[发明专利]一种基于张量填充的自适应群智感知系统数据收集方法

权利要求书

1.一种基于张量填充的自适应群智感知系统数据收集方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤S1:建立三维空气质量模型，并设定三阶空气质量数据张量；

步骤S2:根据建立的三维空气质量模型，采用均匀管进行空气数据采样；

步骤S3:将均匀管采样得到的空气数据，进行基于张量子空间的迭代侧切片处理，得到处理后的空气数据；

步骤S4:根据处理后的空气数据，通过基于子空间的张量填充方法进行数据恢复，得到完整的空气质量数据；

所述步骤S1具体为：

步骤S11:将目标区域划R分成N₁行N₂列的均匀网格图，得到每个网格即为空气质量数据采样参考点位置；

步骤S12:设定目标区域的空气衡量指标为N₃个，则指标集合为{f_k}，k＝1,...,N₃；

步骤S13:将在区域的任意参考点(x,y)处，N₃个目标区域的空气衡量指标构成三阶空气质量数据张量记为

所述步骤S2具体为：

步骤S21:设定考点样本预算为m，分配率为β；

步骤S22:随机的从区域的每一列的N₁个参考点中选取βm/N₂个参考点；

步骤S23:采用均匀管沿第三维进行管道抽样，产生初始化的样本张量和样本位置集合Ω₁；

所述步骤S3具体为：

步骤S31:设定迭代次数设为L，每次采样s个侧切片，并初始化张量列子空间估计值侧切片集合C＝{1,2,…N₂}；

步骤S32:根据张量列子空间的估计值和已获得的数据样本，计算第j个侧切片中侧切片采样概率

其中，表示投影到的正交补空间，表示投影到正交子空间的算子，表示由第j个侧切片中所标识的个管道数据组成；

步骤S33:根据采样概率，将根据概率分布从候选子集中独立地选择出s个侧切片进行采样，并将每次迭代采样的新样本并入样本集中，更新样本张量，并令C_t表示在第t次迭代中选择的列；

步骤S34:根据施密特正交化过程更新张量列子空间估计值， 对于C_t中的每一列， i＝1…s，如果先求归一化正交基，然后再更新子空间

其中，Normalize为张量侧切片的归一化；

所述步骤S4具体为：

步骤S41:设定Ω表示所有的采样单元，Ω^j表示的第j列中的采样单元；

步骤S42:根据步骤S3张量列子空间估计值计算侧切片：

步骤S43:根据得到的所有侧切片级联所有侧切片重构出完整的张量数据