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提出了一种三维矩阵的奇异值分解算法，该法适合处理具有三维矩阵数据的模式识别和分类模型等领域实际问题，该算法与二维矩阵奇异值分解算法类似，通过求解约束条件极值问题获得，该算法与已有的三线性分解算法比较，相对简单，计算速度快，适合处理数据量大的实际问题，该算法也很容易推广到更高维阵列的光谱数据。
一种三维矩阵的奇异值分解算法
【摘 要】
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提出了一种三维矩阵的奇异值分解算法，该法适合处理具有三维矩阵数据的模式识别和分类模型等领域实际问题，该算法与二维矩阵奇异值分解算法类似，通过求解约束条件极值问题获得，该
【机 构】
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厦门大学化学化工学院谱学分析与仪器教育部重点实验室
【出 处】
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光谱学与光谱分析
【发表日期】
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2015年3期
【基金项目】
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中央高校基本科研业务项目（20720140539）资助
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