本文提出了一种基于动量梯度下降的非线性潜在张量因子分解模型（MNNL），旨在从高维不完整张量中提取非负潜在因子，以提高预测准确性和收敛速度。实验结果表明，该模型在交通数据恢复和医疗图像数据集上表现显著，展示了其在智能交通和医疗领域的应用潜力。