稀疏解相关论文
线性方程组的求解问题是数值代数领域中研究和讨论的一个重要课题.由于很多实际问题都可以转化为线性方程组的求解问题,这使得求解......
页岩微观结构认识是页岩气勘探开发的基础.传统的探测手段是基于表面的有损观测方法.本文应用上海光源同步辐射技术对页岩结构进行......
期刊
对于大规模问题的稀疏解的求解，我们往往是将这一非凸优化问题转换为凸优化问题求解，即划归为对大规模凸规划问题进行求解.近些年来，......
近年来，压缩感知理论及其应用成为国际上最热门的研究方向之一。压缩感知理论包括稀疏表示、编码测量、信号重构三个方面，它的核心思......
绝对值方程问题（AVEs）是一个NP-hard问题．研究表明：当满足一定条件时，线性互补问题（linear complementarity problem）等价于绝对值方程问......
支持向量机(SVM)是一种有效的数据挖掘算法，被广泛用于分类和预测问题。但是训练样本规模较大时，支持向量机求解凸二次规划问题的计......
最小二乘支持向量机(LSSVM)是支持向量机(SVM)的一种变形，被广泛的应用于分类与回归问题中。与SVM解二次规划问题相比，LSSVM可转化为......
我们已经知道利用神经网络方法解决问题的优点：(i)基于神经网络的微分方程的解决方法是可微的，可以用在任何后续的计算，另一方面大多......
本文提出基于prox算子不动点算法（fixed-point algorithm）求解NP难的绝对值方程组Ax-x=b的最稀疏解.该算法首先将问题松弛为l1范数最......
压缩感知理论（CS）是现代信号处理领域中一个崭新的研究方向,信号的快速优化重建是该理论的研究热点。实际工程应用中,由于各种误差不......
针对现有压缩感知重构算法存在的不足,提出了一种梯度迭代重构算法,利用1-范数补偿条件,确保获得稀疏解,设常数λ,减少迭代步骤,通......
传统最小二乘支持向量机（LSSVM）一般通过随机选择部分样本得到核矩阵的低秩近似提高解的稀疏性,为了使该近似分解用尽可能小的低秩矩......
期刊
根据广义重心坐标线性运算的性质与特点,运用广义重心坐标的稀疏解权函数的调和平均组合方法,对空间凸多面体顶点设计了一种求解广......
针对强遮挡导致的跟踪目标失效问题,提出一种基于字典学习改进的时空上下文算法.先在目标和上下文区域构建前景字典和上下文字典,......
随着地震勘探目标从构造型油气藏向岩性油气藏的转变，地震勘探难度日益增大，这就要求从地震数据中获得更多可靠且具有明确地质含义的......
压缩感知包括压缩采样与稀疏重构,是一种计算欠定线性方程组稀疏解的方法.大规模快速重构方法是压缩感知的研究热点.提出一种匹配......
本文给出了提出了求解绝对值方程组稀疏解的两种算法：其一是l1方法.利用‖x‖1来逼近‖x‖0,文中证明了该方法实质上是求解一个线性......
针对米波雷达由于波束宽和地面反射多径引起的测高难题，提出一种基于稀疏解的米波雷达低仰角测高法。该方法首先构造基于类-P范数稀......
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......
作为数据预处理的一种常用的手段,特征选择不仅能够提高分类器的分类性能,而且能增加对分类结果的解释性。针对基于稀疏学习的特征......
基于目标在空域分布稀疏的性质,通过引入压缩感知（Compressive Sensing或Compressive Sampling,CS）理论的思想,提出一种基于奇异值分......
为了提高勘探精度及采油效率,需要更深入地了解地质构造,因此断层面模型的重构有着重要的意义,为此提出了基于再生核神经网络的断......
近几年,稀疏优化问题得到了很大的关注.在信息传输、图像压缩成像系统、模式识别、生物传感等领域,稀疏求解算法得到了很好的应用,......
针对欠定线性方程组稀疏解的求解问题,文中提出两个改进的迭代重加权最小范数解算法（IRMNS）及一个光滑的0函数算法.其中,第一个算法......
为了求解空间广义重心坐标,提出基于向量代数的广义重心坐标计算方法。基于部分点稀疏解的唯一性,通过求解少数点的稀疏解,以这些......
本文研究一类具有箱约束的非凸非光滑非Lipschitz最小化模型，它是一类典型的稀疏优化问题，在图像重建、信号处理、变量选择等领域有......
该文针对常规2维波达方向估计的高分辨算法运算量大和稳健性差等问题,提出了一种新的2维角度估计的高分辨方法。该方法首先建立基......
受限于阵列波束宽度的瑞利限,常规单脉冲测角方法无法分辨处于一个波束宽度内的多个目标,为此,提出一种基于时-空稀疏解的方位超分......
基于非凸光滑损失的鲁棒支持向量机分类模型对异常点具有鲁棒性,但已有求解算法需迭代求解二次规划,计算量大且收敛速度慢,不适合......
马克维茨均值方差模型是投资组合优化模型中最基本的模型,在不考虑各种费用及资产可以无限细分的假设下,将投资组合问题用数学优化......
迂回式匹配追踪（detouring matching pursuit,DMP）是一种计算复杂度低、准确率高、对传感矩阵列相关性要求低的贪婪重构稀疏信号算法......
传统的工业过程建模大多基于精确的数学模型，这种方法适用于运行机理和过程特性已知的工业系统。对于结构复杂、非线性、时变的工业......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
学位
抛物线Radon变换法是目前最常用的、效果较好的一种压制多次波方法。但由于传统的阻尼最小二乘解受分辨率的限制,当动校时差差别较......
天际线检测在很多方面具有重要作用,但目前检测算法只能满足于简单背景下的天际线检测。在一般的室外烟雾检测系统中,受摄像头的抖......
由于压缩感知理论的提出,使得信号处理以及图像处理等领域里的稀疏优化问题越来越受到人们的关注。最近,一类正则化优化问题引起了......
欠定线性方程组Ax=y的稀疏求解算法是稀疏表示与压缩感知中的研究热点,包括最小化L0拟范数与L1范数及迭代式阈值的方法.介绍一类最......
压缩感知(Compressive Sensing)包括压缩采样(Compressive sampling)与稀疏重构(Sparsereconstruction)。压缩采样通过随机投影获......
