基于压缩感知的加速近端梯度下降法

运用图像处理技术对卫星、侦察机和无人机侦察获取的图像进行校正和去噪等处理,可以提高战场环境影像和打击目标图像清晰度,有利于提升战场侦察监视效能。基于压缩感知技术能够以远小于奈奎斯特采样率从少量的测量值中重构出原信号的基本原理,提出了一种基于压缩感知的加速近端梯度下降(DAPG)图像去噪重构算法,并证明了该算法的收敛性。试验结果表明,与4种传统算法相比,该算法重构的图像有效提高了清晰度,其目标特征更加明显。

特征域近端高维梯度下降图像压缩感知重构网络

压缩感知理论可以被用于解决信源采集设备计算资源受限的问题,但信号重构过程存在不确定性。传统的重构算法计算复杂度高,难以在实际中应用。近期,基于深度学习的重构算法打破传统算法的局限性,以其速度快、质量高等特点受到了广泛关注。现有的深度学习重构算法可以划分为“黑盒子”以及基于优化启发网络两种类型。与“黑盒子”式的网络结构相比,基于优化启发的深度网络更容易获得高精度的恢复,同时也更具可解释性。然而现有基于优化启发的图像压缩感知重构网络在每个优化阶段仅学习单一梯度,存在测量值信息利用不足、难以准确地学习梯度等缺点,限制了重构性能的提升。为了更充分地利用测量值信息,降低梯度学习的难度,本文提出了高维空间梯度学习思想,实现更准确的梯度回归。在此基础上,本文提出了特征域近端高维梯度下降(FPHGD)算法,并设计了实现该算法的深度神经网络(FPHGD-Net)以获得高精度图像重构结果。此外,本文设计了3种不同复杂度的深度空间近端映射网络结构,以满足不同的应用条件,按空间复杂度从低到高,相应模型分别为FPHGD-Net-Tiny、FPHGD-Net、FPHGD-NetPlus。实验结果表明,与OPINE-Net+相比,所提3种模型在Set11数据上的平均PSNR分别提升1.34、1.51和1.88 dB,并且在重构视觉效果上,能够恢复出更丰富的图像细节。

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。

分块凸-非凹极小极大问题的交替近端梯度算法

本文提出一种单循环分块交替近端梯度算法求解分块凸-非凹的极小极大优化问题。在该算法的每次迭代中,采用近端梯度法交替更新目标函数中的各个变量。从理论上证明了算法达到ε-稳定点需要的迭代复杂度是O(ε-4),这是求解分块凸-非凹的极小极大优化问题的首个带复杂度的单循环算法。

哈达玛流形上的近端梯度法收敛性分析

本文在哈达玛流形上提出了近端梯度算法,并给出了收敛性分析。具体地说,我们将非凸非光滑问题的近端梯度法从欧氏空间推广到哈达玛流形上。在黎曼流形上存在着非线性的困难,我们根据哈达玛流形的特殊结构,给出了理论证明。

基于近红外光谱技术的气体浓度检测研究

气体浓度在各领域分析中具有重要意义,由于在气体浓度检测过程中,受光谱维度的影响导致检测结果出现较大的误差,为了降低在测量过程中产生的不利影响,提出基于近红外光谱技术的气体浓度检测研究。通过去势-标准正态变换,校正近红外光谱基线。联合广义S变换和奇异值分解共同去噪近红外光谱,提升光谱质量。基于主成分分析提出偏最小二乘降维法用于降维近红外光谱。以朗伯比尔定律为基础,引入Lorenz线性拟合近红外光谱吸收谱线,采用梯度下降法直接拟合预处理近红外光谱吸收信号,计算得到最终气体浓度检测结果。实验结果表明,所提方法在检测甲苯、丙烷和丙烯气体浓度时,检测结果与实际气体浓度基本一致,有效降低了残差平方和与均方根误差,且检测时间低于2.3 s。

基于近端梯度下降算法展开的盲图像去模糊方法

目前在盲图像去模糊任务中,深度学习技术已展现出卓越的性能。然而,当前多数方法主要聚焦于启发式网络架构的构建,而对模糊核与清晰图像之间物理生成机制的显式嵌入关注不足。这在一定程度上限制了方法对不同模糊核的通用性和模型的可解释性。为克服这一局限性,提出一种创新的模型驱动深度神经网络。通过迭代算法精确求解盲图像去模糊的优化模型,并将迭代步骤巧妙地嵌入相应的网络模块中,从而实现网络学习过程与盲图像去模糊物理机制的深度融合。实验结果表明,所提出的方法在准确性和通用性方面均显著优于现有的代表性盲图像去模糊技术,能够有效应对各种模糊类型,为盲图像去模糊研究提供了新的思路和方法。

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.

基于交互能源机制的产消者群分布式调度方法研究

随着分布式发电、分布式储能相关技术的发展与用户用电设备可控性的提高,愈来愈多的传统电力能源消费者开始向具有源荷二重性的"产消者"过渡。针对大规模产消者群集中式调度模式下的模型求解困难与用户隐私问题,采用兼顾控制手段与经济手段的交互能源机制对区域内大规模产消者群进行优化调度,构建了考虑多种产用能单元的大规模产消者群分布式优化调度模型,并基于快速对偶近端梯度法,提出了良好契合分布式调度架构的模型求解流程,分布式迭代的过程中仅需交互能源平台与各产消者进行一对多的引导信号与功率方案的交互,有效保护了用户行为隐私,最后通过大量仿真算例验证了所提方法的快速高精度收敛能力。

基于低秩矩阵恢复的去噪方法在石油测井中的应用

随着测井技术的发展,各大油田采集和存储的测井数据量呈井喷式增长,并存在大量冗余和噪声,在进行油气层识别前必须对测井数据进行压缩和去噪等预处理。低秩矩阵恢复(Low-Rank Matrix Recovery,LRMR)理论将压缩感知(Compressed Sensing,CS)中向量样例的稀疏表示推广到矩阵的低秩情形,从较大但稀疏的误差中恢复出本质上低秩的数据矩阵,可更好地保持数据结构,提高去噪效果。因此将低秩矩阵恢复理论中的去噪方法应用于石油测井中,实现对测井数据的去噪处理。对比研究了加速近端梯度算法(Accelerate Proximal Gradient,APG)、精确增广拉格朗日乘子(Exact Augmented Lagrange Multipliers,EALM)法和非精确增广拉格朗日乘子法(Inexact Augmented Lagrange Multipliers,IALM)在测井数据中的去噪效果,对去噪前后的测井数据分别采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)进行油气层识别,结果表明,与不去噪情况相比,利用三种算法进行去噪处理后油气层识别精度都有了显著提升。通过参数优化减少迭代次数,可使得IALM算法在运算时间上优于EALM算法和APG算法,明显提高了运算效率。

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。

高密度电法在浅埋隧道地质预报中的运用

突泥涌水是隧道施工过程中经常遇到的地质灾害,尤其是在西南岩溶地区隧道中。一旦遇到突泥涌水灾害,轻则延误工期,重则导致破坏设备,引发地表水枯竭、地面塌陷等次生环境问题。贵州某高速公路隧道为分离式中隧道,长约550m,施工时,隧道右线出口端进洞约200m后掌子面发生涌水,淹没坑道,隧道施工一度中止。同时由于地下水位下降,涌水段附近地表泉水枯竭,

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.

基于网络结构的正则化逻辑回归

逻辑回归是一个应用广泛的分类模型,但由于高维数据分类任务在实际应用中变得越来越频繁,使得分类模型面临着巨大的挑战。应对该挑战的一种有效方法是对模型进行正则化。许多已有的正则化逻辑回归直接运用L1范数罚作为正则化罚项,而不考虑特征之间的复杂关联关系。也有一些研究工作基于特征的组信息设计了正则化罚项,但它们假设组信息是预先给定的。文中从网络的视角对特征数据中存在的潜在模式进行挖掘,并基于此提出了一个基于网络结构的正则化逻辑回归。首先,以网络的形式描述特征数据并构建出特征网络;其次,从网络科学的角度对特征网络进行观察和分析,并基于此设计罚函数;然后,以该罚函数为正则化罚项,提出网络结构Lasso逻辑回归;最后,结合Nesterov加速近端梯度下降法和Moreau-Yosida正则化方法,推导了模型的求解过程。在真实数据集上的实验结果显示,所提网络结构Lasso逻辑回归表现优异,这表明从网络的视角观察和分析特征数据是研究正则化模型的一个具有潜力的方向。

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。

考虑发电机阀点效应的改进拉格朗日松弛有功调度策略

发电机阀点效应导致的非凸非光滑特性增加了有功经济调度模型的复杂度,从而增大了求解难度。文中提出一种考虑发电机阀点效应影响的改进拉格朗日松弛有功调度算法。首先,提出一种二次多项式分段拟合算法,从而将发电机阀点效应成本分解为多个分段二次多项式形式;其次,将拟合后的表达式代入拉格朗日松弛子问题中,从而将原问题转化为分段二次规划问题,并采用比较对称轴及优化变量上下限的方法快速求解,避免了引入整数变量造成的求解效率偏低问题。同时,为防止多个局部最优解导致的优化过程不收敛问题,提出一种基于近端梯度法的增广求解策略,通过在目标函数中引入辅助变量及惩罚项来加强子问题的凸性,加快收敛速度。最后,基于40机和48机测试系统对所提方法的有效性进行了测试。

可解译深度网络的多光谱遥感图像融合

目的多光谱图像融合是遥感领域中的重要研究问题,变分模型方法和深度学习方法是目前的研究热点,但变分模型方法通常采用线性先验构建融合模型,难以描述自然场景复杂非线性关系,导致成像模型准确性较低,同时存在手动调参的难题;而主流深度学习方法将融合过程当做一个黑盒,忽视了真实物理成像机理,因此,现有融合方法的性能依然有待提升。为了解决上述问题,提出了一种基于可解译深度网络的多光谱图像融合方法。方法首先构建深度学习先验描述融合图像与全色图像之间的关系,基于多光谱图像是融合图像下采样结果这一认知构建数据保真项,结合深度学习先验和数据保真项建立一种新的多光谱图像融合模型,提升融合模型准确性。采用近端梯度下降法对融合模型进行求解,进一步将求解步骤映射为具有明确物理成像机理的可解译深度网络架构。结果分别在Gaofen-2和GeoEye-1遥感卫星仿真数据集,以及QuickBird遥感卫星真实数据集上进行了主客观对比实验。相对于经典方法,本文方法的主观视觉效果有了显著提升。在Gaofen-2和GeoEye-1遥感卫星仿真数据集,相对于性能第2的方法,本文方法的客观评价指标全局相对无量纲误差(relative dimensionless global error in synthesis,ERGAS)有效减小了7.58%和4.61%。结论本文提出的可解译深度网络,综合了变分模型方法和深度学习方法的优点,在有效保持光谱信息的同时较好地增强融合图像空间细节信息。