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硬阈值追踪算法的本质是一个最小二乘问题,存在复杂度高、收敛性差、运行时间长等缺点。引入Nesterov方法用于优化稀疏解的凸松弛现象,引入逐次松弛迭代法优化传统硬阈值线性方程组,理论证明优化结果具有良好的收敛性,仿真实验说明优化后的算法有效降低了算法复杂度及运行时间。
一种优化的硬阈值追踪算法的研究
【摘 要】
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硬阈值追踪算法的本质是一个最小二乘问题,存在复杂度高、收敛性差、运行时间长等缺点。引入Nesterov方法用于优化稀疏解的凸松弛现象,引入逐次松弛迭代法优化传统硬阈值线性方程组,理论证明优化结果具有良好的收敛性,仿真实验说明优化后的算法有效降低了算法复杂度及运行时间。
【机 构】
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浙江工业职业技术学院,浙江大学
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2020年04期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(LQ18A010003,11426205),绍兴市科技局资助项目(2015B70013)
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