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基于L1范数自适应匹配滤波的重叠超声信号分离研究
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作者 侯懿桃 王黎明 +3 位作者 聂鹏飞 蔺晓煜 张楠 贾彩琴 《国外电子测量技术》 2024年第8期87-93,共7页
在使用低频超声TOF技术对大厚度多层复合介质测厚时,超声反射回波之间容易出现有效回波和近表面干扰波重叠现象且难以分离,从而影响TOF的测量精度。针对此类问题,提出了基于L1范数的自适应匹配方法,基于时空域中近表面干扰表现出规律一... 在使用低频超声TOF技术对大厚度多层复合介质测厚时,超声反射回波之间容易出现有效回波和近表面干扰波重叠现象且难以分离,从而影响TOF的测量精度。针对此类问题,提出了基于L1范数的自适应匹配方法,基于时空域中近表面干扰表现出规律一致性,而有效回波则展现出推移特性的不同特征,在时空域对采集的超声阵列信号进行自适应匹配处理,实现有效回波和近表面干扰波的分离,从而增强有效回波的分辨率。仿真数据处理结果证明了所提方法的有效性,信噪比提高了3 dB。实验结果表明,该方法能高效解决重叠超声信号分离的问题,在固体火箭发动机测厚场景中展现出广阔的应用前景。 展开更多
关键词 低频超声 大厚度多层介质 l1范数自适应匹配 重叠信号分离
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L1 norm optimal solution match processing in the wavelet domain 被引量:1
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作者 龙云 韩立国 +1 位作者 韩利 谭尘青 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2012年第4期451-458,496,共9页
Greater attention has been paid to vintage-merge processing of seismic data and extracting more valuable information by the geophysicist. A match filter is used within many important areas such as splicing seismic dat... Greater attention has been paid to vintage-merge processing of seismic data and extracting more valuable information by the geophysicist. A match filter is used within many important areas such as splicing seismic data, matching seismic data with different ages and sources, 4-D seismic monitoring, and so on. The traditional match filtering method is subject to many restrictions and is usually difficult to overcome the impact of noise. Based on the traditional match filter, we propose the wavelet domain L1 norm optimal matching filter. In this paper, two different types of seismic data are decomposed to the wavelet domain, different detailed effective information is extracted for Ll-norm optimal matching, and ideal results are achieved. Based on the model test, we find that the L1 norm optimal matching filter attenuates the noise and the waveform, amplitude, and phase coherence of result signals are better than the conventional method. The field data test shows that, with our method, the seismic events in the filter results have better continuity which achieves the high precision seismic match requirements. 展开更多
关键词 Wavelet transform matching filter L 1 norm waveform consistency
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基于L1范数正则化和最小二乘优化的冲击载荷识别研究 被引量:5
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作者 陈辉 缪炳荣 +3 位作者 赵浪涛 张盈 蒋钏应 周凤 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第1期62-67,99,共7页
为了改善冲击载荷识别问题的病态特性,最大限度提高识别精度,在时域内提出一种基于L1范数正则化和最小二乘优化的改进冲击载荷识别方法。采用L1范数正则化方法构建冲击载荷稀疏反卷积模型,使用截断牛顿内点法求解L1范数的最小二乘优化问... 为了改善冲击载荷识别问题的病态特性,最大限度提高识别精度,在时域内提出一种基于L1范数正则化和最小二乘优化的改进冲击载荷识别方法。采用L1范数正则化方法构建冲击载荷稀疏反卷积模型,使用截断牛顿内点法求解L1范数的最小二乘优化问题,同时根据预条件共轭梯度法确定最优搜索路径和计算方向。最后,考虑不同冲击工况、不同响应位置对识别结果的影响。通过对铝合金板进行冲击载荷识别试验进行验证,发现在铝板受单次冲击和多次冲击工况下所识别载荷与施加的实际载荷吻合良好。结果还表明,与Tikhonov正则化方法相比,该方法能够提高冲击载荷识别的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 振动与波 冲击载荷识别 l1范数正则化 最小二乘优化 TIKHONOV正则化 正则化参数
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基于L1范数主成分分析网络的肝功能分级方法
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作者 张正言 黄炜嘉 +2 位作者 奚彩萍 杨魏 张惠惠 《江苏科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第5期65-71,共7页
针对肝功能分级方法主要基于患者血液学检查的生物化学指标,具有创伤性,且存在时效性不足等问题.考虑到肝脏CT图像与其病理组织具有一定的关联性,从肝脏CT图像入手,提出一种基于L1范数主成分分析网络(L1-PCANet)的肝功能分级方法.首先,... 针对肝功能分级方法主要基于患者血液学检查的生物化学指标,具有创伤性,且存在时效性不足等问题.考虑到肝脏CT图像与其病理组织具有一定的关联性,从肝脏CT图像入手,提出一种基于L1范数主成分分析网络(L1-PCANet)的肝功能分级方法.首先,利用L1范数主成分分析(L1-PCA)算法改进主成分分析网络(PCANet)模型中卷积核参数的学习方法,增强对离群数据和噪声的鲁棒性,进而提取出CT图像中肝脏感兴趣区域的深度层级特征,然后,在网络输出层引入等距特征映射(Isomap)算法对特征进行非线性降维,进一步去除冗余信息,最后,利用支持向量机对模型进行优化训练,实现肝功能分级.结果表明:改进模型的分级准确率、查准率、查全率、F1值分别为78.67%,78.10%,87.33%和0.8246,相比原始PCANet模型分别提高了5.81%、2.73%、9.33%和5.8%,有效地提高了肝功能分级的准确率. 展开更多
关键词 肝功能分级 主成分分析网络 l1范数 等距特征映射
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基于L1范数损失的非平行支持向量回归机
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作者 刘历铭 巩荣芬 储茂祥 《辽宁科技大学学报》 CAS 2023年第2期101-110,共10页
针对NPSVR训练速度和预测精度问题,提出一种基于L1范数损失的非平行支持向量回归机L1NPSVR模型,用于预测数值输出。L1NPSVR通过求解两个较小规模的凸规划问题,建立一个ε_(1)-不敏感的下界函数和一个ε_(2)-不敏感的上界函数。在L1NPSV... 针对NPSVR训练速度和预测精度问题,提出一种基于L1范数损失的非平行支持向量回归机L1NPSVR模型,用于预测数值输出。L1NPSVR通过求解两个较小规模的凸规划问题,建立一个ε_(1)-不敏感的下界函数和一个ε_(2)-不敏感的上界函数。在L1NPSVR模型中,每个优化问题同时最小化训练样本的L1范数损失和铰链损失,以保证模型的稳定性,减轻噪声和异常值的影响。L1NPSVR通过求解一对更小的优化问题来提高模型的运行效率。仿真结果验证了所提出方法的可行性及有效性。 展开更多
关键词 模式识别 支持向量回归机 非平行支持向量回归机 l1范数损失
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基于L1-L1优化算法的HPLC通信信号脉冲噪声抑制方法
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作者 王景 《通信电源技术》 2023年第23期213-215,219,共4页
在进行信号脉冲的噪声抑制阶段,由于对噪声的估计结果与实际情况偏差较大,导致处理后信号的信噪比较低,为此提出基于L1-L1优化算法的高效液相色谱法(High Performance Liquid Chromatography,HPLC)通信信号脉冲噪声抑制方法。充分考虑... 在进行信号脉冲的噪声抑制阶段,由于对噪声的估计结果与实际情况偏差较大,导致处理后信号的信噪比较低,为此提出基于L1-L1优化算法的高效液相色谱法(High Performance Liquid Chromatography,HPLC)通信信号脉冲噪声抑制方法。充分考虑了脉冲噪声的稀疏性,设置对应稀疏项为脉冲噪声时域采样值的L1范数,利用米德尔顿A类噪声模型作为脉冲噪声的模型,将初始的脉冲噪声估计问题转化为L1-L1问题,引入约束参量,借助软阈值运算的矩阵向量乘法求解噪声参数。在噪声抑制阶段,以估计结果为基准,利用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法对信号进行重构。在测试结果中,处理后信号的信噪比均达到了19.0 dB以上,对应的提升幅度均在7.0 dB以上。 展开更多
关键词 l1-l1优化算法 高效液相色谱法(HPLC) 脉冲噪声抑制 l1范数 约束参量
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用直接线性变换算法测量门式起重机主梁挠度
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作者 赵章焰 王鸿彬 《起重运输机械》 2024年第16期61-69,共9页
门式起重机的主梁挠度测量是关键的结构监测任务,其重要性不可忽视。现有主梁挠度测量方法需停机测量,存在繁琐操作、对离群点极为敏感等问题,致使测量不准确。文中提出一种基于直接线性变换的主梁挠度测量新方法。在传统的直接线性变... 门式起重机的主梁挠度测量是关键的结构监测任务,其重要性不可忽视。现有主梁挠度测量方法需停机测量,存在繁琐操作、对离群点极为敏感等问题,致使测量不准确。文中提出一种基于直接线性变换的主梁挠度测量新方法。在传统的直接线性变换算法基础上引入最小化异常值L1范数的目标函数,通过考虑残差和后验方差,采用Soft-IPOD方法求解目标函数,提高对离群点识别和剔除的鲁棒性,有效避免了因离群点导致的挠度测量不准确问题。仿真和现场实验表明,该算法能够准确识别和剔除异常值,挠度测量的精度明显优于传统方法,平均误差小于1.5 mm,相对误差小于5%。该方法在计算速度方面表现出色,速度较基于RANSAC的直接线性变换算法提高近20倍。在工程实验中,该方法展现出了优异的性能,为门式起重机主梁挠度的快速、准确测量提供了一种可行的解决方案。 展开更多
关键词 门式起重机 挠度测量 直接线性变换 异常值 l1范数 Soft-IPOD
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基于L1范数的瞬变电磁非线性反演 被引量:14
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作者 孙怀凤 张诺亚 +5 位作者 柳尚斌 李敦仁 陈成栋 叶琼瑶 薛翊国 杨洋 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期4860-4873,共14页
瞬变电磁反演存在高度的非线性特征,常用的最小二乘等线性反演方法往往对初始模型高度依赖,并且极易陷入局部最优解.本文基于观测数据与模拟数据的L1范数建立目标函数,采用模拟退火非线性全局最优化方法实现瞬变电磁一维反演.初始模型... 瞬变电磁反演存在高度的非线性特征,常用的最小二乘等线性反演方法往往对初始模型高度依赖,并且极易陷入局部最优解.本文基于观测数据与模拟数据的L1范数建立目标函数,采用模拟退火非线性全局最优化方法实现瞬变电磁一维反演.初始模型完全随机产生,通过指数函数退温机制模拟系统能量最小实现迭代,通过接收概率函数评价当前模型,实现局部最优解的跳出,最终实现全局最优化求解.通过数值算例发现,无论给定的反演层数等于还是大于设计模型,都可以获得较好的反演效果,因而可以在反演初始就设计较多的层数,实现反演模型的自动拟合;同时,利用含噪声数据反演进一步验证算法的稳定性.最后,对实测数据进行了反演测试,结果与钻孔编录基本一致,表明提出的基于L1范数的模拟退火反演可用于实测数据处理. 展开更多
关键词 瞬变电磁 模拟退火 非线性 反演 l1范数
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基于L1范数统计的单纯形微震震源定位方法 被引量:36
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作者 李楠 王恩元 +1 位作者 孙珍玉 李保林 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期2431-2438,共8页
针对经典定位方法中存在的求解系统发散、定位精度低和定位受微震台网影响大等问题,采用L1范数统计对微震震源定位进行残差分析,推导得到了基于L1范数统计的事件残差计算公式;提出了微震震源定位的误差空间概念,它的实质是微震监测区域... 针对经典定位方法中存在的求解系统发散、定位精度低和定位受微震台网影响大等问题,采用L1范数统计对微震震源定位进行残差分析,推导得到了基于L1范数统计的事件残差计算公式;提出了微震震源定位的误差空间概念,它的实质是微震监测区域中事件残差对震源定位误差的反映;将震源的时间维数从误差空间中分离出去,建立了基于L1范数统计的单纯形微震震源定位方法,该方法不仅对到时和波速等输入数据中误差较大的离群点具有较高的抗干扰性,而且在震源求解时不会发生发散问题,具有很好的稳定性和强健性;通过现场爆破实验对算法的优越性进行了验证。研究结果表明:基于L1范数统计的单纯形算法震源定位结果稳定,定位精度高;而且算法受震源和微震台网相对位置影响较小,能够有效抵抗微震台网扩散效应对震源定位的影响,保证了台网边缘或外部震源定位的稳定性和精度;另外它还能够降低微震台网在方向控制上对定位精度的影响,提高了垂直方向上的震源定位精度。 展开更多
关键词 微震震源定位 单纯形算法 l1范数统计 误差空间 爆破实验
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利用冗余扩展余弦字典的复杂动载荷识别研究 被引量:3
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作者 何文博 许步锋 +3 位作者 冯振宇 石张昊 解江 王伟 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期512-521,共10页
针对真实测量噪声影响下复杂动载荷识别精度低的问题,提出了一种基于冗余扩展余弦字典的L1范数正则化载荷识别方法。根据系统响应与外部动载荷的卷积关系,建立用于载荷识别的离散系统控制方程;选择与动载荷相适应的离散余弦基函数进行... 针对真实测量噪声影响下复杂动载荷识别精度低的问题,提出了一种基于冗余扩展余弦字典的L1范数正则化载荷识别方法。根据系统响应与外部动载荷的卷积关系,建立用于载荷识别的离散系统控制方程;选择与动载荷相适应的离散余弦基函数进行时延扩展,构造了扩展余弦字典与Db10小波字典相级联的冗余扩展字典,对复杂载荷进行稀疏表示;使用L1范数正则化方法求解稀疏表示系数,基于改进L曲线准则获取最优正则化参数,通过在GARTEUR飞机模型上试验得到的响应数据,实现不同噪声水平下对拍频载荷与连续冲击载荷时间历程的识别。试验研究结果表明:本文提出的冗余扩展余弦字典对拍频载荷与连续冲击载荷的表示稀疏性高,基于冗余扩展余弦字典的L1范数正则化载荷识别方法的识别精度高、抗噪性能好。 展开更多
关键词 载荷识别 冗余字典 l1范数 正则化方法 稀疏表示
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L1+L2正则化逻辑斯蒂模型分类算法 被引量:4
11
作者 刘建伟 付捷 罗雄麟 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第13期148-151,共4页
提出一种L1+L2范数正则化逻辑斯蒂模型分类算法。该算法引入L2范数正则化,解决L1正则化逻辑斯蒂算法迭代过程奇异问题,通过引入样本向量的扩展和新的权值向量完成L1范数非平滑问题,最终使用共轭梯度方法求解经过转化的最优化问题。在各... 提出一种L1+L2范数正则化逻辑斯蒂模型分类算法。该算法引入L2范数正则化,解决L1正则化逻辑斯蒂算法迭代过程奇异问题,通过引入样本向量的扩展和新的权值向量完成L1范数非平滑问题,最终使用共轭梯度方法求解经过转化的最优化问题。在各种实际数据集上的实验结果表明,该算法优于L2范数、L1范数和Lp范数正则化逻辑斯蒂模型,具有较好的特征选择和分类性能。 展开更多
关键词 l1范数 L2范数 共轭梯度 特征选择 正则化 逻辑斯蒂模型
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L1范数正则化SVM聚类算法 被引量:3
12
作者 刘建伟 李双成 +1 位作者 付捷 罗雄麟 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第12期185-187,共3页
提出L1范数正则化支持向量机(SVM)聚类算法。该算法能够同时实现聚类和特征选择功能。给出L1范数正则化SVM聚类原问题和对偶问题形式,采用类似迭代坐标下降的方法求解困难的混合整数规划问题。在多组数据集上的实验结果表明,L1范数正则... 提出L1范数正则化支持向量机(SVM)聚类算法。该算法能够同时实现聚类和特征选择功能。给出L1范数正则化SVM聚类原问题和对偶问题形式,采用类似迭代坐标下降的方法求解困难的混合整数规划问题。在多组数据集上的实验结果表明,L1范数正则化SVM聚类算法聚类准确率与L2范数正则化SVM聚类算法相近,而且能够实现特征选择。 展开更多
关键词 支持向量机 l1范数 正则化 特征选择 聚类 对偶问题
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基于神经网络的线性电路故障诊断非线性L1范数优化方法 被引量:5
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作者 何怡刚 罗先觉 邱关源 《电子测量与仪器学报》 CSCD 1998年第1期18-22,共5页
本文提出了一个新的模拟电路故障诊断非线性L1范数优化方法。在BanderL1范数代化方法[1-3]基础上增加辅助变量即将电路不可及节点电压增量做为辅助优化变量,构造一个新的故障诊断非线性约束L1范数优化问题,由一次最优化过程得到的解... 本文提出了一个新的模拟电路故障诊断非线性L1范数优化方法。在BanderL1范数代化方法[1-3]基础上增加辅助变量即将电路不可及节点电压增量做为辅助优化变量,构造一个新的故障诊断非线性约束L1范数优化问题,由一次最优化过程得到的解定位最可能故障元件;并应用Hopfield网络原理来处理该L1范数问题。提出了计算元件参数增量的神经网络及其(MO,MI)OTA-C实现。故障诊断实例和计算机模拟结果表明所提方法是可行的。 展开更多
关键词 故障诊断 神经网络 l1范数优化 线性电路
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基于L1范数稀疏距离测度学习的单类分类算法 被引量:4
14
作者 胡正平 路亮 许成谦 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期134-140,共7页
已有单类分类算法通常采用欧氏测度描述样本间相似关系,然而欧氏测度有时难以较好地反映一些数据集样本的内在分布结构,为此提出一种用于改善单类分类器描述性能的高维空间单类数据距离测度学习算法,与已有距离测度学习算法相比,该算法... 已有单类分类算法通常采用欧氏测度描述样本间相似关系,然而欧氏测度有时难以较好地反映一些数据集样本的内在分布结构,为此提出一种用于改善单类分类器描述性能的高维空间单类数据距离测度学习算法,与已有距离测度学习算法相比,该算法只需提供目标类数据,通过引入样本先验分布正则化项和L1范数惩罚的距离测度稀疏性约束,能有效解决高维空间小样本情况下的单类数据距离测度学习问题,并通过采用分块协调下降算法高效的解决距离测度学习的优化问题.学习得到的距离测度能容易地嵌入到单类分类器中,仿真实验结果表明采用学习得到的距离测度能有效改善单类分类器的描述性能,特别能够改善覆盖分类的描述能力,从而使得单类分类器具有更强的推广能力. 展开更多
关键词 模式识别 稀疏距离测度学习 l1范数 单类分类器
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采用加权L1范数稀疏模型构造DOA估计的方法 被引量:3
15
作者 刘楠 宋文龙 +1 位作者 董光辉 冷欣 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期603-607,共5页
在以GPS辐射源发出信号作为探测信号的无源雷达系统中,针对回波通道内强干扰低信噪比情况下的多目标波达方向(DOA)估计问题,根据GPS辐射信号以及无源雷达系统特点,提出一种采用改进加权L1范数的约束模型构造DOA估计的方法。先采用批... 在以GPS辐射源发出信号作为探测信号的无源雷达系统中,针对回波通道内强干扰低信噪比情况下的多目标波达方向(DOA)估计问题,根据GPS辐射信号以及无源雷达系统特点,提出一种采用改进加权L1范数的约束模型构造DOA估计的方法。先采用批处理抵消算法(extensive cancellation algorithm,ECA)估计目标信号的时延和多普勒频移等参数,消除直达波和多径干扰,然后利用改进权值的L1范数作为约束条件,建立稀疏模型进行DOA估计,在低信噪比环境中无需估计干扰参数,以较低的计算复杂度进行准确DOA估计。仿真结果表明:该方法减少了计算复杂度,在相同配置下运行时间比MUSIC-like方法降低了1.18 s;同时也提高了准确性,其均方误差较MUSIC-like方法和Candes方法降低了0.5°~3.7°,低信噪比环境下分辨概率较MUSIC-like方法和Candes方法提高了0.4~0.6。 展开更多
关键词 GPS辐射源 无源雷达 波达方向 l1范数 批处理抵消算法 稀疏模型 均方误差 分辨概率
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稀疏L1范数最小二乘支持向量机 被引量:6
16
作者 梁锦锦 吴德 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第1期293-296,338,共5页
为了提高最小二乘支持向量机的训练速度,提出一种稀疏最小二乘支持向量机L1SLSSVM。该模型采用权重向量的L1范数控制分类间隔,最小二乘损失函数度量误差。将线性和核空间最小二乘支持向量机的训练归结为同一形式,均转化为仅有部分变量... 为了提高最小二乘支持向量机的训练速度,提出一种稀疏最小二乘支持向量机L1SLSSVM。该模型采用权重向量的L1范数控制分类间隔,最小二乘损失函数度量误差。将线性和核空间最小二乘支持向量机的训练归结为同一形式,均转化为仅有部分变量具非负约束的凸二次规划。对比SVM、LSSVM与SLSSVM的数值实验结果表明,L1SLSSVM具有好的稀疏性、高的分类精度和短的训练时间。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 稀疏性 l1范数 非负约束 凸二次规划
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一种基于L1-L1范数稀疏表示的地震反演方法 被引量:4
17
作者 石战战 夏艳晴 +2 位作者 周怀来 王元君 唐湘蓉 《物探与化探》 CAS 北大核心 2019年第4期851-858,共8页
高分辨率地震反演面临着:①地震反演是一个不适定问题,存在多解性;②采集和处理流程产生噪声和畸变降低反演算法的稳定性,针对这两个问题,提出一种基于L1-L1范数稀疏表示的地震反射系数反演方法。该方法利用L1范数正则化项降低反演多解... 高分辨率地震反演面临着:①地震反演是一个不适定问题,存在多解性;②采集和处理流程产生噪声和畸变降低反演算法的稳定性,针对这两个问题,提出一种基于L1-L1范数稀疏表示的地震反射系数反演方法。该方法利用L1范数正则化项降低反演多解性和L1范数拟合项增加噪声鲁棒性。通过井震联合提取子波构建过完备楔形子波字典,然后用L1-L1范数稀疏表示对地震信号进行稀疏分解,实现高分辨率反射系数反演。楔形模型和实际地震资料试算结果表明,该反演算法稳定,具有良好的噪声鲁棒性,通过测井资料标定检验,其反演结果准确可信。 展开更多
关键词 稀疏表示 双极子分解 反射系数反演 l1范数 过完备楔形子波字典
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基于核函数的PCA-L1算法 被引量:4
18
作者 李勇 梁志贞 夏士雄 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期174-175,178,共3页
主成分分析方法由于使用了L2范数,因此对异常值较敏感。针对该问题,提出一种基于核函数的L1范数主成分分析方法。运用核函数将原始数据映射到核空间中得到核矩阵,再利用L1范数使距离函数达到最小。实验结果表明,该算法具有旋转不变性,... 主成分分析方法由于使用了L2范数,因此对异常值较敏感。针对该问题,提出一种基于核函数的L1范数主成分分析方法。运用核函数将原始数据映射到核空间中得到核矩阵,再利用L1范数使距离函数达到最小。实验结果表明,该算法具有旋转不变性,对异常值和非线性问题具有稳定性,且正确识别率较高。 展开更多
关键词 PCA-l1算法 l1范数 核主成分分析 核函数 人脸识别
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基于L1范数凸包数据描述的多观测样本分类算法 被引量:4
19
作者 胡正平 王玲丽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期194-199,共6页
为建立高维空间样本分布的最佳覆盖为目标来实现覆盖分类,该文提出基于L1范数凸包数据描述的多观测样本分类算法。首先对训练集的每个类别以及测试集的多观测样本分别构造凸包模型,这样多观测样本的分类就转化为凸包模型的相似性度量问... 为建立高维空间样本分布的最佳覆盖为目标来实现覆盖分类,该文提出基于L1范数凸包数据描述的多观测样本分类算法。首先对训练集的每个类别以及测试集的多观测样本分别构造凸包模型,这样多观测样本的分类就转化为凸包模型的相似性度量问题。若测试集的凸包模型与训练集无重叠,采用L1范数距离测度进行凸包模型之间的相似性度量;若有重叠,采用L1范数距离测度进行收缩凸包(reduced convex hulls)之间的相似性度量。然后采用最近邻准则作为多观测样本的分类决策。在3个数据库上进行的实验结果,表明该文提出方法对于多观测样本分类具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 模式识别 凸包 l1范数距离测度 最近邻分类 多观测样本
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基于L1-范数距离的最小二乘对支持向量机 被引量:3
20
作者 周燕萍 业巧林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期100-105,130,共7页
最小二乘对支持向量机(LSTSVM)是一种有效的分类技术。然而,该方法需计算点到平面的平方L2-范数距离,从而易受野值或噪声的影响。为了缓解此问题,提出了一种有效的鲁棒LSTSVM方法,即基于L1-范数距离的LSTSVM(LSTSVM_(L1D))。该方法由于... 最小二乘对支持向量机(LSTSVM)是一种有效的分类技术。然而,该方法需计算点到平面的平方L2-范数距离,从而易受野值或噪声的影响。为了缓解此问题,提出了一种有效的鲁棒LSTSVM方法,即基于L1-范数距离的LSTSVM(LSTSVM_(L1D))。该方法由于使用L1范数作为距离度量,因此不易受到野值或噪声数据的影响。此外,设计了一种有效的迭代算法,旨在求解目标问题,并从理论上证明了其收敛性。在人工数据集和UCI数据集上验证了LSTSVM_(L1D)的有效性。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 基于l1-范数距离的LSTSVM l1范数距离 L2范数平方距离
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