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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于非凸低秩张量表示的交通数据修复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：CN115828039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202210967639.1，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种基于非凸低秩张量表示的交通数据修复方法是由胡里阳;叶智锐;韩中一;张宇涵设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非凸低秩张量表示的交通数据修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非凸低秩张量表示的交通数据修复方法，包括如下步骤：S1、构造交通数据三阶张量；S2、定义张量的CappedSchattenp范数；S3、构造改进的拉普拉斯正则项；S4、使用迭代方式求解最优化问题直至满足终止条件。该方法使用张量的CappedSchattenp范数，作为秩的非凸近似，以更好地表征交通数据固有的低秩特性；并整合改进的拉普拉斯正则项作为空间平滑约束，以利用相似路段的交通状态变化特征来辅助修复缺失数据，进而完成交通数据的高精度修复，能够满足智能交通系统应用中对数据高质量的迫切需求，具有理论意义和应用价值。

本发明授权一种基于非凸低秩张量表示的交通数据修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非凸低秩张量表示的交通数据修复方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，将检测器采集到含有缺失值的交通状态数据构造成“位置×日期×时间”的三阶张量形式； 步骤2，定义步骤1中所构造的交通状态数据张量的CappedSchattenp范数，作为优化目标；所述交通状态数据张量的CappedSchattenp范数表达式如下： 式中，为三阶交通数据张量，n1,n2,n3分别为位置、日期和时间，为定义的CappedSchattenp范数，τ0为封顶的参数，αk为张量沿第k个模态的展开矩阵的权重，k∈{1,2,3}，σi·为矩阵的第i个奇异值，p∈0,1]为幂指数； 步骤3，通过度量各路段间交通状态的相似性，构造改进后的拉普拉斯矩阵及其对应的正则约束，作为优化问题的正则项；所述改进的拉普拉斯正则项数学表达式为TrZTLZ，其中Tr·表示矩阵的迹，为交通数据张量沿第一个模态的展开矩阵作为辅助变量，ZT为Z矩阵的转置，为改进后的拉普拉斯矩阵； 步骤4，以步骤2定义的交通状态数据张量的CappedSchattenp范数和步骤3构造的拉普拉斯正则项最小为目标，使用迭代方式求解上述最优化问题，收敛后的结果即输出修复后的交通数据。

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