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龍圖騰網獲悉南京理工大學申請的專利基于云計算的大規模高光譜數據張量環分解隨機抽樣方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114201453B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111502070.3，技術領域涉及：G06F16/13；該發明授權基于云計算的大規模高光譜數據張量環分解隨機抽樣方法是由吳澤彬;寧偉凱;張毅;孫晉;徐洋設計研發完成，并于2021-12-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于云計算的大規模高光譜數據張量環分解隨機抽樣方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于云計算的大規模高光譜數據張量環分解隨機抽樣方法，包括以下步驟：讀取大規模高光譜張量數據，對其進行格式轉換和劃分；根據頭文件計算抽樣數據的數量J，高斯分布初始化n個初始核心張量coreInitialize，將J和coreInitialize廣播至每一個計算節點；在計算節點中直方圖抽樣J次生成張量數據坐標idx1，根據idx1對高光譜張量數據進行抽樣；根據idx1對核心張量G抽樣生成抽樣張量，根據計算節點確定未抽樣核心張量Z，最小二乘法計算更新核心張量G；判斷到迭代終止條件，迭代結束后，將計算結果核心張量G存儲在云計算平臺中。本發明能夠對大規模高光譜張量數據進行快速、準確的張量環分解。

本發明授權基于云計算的大規模高光譜數據張量環分解隨機抽樣方法在權利要求書中公布了：1.一種基于云計算的大規模高光譜數據張量環分解隨機抽樣方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，讀取大規模高光譜張量數據，對其進行格式轉換和劃分；生成張量數據頭文件，對數據文件進行分塊部署到云平臺； 步驟2，根據頭文件計算抽樣數量J，J表示根據頭文件中張量秩rank和張量階數n計算的讀取張量數據的元素數量，高斯分布初始化n個初始核心張量coreInitialize，將J和coreInitialize廣播至每一個計算節點，具體步驟如下： 2.1根據頭文件中的張量階數order、張量維度dim、張量秩rank三個參量，確定的抽樣元素J數量為： 若頭文件中張量秩為空時，采用預估秩分布；預估張量秩分布采用固定系數和張量維度的乘積確定，系數第i次迭代計算生成的張量秩分布 2.2通過高斯分布初始化n個核心張量coreInitialize，第i個核心張量大小為rmodi+n-1,n×J×ri； 2.3廣播數據至每一個計算節點，具體廣播數據如下： broadcast1＝dim,rank,maxrank,sumrank,proddim broadcast2＝slowIdx,x broadcast3＝normCore,coreInitaialize,samplingRescaling 其中，slowIdx是張量數據索引平鋪J次后拉伸得到，normCore是所有核心張量的l2范數之和，samplingRescaling是抽樣的縮放系數，通過核心張量的因子矩陣計算，x是計算任務的序號，不同的計算任務內計算更新不同的核心張量； 步驟3，抽樣張量數據；在計算節點中對直方圖抽樣J次生成張量數據坐標idx1，將idx1坐標按數據存儲排序為idx2，按idx2的順序讀取并映射為idx1順序生成抽樣張量 步驟4，根據idx1對核心張量G抽樣生成抽樣張量根據計算節點確定未抽樣核心張量Z，最小二乘法計算更新核心張量G，具體步驟如下： 4.1計算過程具體如下： 計算抽樣的核心張量 其中，S表示與步驟3中對應的抽樣規則相同的抽樣坐標，x表示計算節點序號； 計算核心張量 其中，Z表示未被抽樣的核心張量； 計算抽樣的縮放系數 其中，表示核心張量Gx的SVD分解的第i列左奇異值矩陣；表示核心張量Gx的秩分布； 4.2更新過程具體如下： 在每一次的計算中每個計算任務隨機生成抽樣索引矩陣作為rdd不同分區中的數據，在每個計算任務中根據broadcast2的modx,n的值計算不同在這個循環計算的rdd中，每次計算的結果為resultkey,value＝normvalue,core,samplingRescaling,x；其中normvalue為核心張量core的二范數之和，core和samplingRescaling分別為更新后的核心張量和縮放系數，x為分區號； 在reduce階段，比較每個分區的normvalue與上一次迭代的差值，保留差值最大的核心張量和縮放系數結果作為本次迭代結果； 步驟5，判斷是否達到迭代停止條件，若達到則停止迭代，將此次迭代的計算結果核心張量G作為最終結果存儲在云計算平臺；若未達到，將核心張量G廣播作為coreInitialize，跳到步驟2繼續計算。

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