张量积模型轉換（tensor product model transformation**）是由Baranyi和Yam
提出的數學模型，是高階奇異值分解的重要概念。可以將函數（可能是解析解，或是由類神經網路或模糊逻辑所得的函數）轉換為張量積（TP）函數型式。假若找不到對應的轉換，此方式可以找到近似的張量積函數。因此張量積模型變換可以在精確度以及複雜度之間作一取捨。支撐此轉換的主要概念是（HOSVD）。
張量積模型變換除了是函數的轉換外，也是qLPV（準線性變參數控制）為基礎控制中的新概念，是識別以及多胞形（polytopic）系統理論之間的串接的重要工具。張量積模型變換在凸包多胞形式的處理上非常的有效，已有結果證明在現在以LMI（線性矩陣不等式）為基礎的控制理論中，凸包多胞形式的處理是達到最佳解以及降低保守性（conservativeness）的必要及關鍵步驟，進一步的資料在。已經確認張量積模型變換可以在數值形式重現基礎的正規型式。因此，可以將張量積模型變換視為是計算函數HOSVD的數值方法，若該函數存在張量積函數結構，可以找到其結構，不然，也可以找到近似解。
近來張量積模型變換已延伸到推導不同型式的凸張量積函數，並且進行對應的處理。此特點已為qLPV系統分析及設計提供了新的最佳化方式。
參考資料
*Baranyi, P. (2018). Extension of the Multi-TP Model Transformation to Functions with Different Numbers of Variables. Complexity, 2018.
外部連結
- [https://web.archive.org/web/20120229061018/http://tptool.sztaki.hu/ TP Tool – home page]
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