【摘 要】
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稀疏优化方法在稀疏重构、信号估计、人脸识别、机器学习和生物信息学等领域引起了广泛的兴趣.研究者根据具体实际问题背景的稀疏形式构造合适的稀疏优化模型,并对模型进行转变和求解,设计相应的稀疏优化算法,使之更加高效、精确的求解稀疏优化问题的稀疏解.本文主要研究欠定线性系统稀疏解的稀疏优化问题.由于l0范数是非连续非凸的整数值函数,所以稀疏优化问题的求解是NP难的.本文提出了用剩余变量的l1范数代替其l2
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稀疏优化方法在稀疏重构、信号估计、人脸识别、机器学习和生物信息学等领域引起了广泛的兴趣.研究者根据具体实际问题背景的稀疏形式构造合适的稀疏优化模型,并对模型进行转变和求解,设计相应的稀疏优化算法,使之更加高效、精确的求解稀疏优化问题的稀疏解.本文主要研究欠定线性系统稀疏解的稀疏优化问题.由于l0范数是非连续非凸的整数值函数,所以稀疏优化问题的求解是NP难的.本文提出了用剩余变量的l1范数代替其l2范数来降低信号在产生和传输的过程中因数据丢失、数据异常值及噪音强度产生的误差.同时,为了纠正向量x中的一些比较大分量引起的偏差,本文利用近似l0范数的无偏松弛局部正则化模型来恢复欠定线性系统的稀疏解.本文证明了子问题x极小化模型最优解的存在性,利用一般局部非凸正则化稀疏恢复交替方向乘子法(ADMM算法)进行求解,证明了由一般局部非凸正则化稀疏恢复ADMM算法产生的序列的聚点是一阶ε稳定点,并且极限点满足一阶最优性条件.数值实验表明在高斯噪音、高斯混合噪音和α稳定对称(SαS)噪音情况下一般局部非凸正则化稀疏恢复ADMM算法与相应的一般非局部算法稀疏恢复效果相当.该算法在高斯混合噪音和SαS噪音下比在高斯噪音下有更好的恢复性能,并在一定条件下优于YALL1,TL1,Lq-L1-ADMM算法.
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