复旦大学;珠海复旦创新研究院杨卫东获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学;珠海复旦创新研究院申请的专利基于多测量值的贝叶斯张量补全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：CN114756813B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210331188.2，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权基于多测量值的贝叶斯张量补全方法是由杨卫东;王小航设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多测量值的贝叶斯张量补全方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多测量值的贝叶斯张量补全算法，将多测量值数据用多个张量表示，并设定张量的每个张量元素的每个测量值服从高斯分布；然后对张量进行CP分解，得到相应的因子矩阵，并设定因子矩阵的参数服从共轭先验分布；进而采用吉布斯抽样法对各参数的后验条件分布分别抽样，输出张量的估计值，基于张量的估计值对多测量值数据中的缺失值进行插值，从而实现数据补全。综上所述，本发明的补全方法针对于测量精度低、成本高且某些区域反复测量多次的测量数据，采用吉布斯抽样法结合CP分解实现数据补全，相比现有技术中的补全方法，由于本发明的方法可以利用全部测量数据的信息，因此能够提供更准确的估计值，从而实现更精确的数据补全。
本发明授权基于多测量值的贝叶斯张量补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多测量值的贝叶斯张量补全方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，将多测量值数据表示为若干个张量，并设置各个所述张量的张量元素的测量值服从高斯分布，所述多测量值数据为核物理散射数据； 步骤S2，采用CP分解法对所述张量进行分解得到多个因子矩阵，并计算多个所述因子矩阵的外积作为所述张量的估计值； 步骤S3，将用于进行吉布斯抽样的各个参数的先验分布设置为共轭先验分布，并基于各个所述参数的所述先验分布求取各个所述参数的条件后验分布； 步骤S4，采用吉布斯抽样法从各个所述参数的所述条件后验分布中进行抽样； 步骤S5，判断是否达到预定的迭代次数，当判断为否时重复步骤S4； 步骤S6，步骤S5判断为是时输出最终的所述张量的估计值，用于对所述多测量值数据中的缺失测量值进行插值，从而实现所述缺失测量值的补全。
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