基于LM的电阻抗成像的图像重建算法

电阻抗成像技术是继CT、核磁共振成像后的一个新兴无损伤技术。总结研究了电阻抗成像图像重建的典型物理问题及其求解算法:Levenberg-Marpuardt(LM)迭代方法与负梯度算法,分析了LM迭代方法以及负梯度算法的各自优缺点,将LM迭代和负梯度算法相结合以解决该图像重建问题中的不适定问题(在EIT计算中前期可以用负梯度法迭代,提高收敛速度,后期使用LM算法,保证收敛的精准),并使用了常用的Matlab软件进行数据仿真试验。从试验的重建图像分析来看,采用基于负梯度算法的LM迭代算法,重建图像的精度优于负梯度法和LM迭代法的单个重建结果。

Barzilai-Borwein型算法的探讨

本文介绍了八种负梯度算法,根据特点对其进行了比较,并对不同维数的严格凸二次函数进行了计算,绘制图表观察数据,发现BB型算法更具优势,维数越大优势越大。选取不同的初始步长可以改变算法的效果,特别是当矩阵条件数越大时,初始步长的选取越关键,本文考虑了四种选择初始步长的方法,分别将其放入算法中进行数值实验,结果表明,选取Hessian矩阵最小特征值的倒数效果最好。最后,介绍了负梯度算法在深度学习中的应用。

线性及非线性一致性问题综述

本文综述多自主体系统线性及非线性一致性问题.首先,从自主体动态、通信拓扑和一致性协议这3个方面介绍一致性问题的基本问题.接着,从一致性问题的分析方法入手,对目前一致性问题的研究结果进行分类和讨论.然后阐释经典一致性协议是负的次梯度算法这一实质,并给出一种一致性协议的设计方法.最后列举了仍然需要解决的问题和未来的研究方向.