近日，我院2023级应用数学专业博士研究生宋新年作为第一作者的学术论文“Auto-weighted tensor completion and its fast algorithm”被国际权威期刊《Pattern Recognition》（中科院SCI一区Top期刊，影响因子7.6）正式录用并在线发表。刘国军教授为通讯作者，合作者包括宁夏大学岳靖博士与西南大学王建军教授。
该研究聚焦于低秩张量补全这一计算机视觉与图像处理领域的核心问题，针对现有加权张量核范数方法因采用固定权重而导致适应性不足的局限，创新性地提出了自适应加权张量补全模型（AWTC）。该模型将权重视为可学习变量，能依据数据特征自动调整，从而显著提升了补全性能。
为进一步提高计算效率，研究团队还开发了基于近似张量奇异值分解的快速算法（TQR-AWTC），在保持恢复精度的同时实现了显著加速。论文同时提供了严谨的收敛性理论分析，为该方法在彩色图像、视频、高光谱遥感等实际场景中的可靠应用奠定了理论基础。
此项工作标志着我院在张量分析与智能信息处理研究方向上取得重要进展，为处理复杂高维数据提供了更优的理论工具与技术方案。研究得到了国家自然科学基金（62061040, 62361051）、国家自然科学基金联合基金（U24A2001）等项目的资助。
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.patcog.2025.112880
