稀疏优化相关论文
现代神经网络可能会对来自训练分布之外的输入产生高置信度的预测结果，对机器学习模型构成潜在威胁。检测异常分布的输入是在现实世......
电力能量管理系统中几乎所有高级应用都高度依赖网络参数,准确可靠的电网设备参数是电力系统安全、稳定、经济运行的重要基础。然......
在实践中,基于深度学习的分类模型经常会遇到明显偏离训练数据分布的未知（Out-Of-Distribution,OOD）样本,此时分类模型仍然可能以较......
针对海杂波背景下弱目标检测中存在的信杂比低的问题，提出了改进的基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法。由于海杂波能量远大于......
微弱目标成像探测作为图像处理和计算机视觉的重点内容一直都受到研究学者们的广泛关注,在军事和安防等领域都具有广泛而重要的应......
压缩感知理论在过去的十几年间得到快速的发展,不仅极大地丰富数字信号处理领域的研究内容,而且也为其他专业领域的研究提供一种新......
可展曲面能无形变地映射至平面,在工业设计领域有着广泛应用.针对基于严格可展条件的重建方法可能存在逼近误差较大的问题,提出一......
最优化问题描述了一定限制条件下,采取某一方案,使目标达到最优的一种状态,是应用数学的重要分支。近年来,一类优化问题——稀疏优......
稀疏优化问题在图像处理、压缩感知、机器学习等领域有着广泛的应用.众所周知,无论在理论还是算法方面,l1-极小化问题都是研究稀疏......
小尺度断层和陷落柱等隐蔽致灾地质体破坏煤层的连续性,易诱发瓦斯突出和采空区突水等事故,严重威胁煤矿生产安全.传统地震勘探方......
大地震因为其巨大的破坏性一直是地震学领域的重要研究问题。大地震的破裂过程对研究地震破裂物理机制及破裂区性质具有重要意义，同......
基于运动想象的脑机接口(Brain-ComputerInterface,BCI)系统在康复医学和康复工程训练中是非常重要的环节。然而,运动想象脑电信噪......
锥束X射线发光断层成像(CB-XLCT)是一种新型分子影像模态,对疾病的早期检测、靶向治疗以及药物研制等具有重要意义。然而,通过传统......
航空发动机振动测点少,主轴轴承微弱的故障特征信息被多源非高斯噪声干扰所淹没,难以有效诊断.针对该问题,首先分析了整机振动信号......
针对电容层析成像(ECT)逆问题求解过程中欠定性的问题,引入一种近似L_0范数的稀疏正则化算法以获得稀疏解向量。针对敏感场灵敏度......
智能油田,使油气田开发进入智能化、自动化、可视化和实时化的闭环新阶段,而自动历史拟合是闭环优化油藏管理中的步骤之一.自动历......
近几十年来，人脸识别始终是计算机视觉及人工智能研究中最重要的难题之一，其吸引了无数研究工作人员的研究兴趣。随着视频监控、流媒......
架次识别对于窄带雷达编队目标的探测与识别具有重要意义。本文基于最小熵准则提出了稀疏分数阶傅里叶变换(fractional Fourier tr......
在科学与工程等众多领域,广泛存在着非光滑优化问题。对于规模较大、结构复杂的非光滑优化问题,经典的离散优化算法往往无法实时求......
图像处理与模式识别是当今前沿科技中的重要研究领域,特征提取作为图像识别的重要环节,对识别率、运算时间有着重要影响;近年来深......
本文是针对一类稀疏优化折叠凹惩罚的理论与算法进行研究;用折叠凹连续罚来连续逼近L0范数,即目标函数是由一个非光滑凸的损失函数......
协同显著性检测是近年来计算机视觉领域迅速兴起和快速发展的一个研究领域,旨在一组图像中找到外观相似或者语义相同的处在前景中......
稀疏性重构是近几年快速发展的一类问题,在许多交叉学科有着广泛的应用。随着人类信息获取能力的不断提高,产生的数据量成倍增长,......
近年来,基于卷积神经网络(CNN)的方法在图像检测和识别领域取得了巨大的成功。随着交通采集技术的日益发展,采集设备每时每刻都会......
稀疏优化算法目的是求解优化问题的稀疏解。在数据日趋高维化的时代,稀疏性可以帮助人们更好地提炼出最有意义的特征信息,同时削弱......
本文讨论了一元多项式稀疏近似最大公因子的计算.把文献中针对两个多项式的稀疏近似最大公因子算法推广到了多个多项式的情形.首先......
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......
本文以滚动轴承为研究对象,着重探讨了故障提取与识别和故障趋势预测阶段的新的采样方法、新的处理方法和预测模型。基于此,将稀疏......
为促进计算机辅助设计(CAD)与计算机辅助工程(CAE)的无缝融合,有学者提出了等几何分析方法(IGA).IGA的核心思想是使用相同的光滑且......
针对直线阵列天线稀疏优化中的遗传算法进行研究,给出了一种稀疏直线阵列的优化模型,介绍了遗传算法的理论,通过算法仿真,对稀疏直......
本文针对增强型指数基金管理问题，建立稀疏鲁棒优化模型并进行实证分析．首先引入收益率的扰动集合，建立稀疏鲁棒超越指数模型，并精确给......
经典的套利模型只研究两资产间的价格行为,本文基于不确定优化的视角,针对多资产的配对交易问题和中国市场限制卖空的特点,构建了......
合成孔径雷达利用小天线在平台上的运动来合成一个等效的长天线,在没有增加实际天线孔径的情况下提升了成像分辨率,对于传统的雷达......
二十一世纪的大数据时代中，各个领域涌现的大规模优化问题对传统的优化算法是一个巨大的挑战，稀疏优化逐渐成为研究的热点之一.稀疏......
最优化问题在科学与工程领域越来越广泛出现，其中的很多问题往往需要求全局最优解.对于凸规划来说，局部最优解就是全局最优解，可以使......
相位复原问题是指从信号的傅里叶变换的模来恢复这个信号，在X射线衍射成像，天文成像和光学等领域有广泛的应用。由于相位信息的缺失，......
全变差图像恢复的变分模型是现在国内外研究的一个热点.本文基于全变差的对偶公式，把原问题转化为其对偶的形式，并提出一些有效的梯......
稀疏性重构是近几年快速发展的一类问题，在许多交叉学科有着广泛的应用。随着人类信息获取能力的不断提高，产生的数据量成倍增长，如何......
目前,稀疏优化算法近来是学术界研究的热点之一,被广泛应用于自然图像处理、信号压缩感知、计算机视觉和医学影响处理领域。与此同......
学位
近来,稀疏优化方法在计算机视觉、图像处理、生物医学信息学等领域的应用引起了学者广泛的兴趣。根据实际背景下的数据结构和稀疏......
在如今信息化时代，数据膨胀造成的维数灾难是数据处理的重要课题。近年来，利用稀疏优化方法进行特征选择来达到降低维数的目的是数据......
简化复杂的网格模型,减少模型的数据量,对于数字几何处理技术的各个研究领域技术的发展以及推广都有非常重要的意义,尤其是模型的......
压缩感知／压缩传感理论(Compressed Sensing简称CS理论)作为信号及图像处理领域的一个热门方向,已经在计算机科学、应用数学和电气......
