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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于云计算的大规模高光谱数据张量环分解随机抽样方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114201453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111502070.3，技术领域涉及：G06F16/13；该发明授权基于云计算的大规模高光谱数据张量环分解随机抽样方法是由吴泽彬;宁伟凯;张毅;孙晋;徐洋设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云计算的大规模高光谱数据张量环分解随机抽样方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云计算的大规模高光谱数据张量环分解随机抽样方法，包括以下步骤：读取大规模高光谱张量数据，对其进行格式转换和划分；根据头文件计算抽样数据的数量J，高斯分布初始化n个初始核心张量coreInitialize，将J和coreInitialize广播至每一个计算节点；在计算节点中直方图抽样J次生成张量数据坐标idx1，根据idx1对高光谱张量数据进行抽样；根据idx1对核心张量G抽样生成抽样张量，根据计算节点确定未抽样核心张量Z，最小二乘法计算更新核心张量G；判断到迭代终止条件，迭代结束后，将计算结果核心张量G存储在云计算平台中。本发明能够对大规模高光谱张量数据进行快速、准确的张量环分解。

本发明授权基于云计算的大规模高光谱数据张量环分解随机抽样方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的大规模高光谱数据张量环分解随机抽样方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，读取大规模高光谱张量数据，对其进行格式转换和划分；生成张量数据头文件，对数据文件进行分块部署到云平台； 步骤2，根据头文件计算抽样数量J，J表示根据头文件中张量秩rank和张量阶数n计算的读取张量数据的元素数量，高斯分布初始化n个初始核心张量coreInitialize，将J和coreInitialize广播至每一个计算节点，具体步骤如下： 2.1根据头文件中的张量阶数order、张量维度dim、张量秩rank三个参量，确定的抽样元素J数量为： 若头文件中张量秩为空时，采用预估秩分布；预估张量秩分布采用固定系数和张量维度的乘积确定，系数第i次迭代计算生成的张量秩分布 2.2通过高斯分布初始化n个核心张量coreInitialize，第i个核心张量大小为rmodi+n-1,n×J×ri； 2.3广播数据至每一个计算节点，具体广播数据如下： broadcast1＝dim,rank,maxrank,sumrank,proddim broadcast2＝slowIdx,x broadcast3＝normCore,coreInitaialize,samplingRescaling 其中，slowIdx是张量数据索引平铺J次后拉伸得到，normCore是所有核心张量的l2范数之和，samplingRescaling是抽样的缩放系数，通过核心张量的因子矩阵计算，x是计算任务的序号，不同的计算任务内计算更新不同的核心张量； 步骤3，抽样张量数据；在计算节点中对直方图抽样J次生成张量数据坐标idx1，将idx1坐标按数据存储排序为idx2，按idx2的顺序读取并映射为idx1顺序生成抽样张量 步骤4，根据idx1对核心张量G抽样生成抽样张量根据计算节点确定未抽样核心张量Z，最小二乘法计算更新核心张量G，具体步骤如下： 4.1计算过程具体如下： 计算抽样的核心张量 其中，S表示与步骤3中对应的抽样规则相同的抽样坐标，x表示计算节点序号； 计算核心张量 其中，Z表示未被抽样的核心张量； 计算抽样的缩放系数 其中，表示核心张量Gx的SVD分解的第i列左奇异值矩阵；表示核心张量Gx的秩分布； 4.2更新过程具体如下： 在每一次的计算中每个计算任务随机生成抽样索引矩阵作为rdd不同分区中的数据，在每个计算任务中根据broadcast2的modx,n的值计算不同在这个循环计算的rdd中，每次计算的结果为resultkey,value＝normvalue,core,samplingRescaling,x；其中normvalue为核心张量core的二范数之和，core和samplingRescaling分别为更新后的核心张量和缩放系数，x为分区号； 在reduce阶段，比较每个分区的normvalue与上一次迭代的差值，保留差值最大的核心张量和缩放系数结果作为本次迭代结果； 步骤5，判断是否达到迭代停止条件，若达到则停止迭代，将此次迭代的计算结果核心张量G作为最终结果存储在云计算平台；若未达到，将核心张量G广播作为coreInitialize，跳到步骤2继续计算。

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