L1正则化相关论文
目的:为了构建一种能够应用于阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease,AD）分类问题和早期轻度认知下降转化问题的机器学习算法,在神经影......
基于传统扩展卡尔曼滤波方法(EKF)的损伤识别过程是一个典型的反问题求解,反问题的不适定性使EKF识别结果容易受噪声干扰,导致EKF......
随着计算机性能的提升，神经网络的快速发展，选择合适的网络结构避免前馈神经网络出现的过拟合问题，求取更优的参数一直是研究的重点。......
有限元模型修正是基于结构振动特性进行损伤识别的有效方法之一,国内外研究学者在该领域进行了深入的研究。近十年来,稀疏重构理论......
窄束X射线激发发光断层成像（X-ray luminescence tomography imaging,XLCT）是利用某些纳米荧光粒子（phosphor nanoparticles,PNPs）在窄......
图像超分辨率是利用低分辨率图像重建得到高分辨率图像的一种技术。由于受成像设备、环境条件、传输通道限制,往往得到的是低分辨......
为了提高盲源分离(blind source separation, BSS)算法在混响和噪声环境下的鲁棒性,提出了一种适用于欠定情况下用于卷积混合信号......
本文的主要内容是研究了稀疏径向基函数神经网络的结构与算法实现,并将其应用于图像和高斯分子表面的表示问题中。基于此,本文就稀......
为提高谱聚类算法的鲁棒性,基于稀疏编码在图的构造中提出一种改进L1稀疏表示图模型。将每个样本表示为数据集中其他样本的稀疏线......
COMID（Composite Objective Mlrror Descent）是一种能够保证L1正则化结构的在线算法，其随机收敛速率可由在线算法的regret界直接得到，......
目前基于节点排序的贝叶斯网络分类器忽略了节点序列中已选变量和类标签之间的信息,导致分类器的准确率很难进一步提高。针对这个......
本文研究了一种给定的复杂网络结构识别问题.利用网络结构的稀疏性质,提出了一个带有L1正则化的最小二乘模型.数值仿真表明该算法......
线性回归分类器(LRC)在人脸识别上呈现出了优越的性能,然而,随着每类的训练样本数量增大,LRC的分类速度变得很慢.除此之外,LRC还有......
由于微表情具有持续时间短、发生强度弱、动作幅度小等特点,这使微表情识别面临特征提取困难、识别精度低等挑战.针对其面临的数据......
压缩感知理论的提出,使得小动物三维荧光断层成像中在体肿瘤的稀疏重建成为可能。然而,小动物三维荧光逆向重建过程中系数矩阵的列......
利用凸集分离定理给出了一个L1正则化问题最优解存在的必要性条件....
随机梯度下降（stochastic gradient descent,SGD）是一种求解大规模优化问题的简单高效方法,近期的研究表明,在求解强凸优化问题时其......
该文针对单脉冲雷达波束锐化问题,提出一种多通道L1正则化波束锐化方法。首先根据最大后验概率准则推导了适合于单脉冲雷达波束锐......
提出了一种新的应用于稀疏信号重构的加速动量梯度投影法.该方法是把负梯度方向与动量项的凸组合作为搜索方向,步长采取滞后最速下......
结构损伤识别方程组求解往往会遇到方程病态问题,通常需采用正则化手段等求解。基于L1正则化方法的损伤识别方法,能很好地利用结构......
针对目前车牌去运动模糊算法的估计模糊核过程复杂、复原质量低等问题,提出一种基于生成对抗网络的车牌去运动模糊算法。运用深度......
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考虑到基于2范数的正则化算法存在对结构识别结果过度光滑的效果,提出了基于模态振型与L1正则化的损伤识别方法。以一2D简支梁有限......
提出了一种结合摄动法和L1正则化方法的随机梁式结构静力损伤识别方法。考虑初始模型误差和测量误差的影响,建立了关于随机损伤指......
针对传统金属材料缺陷检测存在的弊端,结合当前的电磁层析成像技术,提出一种基于L1的正则化图像重建方案。在该方案中,根据电磁层......
针对不完全投影数据图像重建中出现伪影和噪点的问题,提出了L1与TV同时进行正则化的图像重建模型。基于该重建模型,通过将Bregman......
目的:提出一种新型的超分辨超声(super-resolution ultrasound,SR-US)成像方法,以进一步提升SR-US成像的空间分辨力及计算效率。方......
首先基于对L1正则化方法的介绍,将L1正则化应用到经济高质量增长模型中,用Lasso回归中的最小角回归方法筛选出对经济高质量增长影......
针对传统的基于森林优化算法的特征选择算法在初始化阶段、候选森林生成阶段和更新阶段存在的问题,提出了一种新的基于森林优化算......
提出了基于l1正则化的多通道滑动聚束合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）稀疏成像算法。该方法将偏置相位中心天线（displace......
将L1正则化方法应用到地震谱反演的实现中，验证了谱反演方法在拓宽频谱宽度、提高分辨率上的可行性。对谱反演中L1正则化解的稀疏性......
随着经济的发展,世界范围内高层结构的数量越来越多,高层结构涉及到了住宅、商业、办公等各个领域,与人类息息相关。此外,因长期受......
以稀疏学习为主线,从多阶段、多步骤优化思想的角度出发,对当前流行的L1正则化求解算法进行分类,比较基于次梯度的多步骤方法、基......
目的比较L1正则化、L2正则化和弹性网三种惩罚logistic回归对SNPs数据的变量筛选能力。方法根据所设置的参数生成不同条件的SNPs仿......
机器学习正面临着数据规模日益扩大的严峻挑战，如何处理大规模甚至超大规模数据问题，是当前统计学习亟需解决的关键性科学问题．大规模......
基于统计学习理论的正则化技术构建L1(一范数约束惩罚)正则化的逻辑回归(Logistic Regression)模型,同比建立了logistic回归模型和......
在关系学习中样本无法在Rn空间中表示.与其他机器学习问题有很大不同,因为无法利用Rn空间的几何结构使得其解决异常困难.将多核学......
为提高电容层析成像（ECT）系统采样速率及重建图像质量,本文提出一种基于压缩感知理论的ECT图像重建算法.首先,应用离散Fourier变换基......
在非线性时延水泥烧成系统中,针对传统预测控制方法调节时间长、控制精度不高的问题,提出一种改进的在线型回声状态网络预测控制模......
逻辑回归已广泛应用于财务危机建模，但是一定程度存在过拟合问题。为了避免建模出现上述问题，提出了基于L1正则化逻辑回归的财务预警......
对于有限角度投影数据,传统算法重建的CT图像存在伪影严重、噪声明显的现象.基于此,推导建立了CT图像重建的离散化模型,分析了有限......
