目(2014AA01A701) 国家自然科学基金项目(60872149)
【分类号】：TN92

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本文编号：2514959