增广拉格朗日乘子法相关论文
本文利用时间最优控制问题与范数最优控制问题的等价性,针对控制系统为线性常微分方程的时间最优控制问题,提出两类新的求解时间最......
针对小样本条件下BP(back propogation)神经网络存在预测精度不高的问题,将专家知识融入BP神经网络训练过程中解决此问题.首先BP神......
连铸是钢铁生产的关键环节,二冷区是连铸生产过程中的关键环节,二冷区水量的大小影响着铸坯是否均匀冷却,关系着铸坯质量的好坏。......
钢铁作为工业生产中不可或缺的原材料,为世界经济的高速发展提供了基础保证。同时,由于钢铁行业也是能源消耗大户,因此亟需从制造......
图像记忆性预测包含两个核心问题:特征表征与预测模型。当前对图像记忆性预测的研究多聚焦于探索对其有影响的视觉因素,预测过程采......
近年来,医学图像配准技术迅速发展。临床上通常需要对同一个病人进行多种模式或同一种模式的多次成像,综合分析所得图像就可以观察......
对于增广拉格朗日乘子法,分析表明其解析解只有一个不等式约束的边界解严格成立,而其在可行域内的解析解在松弛变量为实数时存在,......
高光谱图像在采集过程中经常受到混合噪声的干扰,严重影响了图像后续应用的性能,因此图像去噪已成为一个极其重要的预处理过程。文......
图像分类是通过计算机对图像进行处理、分析以代替人类去识别不同模式的目标和对象的技术,因其具备的巨大的应用价值而被广泛研究......
随着第四次科技革命的到来,许多领域中数据采集的规模呈现出几何级增长的态势。在图像视觉领域,由于受到环境或者图像数据采集工具......
障碍问题又称为自由边界问题。这类问题由一些微分等式和不等式组成的互补形式来描述。由于这类问题所固有的非线性,使得在数学建......
随着移动互联网与多媒体技术的普及与发展,人们不但是图片和视频的使用者,而且是它们的创造者。在主客观条件的限制下,拍摄或传输......
随着传感器技术、通信技术、计算机技术等的蓬勃发展,人们每时每刻都能获得海量数据。然而,由于这些数据往往是大规模、高维且含有......
过去十年来,复杂网络已成为多学科交叉研究的重要领域,受到了来自不同领域的学者的关注。链路预测作为复杂网络中最重要的研究方向......
列车运行品质提升需要高质量、高效的养护维修技术支持,而铁路运行过程平面、纵断面受行车、路基及其它结构物变形等的影响,需要高......
随着计算机网络技术和多媒体技术的快速发展与普及,社交网络已经成为人们生活中不可缺少的一部分。在此背景下,图像作为用户产生的......
如何解决无线传感网络中的能源有限和网络中大量的数据传输带来的能量消耗与网络拥塞之间的矛盾一直是无线传感网络的研究热点之一......
在核范数鲁棒主成分分析基础上,用加权核范数替代核范数.并且为了进一步增强鲁棒性,将模型中的(e)1范数用(e)2,1范数替换,构建基于......
由于结构和轨下基础的弹性不均等原因造成轨道线形的长波不平顺。长波不平顺又分为动态不平顺和静态不平顺，静态不平顺是指无轮载作......
第一章，综述了结构可靠性发展的历史，指出了结构可靠性未来的发展方向，并介绍了结构可靠性中几个常用的概念。 第二章，对当今实用的一......
该文主要包括三方面,各方面的内容都是在ANSYS软件中建模,然后利用不同的分析功能来进行分析的:1)使用SHELL63单元及COMBIN40单元......
增广拉格朗日乘子法是求解一类具有线性等式约束的单调变分不等式问题的经典方法。它将原问题转化为一系列等价的子变分不等式问题......
主成分分析是解决大规模科学问题的有力工具,在信号处理、图像处理、计算机视觉、机器学习等领域有广泛的应用。对于混有高斯白噪......
在经营管理、工程设计、科学研究、军事指挥等方面普遍地存在着最优化问题，然而其中结合实际情况出现的绝大多数问题都被归纳于非线......
合理的孔眼密度分布能改善水平井入流剖面,有利于延缓水、气锥进.考虑水平井井筒内摩擦损失和加速损失的影响,基于Landman油藏渗流......
近来,在计算机视觉、 数据挖掘等领域人们越来越热衷于利用秩最小化方法优化模型.由于在求解秩函数的过程是一个NP难的非凸优化问......
针对复杂场景下目标跟踪过程中目标遮挡、光照变化、快速运动等问题,提出一种压缩感知的矩阵低秩稀疏分解目标跟踪算法.该算法对跟......
目的 为解决手指肌肉、肌腱组织结构复杂导致肌肉力真实值很难获取的问题,采用混合遗传算法求解手指肌肉力.方法 在分析手指解剖结......
在成本限制下,为使系统的可靠度最大,系统采用表决冗余结构,并对具有表决冗余结构的系统可靠度和冗余度同时进行优化和分配,优化方......
在智能电网实时定价的社会福利最大化模型中,现有的研究要求用户边际效用递减,即效用函数为凹函数,其目的是可利用对偶方法求得相......
目的低秩矩阵恢复是通过最小化矩阵核范数来获得低秩解,然而待恢复低秩矩阵相关性低的要求往往会导致求解不稳定的情况。方法针对......
由于采用矩阵的表示形式会破坏视频数据的原始空间结构,针对这一问题,提出了一种基于块和低秩张量恢复的视频去噪方法。首先运用自......
随着测井技术的发展，各大油田采集和存储的测井数据量呈井喷式增长，并存在大量冗余和噪声，在进行油气层识别前必须对测井数据进行压缩......
针对块编码的视频解码后存在块效应的问题，提出了一种基于块和低秩张量恢复的块效应处理方法。首先在视频序列里寻找相似块构造三阶......
为了获得频率选择性更好的M带小波,提出了一种任意延时的M带余弦调制小波的优化设计方法.基于完全重构滤波器理论,通过修改系统延......
提出一种多任务稳健主成分分析方法，用以结合多视觉特征实现运动目标分割．给定由多类型特征矩阵描述的视频数据，将它分解为低秩和稀疏......
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利用磁共振影像数据实现对阿尔茨海默病的准确诊断。将常规稀疏表示中的单层字典分解为两层,分别使用各类别的典型样本和类内差异......
针对现有的鲁棒主成分分析(RPCA)方法忽略序列数据的连续性及不完整性的情况,提出了一种低秩矩阵恢复模型——正则化不完全鲁棒主......
提出了一种低秩分析的火焰识别算法。对输入的图像序列进行预处理，闻值分割提取可疑火焰区域，并将目标区域的图像数据作为列向量构成......
大部分化工过程具有非线性特性,一般的线性建模方法难以有效应用。针对非线性化工过程动态建模,提出了一种基于过程先验知识的递归......
针对无线传感器网络中分散在各节点上的训练数据传输到数据融合中心集中训练支持向量机(Support Vector Machine,SVM)时存在的高通......
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针对压缩感知的矩阵低秩稀疏分解目标跟踪算法实时性差的问题,提出一种大矩阵压缩特征目标的低秩跟踪算法。该算法通过将大矩阵分......
为了改善低信噪比情况下去噪效果、边缘保持能力差的问题,提出一种联合全变分正则项的字典学习图像去噪方法.首先,把增广拉格朗日......
鉴于增广拉格朗日乘子法作为一种数学方法已被广泛应用于各类数值计算的实践中,提出了一种以增广拉格朗日乘子法为框架,能有效解决......
