基于加速梯度法因果效应的估计

文章基于树回归和梯度算法,提出利用梯度加速法计算倾向值。利用梯度加速法和logistic回归法估计因果效应,通过偏差和均方误差,说明当自变量中名义变量、分类变量较多时,加速梯度法无论在精度还是有效性上都优于Logistic回归。

一种基于加速近端梯度法的视频散列算法研究

散列算法已经被广泛应用于视频数据的索引。然而,当前大多数视频散列方法将视频看成是多个独立帧的简单集合,通过综合帧的索引来对每个视频编制索引,在设计散列函数时往往忽略了视频的结构信息。首先将视频散列问题建模为结构正规化经验损失的最小化问题。然后提出一种有监管算法,通过利用结构学习方法来设计高效的散列函数。其中,结构正规化利用了出现于视频帧(与相同的语义类别存在关联)中的常见局部视觉模式,同时对来自同一视频的后续帧保持时域一致性。证明了通过使用加速近端梯度(APG)法可有效求解最小化目标问题。最后,基于两个大规模基准数据集展开全面实验(150 000个视频片断,1 200万帧),实验结果证明了该方法性能优于当前其他算法。

传感器网络中阈值Nesterov加速梯度下降定位方法

在传感器网络定位问题中,利用接收信号强度RSSI(Received Signal Strength Indication)的定位方法存在着接收信号传播不稳定,定位精度较低的问题。为解决该问题,提出了一种基于阈值Nesterov加速梯度下降NAGT(Nesterov Accelerated Gradient Descent with Threshold)的RSSI定位算法。算法引入Nesterov思想,不断更新寻优动量,以达到损失函数最小,从而求取对应的未知基站坐标,通过增设阈值,降低了算法陷入局部最优的概率。经仿真比较分析,NAGT方法相对于粒子群算法与随机梯度法,在定位精度与效率上有着较为明显的优势。

图像复原的一种新的加速动量梯度投影法

该文提出了一种新的应用于图像复原的加速动量梯度投影法。该方法在负梯度的方向上添加一个动量项,并且动态地选取动量参数和步长,从而加速了算法的收敛。在合理的假设下,证明了算法的全局收敛性。数值试验表明,与当前先进的FISTA方法相比较,该文提出的算法无论是在时间上还是在图像复原的质量上都是有竞争力的。

基于重启技术的加速邻近梯度算法

加速邻近梯度法是在梯度法基础上的一个改进,虽然效率比梯度法有明显提高,但仍存在收敛轨迹出现往回迭代的情况。为了克服该缺点,提出了把重启技术应用在加速邻近梯度法上的方法,并通过数值例子进行了比对,证明了该技术的有效性。

基于稀疏表示的绝缘子紫外图谱闪络状态分类评估方法

绝缘子运行状态的检测和故障诊断对于维持电力系统安全稳定运行至关重要。针对目前存在输变电绝缘子的紫外检测图像故障特征不明显、诊断准确率不高的问题,提出了一种基于稀疏表示法的绝缘子紫外图谱的闪络状态分类评估方法。通过字典学习构建图谱信号自适应的过完备字典,采用加速近邻梯度算法和正交匹配追踪算法对待测紫外图像进行稀疏求解,依据稀疏矩阵的非零项进行分类诊断。结果表明,该方法的检测准确率较高,最高可达98%,其中正交匹配追踪算法依赖于字典的健全程度,当训练样本充足时算法识别时间仅为0.000 8 s。而加速近邻梯度算法则选取多个较优参量,适用于样本量较小的分类评估。此外,稀疏度参数敏感度较低,具有较好的鲁棒性。该算法同多分类支持向量机（M-SVM）算法相比,具有更好的表现性能,在绝缘子紫外检测分级预警和故障检测方面具有良好的应用前景。

基于小波框架方法的信号重构

从含有噪音的离散样本中恢复连续信号是一个基本问题,它在信号,图像处理,医学工程,控制等领域发挥着重要作用.提出了一个基于小波框架方法的信号重构模型,并运用增广Lagrangian乘子法和加速近端梯度法来求解该模型,从而从混合或未知类型噪音的离散样本中恢复连续信号.进一步,给出了重构模型解的L2范数误差分析.最后通过数值实验,从噪音样本中恢复连续信号,突出模型的有效性.

弹载导引头雷达SΔ-STAP低秩矩阵恢复检测方法

当弹载导引头雷达检测运动目标时,由于海杂波谱严重扩展,和差波束空时自适应处理(SΔ-STAP)方法抑制海杂波能力非常有限,提出了一种基于低秩矩阵恢复的弹载导引头雷达SΔ-STAP方法。该方法基于低秩矩阵恢复理论建立弹载导引头雷达SΔ-STAP信号模型,首先采用SΔ-STAP方法预处理海杂波;然后利用鲁棒主成份分析(RPCA)技术从距离多普勒数据矩阵中分离出含有目标成分的稀疏矩阵;最后从距离多普勒谱图中有效地检测出运动目标。仿真实验验证了该方法在低信噪比情况下的有效性和鲁棒性。

一种基于快速随机投影的矩阵填充方法

为了解决在矩阵填充过程中的高维度和高计算成本的问题,提出一种基于快速随机投影的矩阵填充方法(FRPMC)。利用对矩阵的随机投影的方式对需要填充的矩阵进行降维,然后构造SVD的近似模型来重构矩阵来实现矩阵填充的功能。通过仿真实验证明了该算法的可行性。与其他一些传统算法进行对比,FRPMC在图像恢复的实验中图片恢复的峰值信噪比和运行时间均比奇异值阈值法、加速近邻梯度法和增广拉格朗日乘子法要好。

基于负相关性增强的不平衡多标签学习算法

由于标签空间过大,标签分布不平衡问题在多标签数据集中广泛存在,解决该问题在一定程度上可以提高多标签学习的分类性能。通过标签相关性提升分类性能是解决该问题的一种最常见的有效策略,众多学者进行了大量研究,然而这些研究更多地是采用基于正相关性策略提升性能。在实际问题中,除了正相关性外,标签的负相关性也可能存在,如果在考虑正相关性的同时,兼顾负相关性,无疑能够进一步改善分类器的性能。基于此,提出了一种基于负相关性增强的不平衡多标签学习算法——MLNCE,旨在解决多标签不平衡问题的同时,兼顾标签间的正负相关性,从而提高多标签分类器的分类性能。首先利用标签密度信息改造标签空间;然后在密度标签空间中探究标签真实的正反相关性信息,并添加到分类器目标函数中;最后利用加速梯度下降法求解输出权重以得到预测结果。在11个多标签标准数据集上与其他6种多标签学习算法进行对比实验,结果表明MLNCE算法可以有效提高分类精度。

球面约束下四次型极小化问题的DC算法

球面约束下的四次型极小化问题的求解可转化为DC规划问题的求解。利用DC算法对其进行求解,并对该算法进行收敛性分析。数值实验结果表明,与MATLAB工具包中的非线性优化函数fmincon相比,DC算法在全局解的计算上有一定优势。同时,DC算法对初始点的依赖程度较低,在一般情况下可得到全局最优解。特别是当维数较高时,DC算法的求解更加精确。

鲁棒性主成分分析算法综述

对低秩矩阵中的存在的鲁棒性主成分分析进行综述,并分析该存在的优化模型及其优化算法,并分析这些不同的优化方法存在的优缺点以及可能的应用领域,最后指出该模型进一步的研究方向。

运动加速度抑制的动态步长梯度下降姿态解算算法

为了提高微型四旋翼飞行器在强机动、高速运动情况下的姿态解算性能,提出了一种对运动加速度抑制的动态步长梯度下降姿态融合算法.该算法对强机动运动过程中机体产生的运动加速度进行抑制处理,消除运动加速度对姿态解算的不利影响,提高了微型四旋翼飞行器姿态解算的跟踪精度;对高速运动过程中梯度下降法的梯度步长进行动态处理,使得算法步长与四旋翼飞行器的运动合角速度成正比,增强了微型四旋翼飞行器姿态解算的动态性能.为了验证本文所设计算法的可行性和有效性,基于STM32单片机搭建微型四旋翼实验平台系统.实时在线性能实验结果表明,所设计算法提高了微型四旋翼飞行器在强机动、高速运动情况下的姿态跟踪精度、动态性能及增强姿态融合算法的抗干扰性,保证了微型四旋翼飞行器的稳定飞行.

转子振动故障信号的盲分离

介绍了盲源信号分离基本原理。基于最小化互信息原理,建立了用独立分量分析方法估计分离矩阵的加速梯度法,并给出了实现步骤。利用所建立的方法进行振动信号盲源分离的数值仿真,分离后的信号波形与源信号一致。对具有故障的实际转子进行多传感器信号采集并进行盲分离,不同故障的特征被分离开来。分析实例体现了所建立的方法在盲源信号分离中的有效性和对转子故障分离的实用性。

基于运动分割和稀疏低秩分解的失真人体运动捕捉数据恢复

针对人体运动的复杂性和噪声干扰的无序性,提出一种基于运动分割和稀疏低秩分解的失真人体运动捕捉数据恢复方法.首先利用双边滤波对失真运动数据进行预修正,降低干扰数据的奇异信息并保证运动序列的连贯性;其次采用概率主元分析方法将修正后的运动数据进行语义行为自动分割,得到不同姿态的运动语义子区间;再利用加速近端梯度优化算法对每个失真运动子片段数据矩阵根据其更优低秩特性进行稀疏低秩分解,实现运动子片段数据的局部恢复;最后将局部恢复后的各子运动片段根据人体运动序列的时序特性组合,达到整体失真运动捕捉数据恢复的目的.实验结果表明,该方法能够有效地对失真人体运动数据进行恢复,效果显著,有助于重构逼近真实人体姿态的运动捕捉数据.

基于自相似性和低秩先验的地震数据随机噪声压制

随机噪声的存在会降低地震资料信噪比(signal-to-noise ratio,SNR),影响后续资料的处理与分析。基于低秩先验的地震数据随机噪声压制方法将去噪问题通过建模转化为求解秩最小化问题,通过矩阵降秩实现随机噪声的去除。考虑到地震数据具有较强的相似特性,提出了基于自相似性先验(self-similarity prior,SP)和截断核范数正则化(truncated nuclear norm regularization,TNNR)的地震数据去噪方法,即SP-TNNR方法,以自相似块组为单元,用截断核范数代替传统的核范数在地震数据“组域”进行低秩约束去噪。首先搜索地震数据的自相似块,构成自相似块组;然后在自相似块组添加TNNR最小化约束;最后采用加速近端梯度法(accelerated proximal gradient line,APGL)对优化问题进行求解。仿真数据和实际地震数据实验结果均表明,SP-TNNR方法能够在保持边缘信息和有效信息的前提下压制随机噪声,去噪后的地震数据具有更高的信噪比。

基于模型预测的液压挖掘机驱动系统控制研究

由于大多数机器模型没有将液压挖掘机与合适的驱动模型相结合,导致了液压挖掘机的机械效率不高。本文基于模型预测控制和加速双近端梯度法,实现液压挖掘机驱动系统的预测控制,以提高液压挖掘机的机械效率;构建了稳定的液压挖掘机驱动系统,并对驱动系统中的发动机、液压泵和控制阀进行数学建模;对驱动系统动力学进行了预测控制设计,简化了预测控制模型且优化了模型的约束条件,获得了良好的控制性能。对有无模型预测控制器(MPC)的发动机转速进行了仿真实验和对比,并给出MPC下挖掘机驱动系统中操纵杆驱动力、成本函数、先导压力的仿真结果。结果显示:未采用MPC预测控制器时发动机的转速波动达到400 r/min;而采用MPC预测控制器时,驱动系统中发动机与液压泵功率更好地进行了匹配,使发动机转速波动基本稳定在1 600 r/min左右,且波动小于60 r/min,操纵杆驱动力、成本函数和先导压力的仿真结果表明能满足液压挖掘机的预测控制。说明采用基于模型预测控制和加速双近端梯度法的液压挖掘机驱动系统的预测控制方法,能够提高液压挖掘机的机械效率和鲁棒性。

基于GPAD的多变量预测控制及其在PLC上的应用

为了应对工业应用中对模型预测控制算法的时效性要求,提出了基于对偶加速梯度投影法(GPAD)的多变量预测控制算法,通过GPAD算法加速预测控制中优化问题的求解.首先采用CARMA模型递推预测输出,形成QP问题,并通过对偶加速梯度投影法,对带有约束的目标函数进行最优化求解,再在求得对应控制时域的控制率后,取第一个时刻的控制量作为本次采样时刻的控制输入量,然后在下一个时刻重新形成优化问题并进行求解.通过仿真并与内点法形成对比验证算法的有效性及优越性.最后针对双输入双输出的水箱模型在可编程逻辑控制器(PLC)平台上应用,结果显示出算法在PLC平台上应用的有效性,及对约束以及干扰处理能力的高效性.

优化算法的复杂度分析

优化算法的收敛性分析是优化中很重要的一个领域,然而收敛性并不足以作为比较不同算法效率的标准,因此需要另外一套衡量优化问题难易程度以及优化算法效率高低的理论,这套理论被称为优化算法的复杂度分析理论.本文共分为5个部分.第1节介绍复杂度分析的背景和理论框架,给出复杂度分析的定义、方法和例子,并总结本文中的复杂度结论.第2节介绍光滑优化问题的复杂度分析,给出不同优化问题的复杂度上界和下界,并给出加速梯度法收敛性分析的框架.第3节介绍非光滑优化问题的复杂度上界,介绍次梯度法、重心法、椭球法和近似点梯度法的复杂度分析.第4节介绍条件梯度法的复杂度分析,介绍条件梯度法的复杂度上界和下界,以及加速条件梯度法的框架.第5节介绍随机优化算法的复杂度分析,比较随机优化算法在凸和非凸问题下收敛的置信水平和复杂度.