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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

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。

著录项

  • 公开/公告号CN109299725A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-02-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201810840088.6

  • 发明设计人 杨天若;刘华中;

    申请日2018-07-27

  • 分类号

  • 代理机构北京众达德权知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘杰

  • 地址 436000 湖北省鄂州市梧桐湖新区凤凰大道特一号

  • 入库时间 2024-02-19 07:15:54

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20180727

    实质审查的生效

  • 2019-02-01

    公开

    公开

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