在线最小二乘支持张量机研究

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1、＃如０＼Ｓｏｕ化ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｔｆｉｙｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ硕±学位论文在线最小二乘支持张量机研究作者姓名余可鸣学科专业概率论与数理统计＇ｔ指导教师杨晓伟教授＂所在学院＾学学院论文提交日期訂１６年５月ResearchonOnlineLeast-SquareSupportTensorMachineADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：YuKemingSupervisor：Prof.YangXiaoweiSouthChinaUniversityof

2、TechnologyGuangzhou,China分类号：０２１学校代号；１０５６１学号：２０１４２０１２４３３２华南理工大学硕±学位论文在线最小二乘支持张量机研究：余可鸣指导教师姓名：杨晓伟教授作者姓名、职称申请学位级别：理学硕±学科专业名称：概率论与数理统计研究方向：数理统计与经济信息管理论文提交日期Ｊ月日论文答辩日期：日：又如６年之Ｊｒ月ｆ（４年：学位授予单位：华南理工大学学位授予日期年月日答辩委成巧会量］＾主席：聲Ａｓ＾：寺心委员杨沁如．．＇．华南遵工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文

3、是本人在导师的指导下独立进行巧究所取得的研巧成果。除了文中特别加标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡。献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。：曰期炸ｔ月曰作者签名令巧杂：如／学位论文版权使用授权书、本学位论文作者完全了解学校有关保留使用学位论文的规定，即；研巧生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华南理工大学。学校有权保存并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅（除在保密期内的保密论文外）；学校可化公布学位论文

4、的全部或部分内容，可Ｗ允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇編学位一论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相致。本学位论文属于；ｅ□保密，在年解密后适用本授权书。Ｔ不保密，同意在校园网上发布，供校内师生和与学校有共享协议的单位浏览；同意将本人学位论文提交中国学术期刊（光盘版）电子杂志社全文出版和编入ＣＮＫＩ《中国知识资源总库》，传播学位论文的全部或部分内容。＂Ｖ＂（请在ｙｕ：相应方框内打）作者签名：净巧Ｐ日期：兴＾《４叫＞？幻专击ｉ指导教师签名：拇矿？日期；知＞八＃ｒｇ令句作者联系电话；巧子邮箱；联系地址（含邮编）；？

5、摘要云计算、物联网、社交网络的快速发展推动着大数据时代的来临。大数据时代不再是数据采集问题，而是面对庞大的数据海洋应怎样挖掘其中内在的价值规律。在机器学习、模式识别、数据挖掘、图像处理以及计算机视觉领域中，越来越多的输入数据是高阶张量。若只用向量模式数据涵盖所有数据信息，那么就有可能体现不出张量数据的结构信息和内在相关性，因此研究基于张量空间的学习算法成为必然。近来，有研究学者基于有监督张量学习框架和张量秩-1分解提出了基于张量分解的最小二乘支持张量机模型(TFLS-STM)。目前，像传感器数据、图像数据、视频数据等张量数据更多地是以序列方式进入学习系统。由于数据量的未知性而无法

6、把所有数据存储起来批量学习，因此本文提出了一种在线稀疏张量学习算法—在线最小二乘支持张量机(OLS-STM)。该算法通过近似线性相关判别条件构造线性无关的样本字典集合，仅使用字典集中的样本更新学习机。该算法有效剔除冗余样本，使得算法的空间复杂度与样本个数无关。为了验证算法的有效性，我们在13个张量数据集上设计了一系列的对比实验：将提出的新算法与基于主成分分析的最小二乘支持向量机(PCALS-SVM)和非在线的最小二乘支持张量机(TFLS-STM)进行分类测试精度和训练时间比较。研究结果表明：针对样本数量大、冗余样本多的数据集，OLS-STM在训练时间上有明显优势，并且空间复杂度低。关

7、键词：在线稀疏学习；张量秩-1分解；在线最小二乘支持张量机IAbstractWiththerapiddevelopmentofcloudcomputing,networkingandsocialnetworks,theadventofbigdataiscoming.Theproblemisnolongerhowtocollectdatabutminebigdata.Consideringthattheinputpatternsareusuallyhigh-