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基于L1-SSA-SVM模型的城镇燃气短期负荷预测
1
作者 肖荣鸽 夏海平 +2 位作者 李雨泽 刘鸿嘉 张青松 《区域供热》 2024年第6期150-158,共9页
精准及时的燃气负荷预测对于充分调配燃气资源,保障居民用气问题是十分重要的,然而燃气负荷本身具有非线性的特点,故想要建成固定模拟机理十分困难。为了找到更加精准的燃气负荷预测模型,提出了一种利用L1(Least absolute shrinkage and... 精准及时的燃气负荷预测对于充分调配燃气资源,保障居民用气问题是十分重要的,然而燃气负荷本身具有非线性的特点,故想要建成固定模拟机理十分困难。为了找到更加精准的燃气负荷预测模型,提出了一种利用L1(Least absolute shrinkage and selection operator,Lasso Regression)范数特征选择分析关联度,基于优化麻雀算法SSA(Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化支持向量机(support vector machines,SVM)的燃气负荷预测模型。利用L1范数特征选择在燃气负荷相关的11个影响因素中选择,通过分析不同影响因素之间的关联度,让其中一部分影响因素的系数缩小,产生一个稀疏权值矩阵,剔除关联度相对较小的影响因素。将关联度较高的影响因素作为SVM的输入,再对支持向量机模型的惩罚因子c及核函数参数g进行优化,建立L1-SSA-SVM模型预测城镇燃气负荷,并验证其准确性和有效性。结果表明:所提出模型MAPE为0.65%,远低于传统的支持向量机模型以及传统麻雀搜索算法优化的支持向量机模型,同时,使用L1范数特征选择对影响燃气负荷预测的因素进行筛选能有效地提高所建立模型的预测精准度,文中所提出的L1-SSA-SVM模型具有十分广泛的适用性。 展开更多
关键词 燃气负荷预测 麻雀搜索算法 l1范数特征选择 支持向量机模型
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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
2
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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Adaptive multiple subtraction using a constrained L1-norm method with lateral continuity 被引量:9
3
作者 Pang Tinghua Lu Wenkai Ma Yongjun 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2009年第3期241-247,299,300,共9页
The Lt-norm method is one of the widely used matching filters for adaptive multiple subtraction. When the primaries and multiples are mixed together, the L1-norm method might damage the primaries, leading to poor late... The Lt-norm method is one of the widely used matching filters for adaptive multiple subtraction. When the primaries and multiples are mixed together, the L1-norm method might damage the primaries, leading to poor lateral continuity. In this paper, we propose a constrained L1-norm method for adaptive multiple subtraction by introducing the lateral continuity constraint for the estimated primaries. We measure the lateral continuity using prediction-error filters (PEF). We illustrate our method with the synthetic Pluto dataset. The results show that the constrained L1-norm method can simultaneously attenuate the multiples and preserve the primaries. 展开更多
关键词 Multiple attenuation adaptive multiple subtraction l1-norm lateral continuity
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A NEURAL-BASED NONLINEAR L_1-NORM OPTIMIZATION ALGORITHM FOR DIAGNOSIS OF NETWORKS* 被引量:8
4
作者 He Yigang (Department of Electrical Engineering, Hunan University, Changsha 410082)Luo Xianjue Qiu Guanyuan(School of Electrical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049) 《Journal of Electronics(China)》 1998年第4期365-371,共7页
Based on exact penalty function, a new neural network for solving the L1-norm optimization problem is proposed. In comparison with Kennedy and Chua’s network(1988), it has better properties.Based on Bandler’s fault ... Based on exact penalty function, a new neural network for solving the L1-norm optimization problem is proposed. In comparison with Kennedy and Chua’s network(1988), it has better properties.Based on Bandler’s fault location method(1982), a new nonlinearly constrained L1-norm problem is developed. It can be solved with less computing time through only one optimization processing. The proposed neural network can be used to solve the analog diagnosis L1 problem. The validity of the proposed neural networks and the fault location L1 method are illustrated by extensive computer simulations. 展开更多
关键词 FAUlT DIAGNOSIS l1-norm NEURAl OPTIMIZATION
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ZONAL SPHERICAL POLYNOMIALS WITH MINIMAL L_1-NORM
5
作者 M. Reimer 《Analysis in Theory and Applications》 1995年第3期22-35,共14页
Radial functions have become a useful tool in numerical mathematics. On the sphere they have to be identified with the zonal functions. We investigate zonal polynomials with mass concentration at the pole, in the sens... Radial functions have become a useful tool in numerical mathematics. On the sphere they have to be identified with the zonal functions. We investigate zonal polynomials with mass concentration at the pole, in the sense of their L1-norm is attaining the minimum value. Such polynomials satisfy a complicated system of nonlinear e-quations (algebraic if the space dimension is odd, only) and also a singular differential equation of third order. The exact order of decay of the minimum value with respect to the polynomial degree is determined. By our results we can prove that some nodal systems on the sphere, which are defined by a minimum-property, are providing fundamental matrices which are diagonal-dominant or bounded with respect to the ∞-norm, at least, as the polynomial degree tends to infinity. 展开更多
关键词 ZONAl SPHERICAl POlYNOMIAlS WITH MINIMAl l1-norm
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基于L1范数的瞬变电磁非线性反演 被引量:15
6
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
7
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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结合L^1拟合项的Chan-Vese模型 被引量:9
8
作者 唐利明 方壮 +2 位作者 向长城 黄大荣 陈世强 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期1707-1715,共9页
为了提高Chan-Vese(CV)模型对椒盐噪声的鲁棒性,提出一个结合L1拟合项的CV模型.首先采用L1拟合和L2拟合的线性组合构造一个新的拟合项,然后通过调整这2个拟合的权重以提升该模型对不同噪声图像分割的灵活性,最后利用交替迭代算法对模型... 为了提高Chan-Vese(CV)模型对椒盐噪声的鲁棒性,提出一个结合L1拟合项的CV模型.首先采用L1拟合和L2拟合的线性组合构造一个新的拟合项,然后通过调整这2个拟合的权重以提升该模型对不同噪声图像分割的灵活性,最后利用交替迭代算法对模型进行求解.采用被不同噪声污染的人造图像和自然图像进行实验的结果表明,该模型对噪声图像可以取得较好的分割结果,并且对于椒盐噪声污染图像的分割,比CV模型、LBF模型和VFCMS模型更具优势. 展开更多
关键词 图像分割 CHAN-VESE模型 椒盐噪声 高斯噪声 l^1范数
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基于l_1范数的电容层析成像图像重建算法 被引量:15
9
作者 王丕涛 王化祥 孙犇渊 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第18期4709-4714,共6页
传统电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)系统图像重建算法一般基于l2范数优化方法,其解具有一定的平滑性。文中引入l1范数同时作为数据项和正则化项,将问题转化为凸优化问题,采用原始–对偶内插点法(primal-dual inte... 传统电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)系统图像重建算法一般基于l2范数优化方法,其解具有一定的平滑性。文中引入l1范数同时作为数据项和正则化项,将问题转化为凸优化问题,采用原始–对偶内插点法(primal-dual interior-point method,PDIPM)进行数值计算,并对数据项和正则化项分别取l2范数或l1范数的不同模型,通过重建图像质量、迭代次数、求解时间和图像相对误差等评价指标进行比较。算法采用仿真数据和实际气固两相流实验数据进行评估。实验结果表明,该模型可以避免图像的过度平滑,能够对物场中不同介质有效区分,重建质量较好。 展开更多
关键词 电容层析成像 原始-对偶内插点法 图像重建 正则化 l1范数
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基于加权L_1范数的CS-DOA算法 被引量:5
10
作者 刘福来 彭泸 +1 位作者 汪晋宽 杜瑞燕 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期654-657,共4页
针对基于L1范数约束的压缩感知理论的恢复算法出现虚假目标,恶化DOA估计性能的问题,提出了一种基于加权L1范数的CS-DOA估计算法.该算法利用噪声子空间与信号子空间的正交性,构造了一个加权矩阵,然后对L1范数约束模型进行加权.通过此加... 针对基于L1范数约束的压缩感知理论的恢复算法出现虚假目标,恶化DOA估计性能的问题,提出了一种基于加权L1范数的CS-DOA估计算法.该算法利用噪声子空间与信号子空间的正交性,构造了一个加权矩阵,然后对L1范数约束模型进行加权.通过此加权处理,该算法能够使恢复的系数向量具有更好的稀疏性,并能有效地抑制伪峰,从而获得更精确的DOA估计.仿真结果验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 波达方向估计 压缩感知 奇异值分解 加权矩阵 l1 范数最小化
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基于L_1/L_2范数的表面多次波自适应相减方法 被引量:8
11
作者 井洪亮 石颖 +1 位作者 李莹 宋元东 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期619-625,2,共7页
依据L1和L2范数自适应相减方法的特性,提出了联合L1/L2范数的表面多次波自适应相减方法,并引入GPU并行加速,在充分发挥两种方法优势的同时,有效缓解了两种自适应相减方法限制性条件引发的问题,在较短的时间内获得收敛的维纳滤波器,并且... 依据L1和L2范数自适应相减方法的特性,提出了联合L1/L2范数的表面多次波自适应相减方法,并引入GPU并行加速,在充分发挥两种方法优势的同时,有效缓解了两种自适应相减方法限制性条件引发的问题,在较短的时间内获得收敛的维纳滤波器,并且较好地拟合多次波模型和原始记录中的多次波。文中方法无需L2范数方法的假设条件,相比于L1范数方法提高了计算效率。理论模型和实际海洋地震数据测试表明,基于L1/L2范数的GPU并行加速的表面多次波自适应相减方法可有效压制地震数据中的表面多次波。 展开更多
关键词 SRME 自适应相减 l1范数 l2范数 GPU
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基于差分算子的和声搜索算法求解非线性l_1模极小化问题 被引量:4
12
作者 雍龙泉 刘三阳 +2 位作者 张建科 杨国平 拓守恒 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期541-546,共6页
针对一类目标函数非光滑的l1模极小化问题,提出了一种改进的和声搜索算法.结合差分进化算法的变异策略,用差分向量算子取代和声搜索算法的音调微调.实验结果表明,改进后的和声搜索算法能够获得原问题的全体解.
关键词 l1模极小化问题 和声搜索算法 差分进化算法 音调微调
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L1+L2正则化逻辑斯蒂模型分类算法 被引量:4
13
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
14
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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l_1范数最近邻凸包分类器在人脸识别中的应用 被引量:5
15
作者 周晓飞 姜文瀚 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第4期234-235,238,共3页
l1范数作为重要的距离测度,在模式识别中有着较为广泛的应用。在不同的范数定义下,相同分类机理的分类算法一般会有不同的分类效果。本文提出l1范数下的最近邻凸包人脸识别算法。该算法将最近邻凸包分类算法的范数定义由l2范数推广到l1... l1范数作为重要的距离测度,在模式识别中有着较为广泛的应用。在不同的范数定义下,相同分类机理的分类算法一般会有不同的分类效果。本文提出l1范数下的最近邻凸包人脸识别算法。该算法将最近邻凸包分类算法的范数定义由l2范数推广到l1范数,以测试点到各训练类凸包的l1范数距离作为最近邻分类的相似性度量。在ORL标准人脸数据库上的验证实验中,该方法取得了良好的识别效果。 展开更多
关键词 人脸识别 最近邻凸包 l1范数 分类
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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
16
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
17
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
18
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
19
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
20
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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