期刊文献+
共找到64篇文章
< 1 2 4 >
每页显示 20 50 100
基于L_(1/2)正则化的抛物线Radon变换多次波压制方法
1
作者 吴秋莹 胡斌 +1 位作者 刘财 高锐 《吉林大学学报(地球科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期323-336,共14页
在地震数据处理中,多次波的存在会对地震数据成像和地震资料解释带来影响,如何有效地压制多次波干扰是地震勘探中的重要问题。抛物线Radon变换因其高效的特点被广泛应用于多次波压制中,但在野外地震数据采集时,炮检距的有限性会导致变... 在地震数据处理中,多次波的存在会对地震数据成像和地震资料解释带来影响,如何有效地压制多次波干扰是地震勘探中的重要问题。抛物线Radon变换因其高效的特点被广泛应用于多次波压制中,但在野外地震数据采集时,炮检距的有限性会导致变换域中的能量扩散,产生假象,使多次波压制达不到理想的效果。针对此问题,提出一种基于L_(1/2)正则化的稀疏反演高分辨抛物线Radon变换,并应用广义迭代收缩算法(generalized iterated shrinkage algorithm,GISA)进行求解。研究结果表明,L_(1/2)正则化有很强的稀疏约束能力,能提高解的稀疏度,改进信噪分离的效果。与最小二乘反演和基于L_(1)正则化的稀疏反演相比,基于L_(1/2)正则化的稀疏反演高分辨抛物线Radon变换能更有效地压制多次波,并确保了重构数据与原始数据的一致性。 展开更多
关键词 多次波压制 高分辨率抛物线Radon变换 L_(1/2)正则
下载PDF
基于有约束L_(1/2)范数稀疏正则化的声源识别方法
2
作者 潘薇 李远文 +1 位作者 冯道方 黎敏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期166-178,共13页
基于等效源法(equivalent source method,ESM)的近场声全息(near field acoustic holography,NAH)是一种有效的声源识别技术。然而,针对空间稀疏分布的声源识别问题,传统基于L_(2)范数以及基于L_(1)范数的ESM方法分别存在声源幅值被低... 基于等效源法(equivalent source method,ESM)的近场声全息(near field acoustic holography,NAH)是一种有效的声源识别技术。然而,针对空间稀疏分布的声源识别问题,传统基于L_(2)范数以及基于L_(1)范数的ESM方法分别存在声源幅值被低估与算法稳定性差等问题。因此,提出了基于有约束L_(1/2)范数稀疏正则化的声源识别方法,该方法具有强稀疏性与强抗干扰的优势,可以解决传统方法的声源识别精度低的问题。通过数值模拟试验以及普通室内的实测实验,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 声源识别 等效源法(ESM) 有约束L_(1/2)范数 稀疏正则
下载PDF
稀疏反褶积正则化策略优选:数学模型构建与性能评估
3
作者 崔志伟 《理论数学》 2024年第10期261-272,共12页
在地震资料反演中,反褶积是一种重要的压缩地震子波、提高薄层纵向分辨率的地震数据处理方法。由于地层为层状结构,反射系数可视作稀疏的脉冲序列,因此地震反褶积可以描述为稀疏求解问题。然而,反褶积问题通常是病态的,需要引入正则化... 在地震资料反演中,反褶积是一种重要的压缩地震子波、提高薄层纵向分辨率的地震数据处理方法。由于地层为层状结构,反射系数可视作稀疏的脉冲序列,因此地震反褶积可以描述为稀疏求解问题。然而,反褶积问题通常是病态的,需要引入正则化约束以获得稳定和准确的解。本研究介绍了几种不同的正则化方法,包括L1正则化、L2正则化、Cauchy正则化以及结合L1和L2正则化的方法,给出了它们的数学模型,并着重比较了Cauchy正则化与结合L1和L2正则化的方法。通过简单的一维模型和复杂的Marmousi2 (二维)模型的实验,我们评估了这些正则化方法在稀疏脉冲反褶积中的性能表现。结果表明,结合L1和L2正则化的联合方法在噪声抑制和分辨率提升方面表现优异,能够更准确地恢复地下结构的真实反射特性。本文的研究为选择适当的正则化策略以优化地震数据的反褶积处理提供了理论支持和实用指导。In seismic data inversion, deconvolution is an important seismic data processing method that compresses seismic wavelets and improves the vertical resolution of thin layers. Due to the layered structure of the strata, the reflection coefficient can be regarded as a sparse pulse sequence, so seismic deconvolution can be described as a sparse solution problem. However, deconvolution problems are often pathological and require the introduction of regularization constraints to obtain stable and accurate solutions. This study introduces several different regularization methods, including L1 regularization, L2 regularization, Cauchy regularization, and methods combining L1 and L2 regularization. Their mathematical models are given, and the comparison between Cauchy regularization and methods combining L1 and L2 regularization is emphasized. We evaluated the performance of these regularization methods in sparse pulse deconvolution through experiments using a simple one-dimensional model and a complex Marmousi2 (two-dimensional) model. The results show that the joint method combining L1 and L2 regularization performs well in noise suppression and resolution improvement, and can more accurately restore the true reflection characteristics of underground structures. This study provides theoretical support and practical guidance for selecting appropriate regularization strategies to optimize the deconvolution processing of seismic data. 展开更多
关键词 地震反演 稀疏性 正则因子 Cauchy正则 L1/2正则 反射系数
下载PDF
L1+L2正则化逻辑斯蒂模型分类算法 被引量:4
4
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 逻辑斯蒂模型
下载PDF
基于L_(2,1)模和图正则化的低秩迁移子空间学习 被引量:2
5
作者 屈磊 方怡 +1 位作者 熊友玲 唐俊 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1738-1749,共12页
本文提出一种基于L_(2,1)模和图正则化的低秩迁移子空间学习方法.首先,在低秩重构过程中通过对重构矩阵施加具有旋转不变性的L_(2,1)模约束,可在挖掘目标域数据的关键特征的同时提高算法对不同姿态图片分类的鲁棒性.其次,在目标函数中... 本文提出一种基于L_(2,1)模和图正则化的低秩迁移子空间学习方法.首先,在低秩重构过程中通过对重构矩阵施加具有旋转不变性的L_(2,1)模约束,可在挖掘目标域数据的关键特征的同时提高算法对不同姿态图片分类的鲁棒性.其次,在目标函数中引入图结构的正则化,使得迁移时数据中的局部几何结构信息得以充分利用,进一步提高了分类性能.最后,为解决源域数据较少导致的欠完备特征空间覆盖问题,在公共子空间中利用源域数据和目标域数据联合构造字典,保证了重构的鲁棒性.在Caltech256, Office, CMU–PIE, COIL20, USPS, MNIST, VOC2007和MSRC数据库上的大量对比实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 迁移学习 低秩重构 L2 1 正则
下载PDF
基于多字典L1/2正则化的超分辨率重建算法 被引量:3
6
作者 徐志刚 李文文 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2017年第3期354-362,共9页
为详细表达图像高频细节信息,提高重建图像质量,提出了一种基于多字典L1/2正则化的超分辨率重建算法。该算法在稀疏重建字典对训练阶段,为有效提取低分辨率图像边缘、纹理等特征细节信息,采用改进的一阶二阶导数方法对低分辨率图像进行... 为详细表达图像高频细节信息,提高重建图像质量,提出了一种基于多字典L1/2正则化的超分辨率重建算法。该算法在稀疏重建字典对训练阶段,为有效提取低分辨率图像边缘、纹理等特征细节信息,采用改进的一阶二阶导数方法对低分辨率图像进行特征提取;而在图像重建阶段,为解决基于L1正则模型得到的解时常不够稀疏,重建图像质量有待进一步提高的问题,采用L1/2范数代替L1范数构建超分辨率重建模型。实验表明,与现有算法相比较,该算法可更好地表达图像细节部分信息,并能提高图像的重建质量。 展开更多
关键词 超分辨率重建 特征提取 L1/2正则
下载PDF
自适应加权编码L_(1/2)正则化的图像重建算法 被引量:4
7
作者 查志远 刘辉 +1 位作者 尚振宏 李润鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期835-839,862,共6页
针对图像重建过程中噪声去除问题,提出一种自适应加权编码L1/2正则化重建算法。首先,考虑到许多真实图像中不仅含有高斯噪声,而且含有拉普拉斯噪声,设计一种改进的L1-L2混合误差模型(IHEM)算法,该算法兼顾了L1范数与L2范数的各自优点;其... 针对图像重建过程中噪声去除问题,提出一种自适应加权编码L1/2正则化重建算法。首先,考虑到许多真实图像中不仅含有高斯噪声,而且含有拉普拉斯噪声,设计一种改进的L1-L2混合误差模型(IHEM)算法,该算法兼顾了L1范数与L2范数的各自优点;其次,由于迭代过程中噪声分布会发生改变,设计一种自适应隶属度算法,该算法可以减少迭代次数和运算时间;利用一种自适应加权编码方法,该方法可以有效地去除含有重尾分布特性的拉普拉斯噪声;另外,设计一种L1/2正则化算法,该算法可以得到较稀疏的解。实验结果表明,相比IHEM算法,自适应L1/2正则化图像重建算法的峰值信噪比(PSNR)平均提高了3.46 d B,结构相似度(SSIM)平均提高了0.02,对含有多种噪声的图像处理具有比较理想的效果。 展开更多
关键词 L1/2正则 自适应隶属度 加权编码 稀疏解 L1-L2混合误差模型
下载PDF
基于L_(1-2)正则化的地震波阻抗“块”反演 被引量:6
8
作者 耿伟恒 陈小宏 +3 位作者 李景叶 汤韦 吴凡 张俊杰 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1409-1417,I0006,I0007,共11页
波阻抗反演技术已经相当成熟,但仍然存在反问题的不适定性、反演的分辨率低以及对地层边界刻画不清晰等问题。为此,提出基于L_(1-2)正则化的地震波阻抗“块”反演方法。在前人的基础上,将L_(1-2)正则化引入基于模型的波阻抗反演,通过借... 波阻抗反演技术已经相当成熟,但仍然存在反问题的不适定性、反演的分辨率低以及对地层边界刻画不清晰等问题。为此,提出基于L_(1-2)正则化的地震波阻抗“块”反演方法。在前人的基础上,将L_(1-2)正则化引入基于模型的波阻抗反演,通过借鉴全变分正则化的思想,利用叠后地震数据直接获得波阻抗反演结果。首先,推导线性化的波阻抗正演近似公式并分析精度;然后,基于贝叶斯理论,引入L_(1-2)正则化构建波阻抗反演的目标函数,利用迭代重加权最小二乘算法求解目标函数,获得波阻抗反演结果。由于波阻抗反演为单道反演算法,反演多道数据时道与道之间会产生空间不连续现象,因此对反演结果执行f-x域空间预测滤波改善由噪声和单道反演算法带来的空间不连续性。相关系数的定量对比证明了基于L_(1-2)范数的反演结果优于基于L1范数和L2范数。合成数据和实际资料反演验证了所提方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 波阻抗反演 L_(1-2)正则 贝叶斯理论 迭代重加权最小二乘 目标函数 分辨率
下载PDF
基于L_(1/2)正则化的超分辨率图像重建算法 被引量:7
9
作者 王欢 王永革 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第20期191-194,共4页
为提高图像重建质量,研究超分辨率图像重建技术与稀疏表示理论,提出一种基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法。将L1/2正则化理论运用到字典学习中,利用学习得到的字典重建高分辨率图像。实验结果表明,该算法的图像重建效果优于基于L1... 为提高图像重建质量,研究超分辨率图像重建技术与稀疏表示理论,提出一种基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法。将L1/2正则化理论运用到字典学习中,利用学习得到的字典重建高分辨率图像。实验结果表明,该算法的图像重建效果优于基于L1正则化的超分辨率图像重建算法。 展开更多
关键词 L1 2正则 稀疏表示 超分辨率图像重建 K-SVD算法 字典学习 训练样本
下载PDF
基于L_(1/2)正则化的三维人体姿态重构 被引量:4
10
作者 洪金华 张荣 郭立君 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1086-1095,共10页
针对从给定2D特征点的单目图像中重构对象的3D形状问题,本文在形状空间模型的基础上,结合L_(1/2)正则化和谱范数的性质提出一种基于L_(1/2)正则化的凸松弛方法,将形状空间模型的非凸求解问题通过凸松弛方法转化为凸规划问题;在采用ADMM... 针对从给定2D特征点的单目图像中重构对象的3D形状问题,本文在形状空间模型的基础上,结合L_(1/2)正则化和谱范数的性质提出一种基于L_(1/2)正则化的凸松弛方法,将形状空间模型的非凸求解问题通过凸松弛方法转化为凸规划问题;在采用ADMM算法对凸规划问题进行优化求解过程中,提出谱范数近端梯度算法保证解的正交性与稀疏性.利用所提的优化方法,基于形状空间模型和3D可变形状模型在卡内基梅隆大学运动捕获数据库上进行3D人体姿态重构,定性和定量对比实验结果表明本文方法均优于现有的优化方法,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 3D重构 稀疏表示 L1/2正则 凸规划
下载PDF
L_(1/2)范数正则化模型修正方法在结构损伤识别中的应用 被引量:2
11
作者 田福志 洪祖江 +1 位作者 张纯 宋固全 《南昌大学学报(理科版)》 CAS 北大核心 2016年第2期131-136,共6页
利用结构损伤时损伤参数所具有的稀疏性,基于灵敏度分析的有限元模型修正方法,提出一种结合L1/2范数正则化过程的结构损伤识别方法。与以Tikhonov正则化为代表的二次型正则化过程相比,L1/2范数正则化可以有效改善识别结果过度光滑的缺陷... 利用结构损伤时损伤参数所具有的稀疏性,基于灵敏度分析的有限元模型修正方法,提出一种结合L1/2范数正则化过程的结构损伤识别方法。与以Tikhonov正则化为代表的二次型正则化过程相比,L1/2范数正则化可以有效改善识别结果过度光滑的缺陷;与以L1范数正则化为代表的一次型正则化过程相比较,L1/2范数正则化识别结果更准确。二维框架模型为例的损伤识别数值模拟表明,L1/2范数正则化方法与模型修正方法相结合可以有效抑制实测模态参数中噪声的影响,对于结构局部损伤有更好的识别效果。 展开更多
关键词 模型修正 L1/2范数正则 L1范数正则 TIKHONOV正则 损伤识别
下载PDF
基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率图像重建 被引量:2
12
作者 王宝成 李波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期598-600,605,共4页
为了更好地利用低分辨率人脸图像,提出了一种基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率重建。在人脸重建的过程中,使用非负矩阵分解将人脸图像放大到合适的中等分辨率,使用局部纹理约束加强纹理特征提取;然后使用局部稀疏先验进行人... 为了更好地利用低分辨率人脸图像,提出了一种基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率重建。在人脸重建的过程中,使用非负矩阵分解将人脸图像放大到合适的中等分辨率,使用局部纹理约束加强纹理特征提取;然后使用局部稀疏先验进行人脸图像重建,再次加入重建约束和局部纹理约束。为了使获取的人脸图像稀疏系数更加稀疏,使用L1/2正则化求解稀疏表示系数。实验结果表明,重建的人脸图像保持了原图像的结构,可以实现很好的重建结果,并且具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 稀疏表示 人脸图像 图像重建 L1/2正则 局部纹理约束
下载PDF
基于模糊L1/2正则化的无线传感网络拥塞控制研究 被引量:2
13
作者 金鑫 杨阳 +2 位作者 李振兴 刘智 程果 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2019年第4期66-70,共5页
无线传感网络在传输数据过程中,越靠近中心节点越容易产生拥塞,针对无线传感网络的拥塞问题,提出一种L1/2正则化和模糊神经网络相结合的拥塞控制算法。该算法在发送端对采集数据进行压缩观测,融合数据,达到初步缓解拥塞的效果。由于网... 无线传感网络在传输数据过程中,越靠近中心节点越容易产生拥塞,针对无线传感网络的拥塞问题,提出一种L1/2正则化和模糊神经网络相结合的拥塞控制算法。该算法在发送端对采集数据进行压缩观测,融合数据,达到初步缓解拥塞的效果。由于网路的传输数据量与压缩观测矩阵维数成正比关系,网络的拥塞程度很难用精确地数学模型描述,所以采用模糊神经网络对压缩感知观测矩阵维数进行自动的调整,增强算法对网络不同程度拥塞的适应性。在接收端采用L1/2正则化方法对无线传感网络压缩后的传输数据进行重构,重构精度高,数据损失小,实现对网络拥塞的全局控制。最后,对该算法进行MATLAB仿真实验,实验结果显示,该算法能够缓解无线传感网络的拥塞问题且效果明显,在不同的拥塞状况下,网络的吞吐量增大25%~50%,丢包率降低20%~55%,时延减少6s。 展开更多
关键词 无线传感网络 模糊神经网络控制 L1/2正则 拥塞控制
下载PDF
自适应的L1-L2范数正则化图像去噪方法 被引量:1
14
作者 豆泽阳 毕翔 曹宝杰 《中国传媒大学学报(自然科学版)》 2016年第1期50-55,共6页
提出了一种自适应的L1-L2范数正则化图像去噪方法。相比传统的L1范数正则化与L2范数正则化,新方法有效消除了阶梯效应,同时较好的保持了图像边缘信息。为了提高计算效率,将Split Bregman算法框架应用到提出的模型中,有效的提升了收敛速... 提出了一种自适应的L1-L2范数正则化图像去噪方法。相比传统的L1范数正则化与L2范数正则化,新方法有效消除了阶梯效应,同时较好的保持了图像边缘信息。为了提高计算效率,将Split Bregman算法框架应用到提出的模型中,有效的提升了收敛速率并减少了计算时间。实验结果与分析验证了L1-L2范数正则化模型在图像去噪效果与计算效率的有效性。 展开更多
关键词 图像去噪 自适应 L1-L2正则 SPLIT Bregman迭代
下载PDF
基于L_(1/2)自适应稀疏正则化的图像重建算法 被引量:1
15
作者 叶向荣 刘怡俊 +1 位作者 陈云华 熊炯涛 《广东工业大学学报》 CAS 2017年第6期43-48,共6页
为了解决图像超分辨率重建过程中出现的问题,结合图像的稀疏表示,增加控制邻近块兼容性的约束,建立具有邻近块兼容性约束的L1/2稀疏正则化模型.采用加权L2范式代替Lp(0<p<1)范式,对迭代加权最小二乘法进行转化,提出一种自适应正... 为了解决图像超分辨率重建过程中出现的问题,结合图像的稀疏表示,增加控制邻近块兼容性的约束,建立具有邻近块兼容性约束的L1/2稀疏正则化模型.采用加权L2范式代替Lp(0<p<1)范式,对迭代加权最小二乘法进行转化,提出一种自适应正则化参数选取的算法.通过拼接字典的方法,训练出重要的特征并优化了重建图像的质量.实验结果表明,该重建方法在去噪和保留边缘信息方面具有较好的效果,重建的高分辨率图像在视觉上具有清晰锐利的特点,而且在峰值信噪比和结构相似度两项指标上都优于传统的重建方法. 展开更多
关键词 L1/2非凸优 稀疏表示 自适应正则 超分辨率重建 邻近块兼容性 拼接字典
下载PDF
基于L1/2正则化理论的地震稀疏反褶积 被引量:8
16
作者 康治梁 张雪冰 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期855-863,共9页
地震反褶积是一种重要的压缩地震子波、提高薄层纵向分辨率的地震数据处理方法。在层状地层的假设下,反射系数可视作稀疏的脉冲序列,所以地震反褶积可以描述为一个稀疏求解问题,L 1正则化被广泛用于解决稀疏问题,但近年来一些文献证明L ... 地震反褶积是一种重要的压缩地震子波、提高薄层纵向分辨率的地震数据处理方法。在层状地层的假设下,反射系数可视作稀疏的脉冲序列,所以地震反褶积可以描述为一个稀疏求解问题,L 1正则化被广泛用于解决稀疏问题,但近年来一些文献证明L 1正则化的稀疏表达能力不是最优的。针对这一问题,基于快速发展的L 1/2正则化理论,提出将L 1/2正则化作为反射系数的稀疏约束进行地震反褶积处理,并使用其特定的阈值迭代算法进行求解,对单道模型的测试证实了该方法对正则化参数和噪声有较好的适应能力。简单二维模型和Marmousi2模型数据的测试结果表明,基于该方法的反演结果能较好地拟合反射系数振幅,并且对噪声干扰的鲁棒性更强,能够更好地保护弱反射系数。实际数据应用结果表明,该方法能有效消除子波影响,较好地分辨出薄层结构和透镜体结构,为地震数据高分辨处理提供了有力工具。 展开更多
关键词 地震反演 稀疏性 L 1正则 L 1/2正则理论 非凸正则 高分辨率 薄层识别
下载PDF
分布式L_(1/2)正则化
17
作者 王璞玉 张海 曾锦山 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2017年第3期332-342,共11页
研究数据集被分割并存储于不同处理器时的特征提取和变量选择问题,其中处理器通过某种网络结构相互连接.提出分布式L_(1/2)正则化方法,基于ADMM算法给出分布式L_(1/2)正则化算法,证明了算法的收敛性.算法通过相邻处理器之间完成信息交互... 研究数据集被分割并存储于不同处理器时的特征提取和变量选择问题,其中处理器通过某种网络结构相互连接.提出分布式L_(1/2)正则化方法,基于ADMM算法给出分布式L_(1/2)正则化算法,证明了算法的收敛性.算法通过相邻处理器之间完成信息交互,其变量选择结果与数据集不分割时利用L_(1/2)正则化相同.实验表明,所提出的新算法有效、实用,适合于分布式存储数据处理. 展开更多
关键词 分布式 稀疏 L1/2正则 ADMM算法
下载PDF
均分式L1/2正则化稀疏表示特征选择方法 被引量:2
18
作者 张笑朋 降爱莲 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第6期1621-1625,共5页
针对高维数据中出现的特征冗余问题,提出一种均分式L1/2正则化稀疏表示特征选择方法。根据特征数将高维数据集平均分成若干份,使用阈值迭代算法对每个特征子集进行L1/2正则化特征选择计算,聚合经过滤的数据集,运行L1/2正则化特征选择算... 针对高维数据中出现的特征冗余问题,提出一种均分式L1/2正则化稀疏表示特征选择方法。根据特征数将高维数据集平均分成若干份,使用阈值迭代算法对每个特征子集进行L1/2正则化特征选择计算,聚合经过滤的数据集,运行L1/2正则化特征选择算法。该特征选择方法能够选择出更具代表性的特征,减少时间开销。实验结果表明,该方法适用于高维数据和低维数据。 展开更多
关键词 稀疏表示 L1/2正则 特征选择 均分式L1/2正则 高维
下载PDF
基于L_(1/2)范数正则化的塑性回声状态网络故障诊断模型 被引量:1
19
作者 逯程 徐廷学 王虹 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期535-541,共7页
为了提升储备池的动态适应性能,克服回声状态网络(ESN)输出权值求解的病态不适定问题,平衡其拟合与泛化能力,提出了一种基于L_(1/2)范数正则化的塑性回声状态网络故障诊断模型。在储备池构建中引入BCM规则对连接权矩阵进行预训练,并在... 为了提升储备池的动态适应性能,克服回声状态网络(ESN)输出权值求解的病态不适定问题,平衡其拟合与泛化能力,提出了一种基于L_(1/2)范数正则化的塑性回声状态网络故障诊断模型。在储备池构建中引入BCM规则对连接权矩阵进行预训练,并在目标函数中添加L_(1/2)范数惩罚项以提高稀疏化效率,利用一个光滑化的L_(1/2)正则子克服迭代数值振荡问题,并采用半阈值迭代法对模型进行求解。将模型应用于机载电台的故障诊断问题中,仿真结果证明了模型的有效性和优越性。 展开更多
关键词 储备池 回声状态网络(ESN) BCM规则 L1/2范数正则 半阈值迭代法 故障诊断
下载PDF
投影梯度算法求解非线性反问题的αl_(1)-βl_(2)正则化
20
作者 赵祝光 丁亮 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 CAS 2021年第6期12-17,共6页
研究非线性不适定算子方程A(x)=y的αl_(1)-βl_(2)稀疏正则化的求解问题.由于现有的ST-(αl_(1)-βl_(2))算法可以任意慢,将基于广义条件梯度方法的投影梯度算法推广至求解非线性反问题的非凸αl_(1)-βl_(2)稀疏正则化,并证明其稳定性... 研究非线性不适定算子方程A(x)=y的αl_(1)-βl_(2)稀疏正则化的求解问题.由于现有的ST-(αl_(1)-βl_(2))算法可以任意慢,将基于广义条件梯度方法的投影梯度算法推广至求解非线性反问题的非凸αl_(1)-βl_(2)稀疏正则化,并证明其稳定性.此外,通过Morozov偏差原则确定l_(1)-球约束半径R. 展开更多
关键词 非线性不适定问题 αl_(1)-βl_(2)稀疏正则 广义条件梯度算法 Morozov偏差原则 投影梯度方法
下载PDF
上一页 1 2 4 下一页 到第
使用帮助 返回顶部