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处理噪声问题的泰勒展开交替最小化算法
被引量:
1
1
作者
赵建喜
易丹辉
《数学的实践与认识》
北大核心
2017年第6期187-193,共7页
为了处理图像、计算机视觉和生物信息等领域中广泛存在的稀疏大噪声和高斯噪声问题,提出了一种利用交替方向最小化思想求解主成分追求松弛模型的泰勒展开交替最小化算法(TEAM).采用推广泰勒展开和收缩算子等技术推导出低秩矩阵和稀疏大...
为了处理图像、计算机视觉和生物信息等领域中广泛存在的稀疏大噪声和高斯噪声问题,提出了一种利用交替方向最小化思想求解主成分追求松弛模型的泰勒展开交替最小化算法(TEAM).采用推广泰勒展开和收缩算子等技术推导出低秩矩阵和稀疏大噪声矩阵的迭代方向矩阵,加入连续技术提高算法的收敛速率,设计出TEAM算法的求解步骤.实验中,将TEAM算法与该领域的顶级算法作分析对比.结果表明,TEAM算法时间优势明显,误差优势略好.
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关键词
主成分追求
交替方向最小化
泰勒展开
低秩矩阵
稀疏矩阵
原文传递
题名
处理噪声问题的泰勒展开交替最小化算法
被引量:
1
1
作者
赵建喜
易丹辉
机构
中国人民大学
应用
统计
科学
研究
中心
中国人民大学统计咨询与研究中心
中国人民大学
统计
学院
出处
《数学的实践与认识》
北大核心
2017年第6期187-193,共7页
基金
首都卫生发展科研专项项目(2016-1-4171)
文摘
为了处理图像、计算机视觉和生物信息等领域中广泛存在的稀疏大噪声和高斯噪声问题,提出了一种利用交替方向最小化思想求解主成分追求松弛模型的泰勒展开交替最小化算法(TEAM).采用推广泰勒展开和收缩算子等技术推导出低秩矩阵和稀疏大噪声矩阵的迭代方向矩阵,加入连续技术提高算法的收敛速率,设计出TEAM算法的求解步骤.实验中,将TEAM算法与该领域的顶级算法作分析对比.结果表明,TEAM算法时间优势明显,误差优势略好.
关键词
主成分追求
交替方向最小化
泰勒展开
低秩矩阵
稀疏矩阵
Keywords
principal component pursuit
alternating direction minimization
Taylor expan- sion
low-rank matrix
sparse matrix
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
处理噪声问题的泰勒展开交替最小化算法
赵建喜
易丹辉
《数学的实践与认识》
北大核心
2017
1
原文传递
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参考文献
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