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Nonlinear Degenerate Anisotropic Elliptic Equations with Variable Exponents and L1 Data
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作者 KHELIFI Hichem MOKHTARI Fares 《Journal of Partial Differential Equations》 CSCD 2020年第1期1-16,共16页
This paper is devoted to the study of a nonlinear anisotropic elliptic e-quation with degenerate coercivity,lower order term and L1 datum in appropriate anisotropic variable exponents Sobolev spaced We obtain the exis... This paper is devoted to the study of a nonlinear anisotropic elliptic e-quation with degenerate coercivity,lower order term and L1 datum in appropriate anisotropic variable exponents Sobolev spaced We obtain the existence of distribu­tional solutions. 展开更多
关键词 Sobolev spaces with variable exponents anisotropic equations elliptic equations l1 data.
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基于L1正则化的MODIS地表反射率数据时域重建方法
2
作者 汪宇浩 沈焕锋 李志伟 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期603-611,共9页
MODIS地表反射率数据被广泛应用于陆地表面的动态监测,但云覆盖等因素的影响使得数据中存在时空缝隙,从而影响了数据可用性。对此,提出一种基于L1正则化的时域重建方法,能有效修复MODIS地表反射率数据中的缺失,实现高精度的长时序数据... MODIS地表反射率数据被广泛应用于陆地表面的动态监测,但云覆盖等因素的影响使得数据中存在时空缝隙,从而影响了数据可用性。对此,提出一种基于L1正则化的时域重建方法,能有效修复MODIS地表反射率数据中的缺失,实现高精度的长时序数据重建。该方法首先识别时序数据中因自然因素及系统因素产生的噪声,然后基于噪声检测对信息缺失区域进行年际预填补,在此基础上引入对突变噪声更为稳健的L1正则化模型,并结合噪声标记构建时域重建变分模型,还原地表的时序变化趋势。实验结果表明:相比于SG滤波、HP滤波、L1滤波、谐波分析方法,在不同百分比10%、25%、50%、75%的像元缺失情况下,该方法都取得了最高的重建精度;在不同地表场景下,该方法也取得了更好的重建结果。因此,该方法在时序曲线重建和空间细节修复上都更具有优势,表现出较高的实用价值。 展开更多
关键词 时序数据重建 MODIS地表反射率数据 l1正则化 变分模型
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日地L1近地小行星监测微卫星任务概述
3
作者 泰米尔 罗保睿 +6 位作者 安诗宇 朱玥 张冀鹞 张磊 黄家和 韦明川 霍卓玺 《上海航天(中英文)》 CSCD 2024年第5期35-43,共9页
地基天文望远镜观测近地小行星因逆光而存在视野受限的问题,在类金星轨道或日地L1点进行观测能获得更好的可见范围。本文提出了利用微卫星飞抵日地L1点进行近地小行星监测的任务,描述了任务微卫星的总体设计,详细分析了转移方案轨道设计... 地基天文望远镜观测近地小行星因逆光而存在视野受限的问题,在类金星轨道或日地L1点进行观测能获得更好的可见范围。本文提出了利用微卫星飞抵日地L1点进行近地小行星监测的任务,描述了任务微卫星的总体设计,详细分析了转移方案轨道设计,给出了载荷设计方案。通过本任务可以验证深空大速度增量电推微卫星总体设计、深空低能转移轨道设计、天文数据高性能在轨处理等多项深空微卫星关键技术,探索低成本深空探测的新模式。 展开更多
关键词 深空探测 行星防御 卫星总体设计 微卫星 数据在轨处理 日地l1
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基于L1-L1范数稀疏表示的共偏移距道集地震数据重建方法 被引量:4
4
作者 石战战 夏艳晴 +3 位作者 王元君 周怀来 庞溯 池跃龙 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2019年第5期1893-1899,共7页
传统地震数据稀疏重建方法面临着:(1)叠前共炮点道集或CMP道集反射波为双曲线型同相轴,地震数据重建会损害有效波;(2)地震信号存在噪声和畸变,要求重建方法具有较好的噪声鲁棒性.针对这两个问题,提出一种基于L1-L1范数稀疏表示的共偏移... 传统地震数据稀疏重建方法面临着:(1)叠前共炮点道集或CMP道集反射波为双曲线型同相轴,地震数据重建会损害有效波;(2)地震信号存在噪声和畸变,要求重建方法具有较好的噪声鲁棒性.针对这两个问题,提出一种基于L1-L1范数稀疏表示的共偏移距道集地震数据重建方法.该方法利用了共偏移距道集中地震波为水平同相轴,无道间时差,满足空间重建要求,和L1-L1范数稀疏表示具有较好的噪声鲁棒性.首先抽取共偏移距道集地震数据,并根据地震采集信息构造复合采样矩阵,然后采用L1-L1范数稀疏表示对数据稀疏重建后,再将数据反变换回共炮点道集或CMP道集,能够同时实现地震信号稀疏重建和随机噪声压制.理论模型和实际数据试算结果验证所提方法具有较好重建精度和噪声鲁棒性. 展开更多
关键词 地震数据重建 l1-l1范数稀疏表示 压缩感知 共偏移距道集 CURVELET变换
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基于次梯度的L1正则化Hinge损失问题求解研究 被引量:4
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作者 孔康 陶卿 +1 位作者 汪群山 储德军 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1494-1499,共6页
Hinge损失函数是支持向量机(support vector machines,SVM)成功的关键,L1正则化在稀疏学习的研究中起关键作用.鉴于两者均是不可导函数,高阶梯度信息无法使用.利用随机次梯度方法系统研究L1正则化项的Hinge损失大规模数据问题求解.首先... Hinge损失函数是支持向量机(support vector machines,SVM)成功的关键,L1正则化在稀疏学习的研究中起关键作用.鉴于两者均是不可导函数,高阶梯度信息无法使用.利用随机次梯度方法系统研究L1正则化项的Hinge损失大规模数据问题求解.首先描述了直接次梯度方法和投影次梯度方法的随机算法形式,并对算法的收敛性和收敛速度进行了理论分析.大规模真实数据集上的实验表明,投影次梯度方法对于处理大规模稀疏数据具有更快的收敛速度和更好的稀疏性.实验进一步阐明了投影阈值对算法稀疏度的影响. 展开更多
关键词 l1正则化 Hinge损失 稀疏性 大规模数据 机器学习
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基于加权L1范数最小化算法的地震数据重建方法研究 被引量:1
6
作者 梁爽 武召祺 彭清 《科学技术创新》 2022年第26期38-41,共4页
在地震勘探过程中,往往会因为某些不可抗拒的因素而造成地震数据不规则缺失,这将严重影响后续工作的处理,因此需要对缺失的地震数据进行重建。依据地震数据有效波具有连续性的特点,可采用加权L1范数最小化算法对缺失数据进行重建。实验... 在地震勘探过程中,往往会因为某些不可抗拒的因素而造成地震数据不规则缺失,这将严重影响后续工作的处理,因此需要对缺失的地震数据进行重建。依据地震数据有效波具有连续性的特点,可采用加权L1范数最小化算法对缺失数据进行重建。实验结果表明:加权L1范数最小化算法具有重建精度高,抗噪声能力强的特点,对于工业生产极具应用价值。 展开更多
关键词 地震数据重建 加权l1范数最小化算法 标准l1范数最小化算法
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基于压缩感知的L1范数谱投影梯度算法地震数据重建 被引量:3
7
作者 兰天维 韩立国 张良 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期219-228,244,共11页
随着油气勘探的发展,采集的数据规模与复杂度越来越大,对这些数据进行重建的精度与效率影响到后续地震资料的处理效果。常用于地震数据重建的压缩感知理论与重建算法各有精度与效率的优势,因此对于大规模、复杂地震数据,综合考虑重建精... 随着油气勘探的发展,采集的数据规模与复杂度越来越大,对这些数据进行重建的精度与效率影响到后续地震资料的处理效果。常用于地震数据重建的压缩感知理论与重建算法各有精度与效率的优势,因此对于大规模、复杂地震数据,综合考虑重建精度与计算时间,提出了一种基于压缩感知理论和L1范数谱投影梯度算法(SPGL1)的地震数据重建方法。首先根据地震数据的缺失情况选择采样矩阵,然后在contourlet域中采用L1范数谱投影梯度算法重建缺失的稀疏系数,最后进行contourlet反变换实现地震数据的重建。合成地震数据实验结果表明,基于压缩感知和L1范数谱投影梯度算法重建的地震数据精度较好,计算效率高。通过实际地震资料处理,对比了相同稀疏变换基情况下常用的贪婪算法中的正交匹配追踪(OMP)、梯度投影稀疏重建算法(GPSR)及L1范数谱投影梯度算法(SPGL1)的应用效果,发现基于压缩感知的L1范数谱投影梯度算法鲁棒性较好,受噪声影响小,重建精度高,并且兼顾了计算效率的需求。 展开更多
关键词 压缩感知 测量矩阵 CONTOURLET变换 地震数据重建 贪婪算法 绕射波 SPGl1
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无人机天钩回收航迹控制系统设计与实现 被引量:2
8
作者 张剑锋 王朋飞 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第2期56-62,共7页
天钩回收无人机在回收时对于航迹偏差等的控制精度要求苛刻,这对控制系统提出了挑战。提出一种用于无人机天钩回收航迹控制的新方法,设计无人机天钩回收航迹控制策略与流程,给出控制系统组成,基于某型无人机风洞试验数据,构建天钩回收... 天钩回收无人机在回收时对于航迹偏差等的控制精度要求苛刻,这对控制系统提出了挑战。提出一种用于无人机天钩回收航迹控制的新方法,设计无人机天钩回收航迹控制策略与流程,给出控制系统组成,基于某型无人机风洞试验数据,构建天钩回收无人机的线性化和非线性模型,利用优化L1航迹控制方法设计了航迹控制律,并在实际飞行试验中得到了应用,验证了所设计控制系统的正确性与工程实现性,最终的飞行试验结果表明,无人机能够在控制系统作用下实现精确天钩回收,且具有良好的动态特性。 展开更多
关键词 无人机 天钩回收 风洞试验数据 l1航迹控制
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语言标记理论与母语迁移的实证研究 被引量:6
9
作者 杨剑波 于建凯 《齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版)》 2004年第6期99-101,共3页
以语序、否定句和特殊疑问句为参照点来调查分析以汉语为母语 (L1)的学习者在学习英语 (L2 )过程中发生的母语迁移现象 ,结果表明语言标记理论在解释母语迁移方面比对比分析具有明显的优势 :如果母语有标记 ,不会产生向目标语的迁移现... 以语序、否定句和特殊疑问句为参照点来调查分析以汉语为母语 (L1)的学习者在学习英语 (L2 )过程中发生的母语迁移现象 ,结果表明语言标记理论在解释母语迁移方面比对比分析具有明显的优势 :如果母语有标记 ,不会产生向目标语的迁移现象 ;如果母语无标记而目标语有标记 ,就会发生迁移现象 ;当母语和目标语都无标记时 ,中介语也表现为无标记 ,不会发生迁移现象。 展开更多
关键词 标记理论 母语迁移 数据分析
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基于最大似然准则的f-x-y域l_1模预测滤波方法 被引量:2
10
作者 冯兴强 王勋杰 杨长春 《石油大学学报(自然科学版)》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期30-34,共5页
常规的f-x-y域预测滤波方法基本上都假设随机噪音是服从高斯分布的,但在实际地震资料中并不是所有的随机噪音都服从于高斯分布。针对非高斯分布的随机噪音,讨论了f-x-y域l1模预测滤波方法。该方法利用最大似然准则建立目标函数,同时利... 常规的f-x-y域预测滤波方法基本上都假设随机噪音是服从高斯分布的,但在实际地震资料中并不是所有的随机噪音都服从于高斯分布。针对非高斯分布的随机噪音,讨论了f-x-y域l1模预测滤波方法。该方法利用最大似然准则建立目标函数,同时利用非线性共轭梯度法来优化求解目标函数。理论模型试算表明,f-x-y域l1模预测滤波方法不仅可以有效地消除非高斯分布的随机噪音,而且也避免了假同相轴现象的产生。 展开更多
关键词 f—x—y域 l1 地震资料处理 最大似然准则 随机噪音
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改进的劈窗算法结合Landsat 8热红外数据反演地表温度研究 被引量:8
11
作者 翟劭燚 黄对 +3 位作者 王文种 刘九夫 王欢 陆之昂 《水文》 CSCD 北大核心 2019年第5期8-13,95,共7页
将劈窗算法(SW,split window algorithm)应用于Landsat8数据进行地表温度反演,完全基于Landsat8数据本身不需要借助外部数据源,克服了传统地表温度反演依赖MODIS水汽产品外部数据造成的局限,实现利用Landsat8热红外数据反演得到较高空... 将劈窗算法(SW,split window algorithm)应用于Landsat8数据进行地表温度反演,完全基于Landsat8数据本身不需要借助外部数据源,克服了传统地表温度反演依赖MODIS水汽产品外部数据造成的局限,实现利用Landsat8热红外数据反演得到较高空间分辨率的地表温度产品。以美国Walnut Gulch流域为例进行SW算法地表温度反演,并与SC算法结果、MOD11-L1地表温度产品和实测地表温度数据对比分析。结果表明,与SC(generalized single-channel algorithm)算法和MOD11-L1地表温度产品相比,SW算法应用于Landsat 8数据的地表温度反演取得较好的效果,平均误差最小为0.89K,相关系数最高为0.9841,反演结果和实测数据具有较好的一致性。 展开更多
关键词 地表温度反演 劈窗算法(SW) 单窗算法(SC) Landsat8热红外数据 MOD11-l1地表温度产品
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基于压缩感知的癌症基因表达数据分类 被引量:7
12
作者 陆慧娟 陆江江 +1 位作者 王明怡 陆羿 《中国计量学院学报》 2012年第1期70-74,共5页
提出了一种基于压缩感知原理的分类方法.把癌症基因表达数据分类问题归结为求解测试样本对于训练样本的稀疏表示问题,通过求解L1范数意义下的最优化问题来实现.提出的方法与Bagging神经网络和SVM的识别效果做了对比和分析,实验证明基于... 提出了一种基于压缩感知原理的分类方法.把癌症基因表达数据分类问题归结为求解测试样本对于训练样本的稀疏表示问题,通过求解L1范数意义下的最优化问题来实现.提出的方法与Bagging神经网络和SVM的识别效果做了对比和分析,实验证明基于压缩感知的分类取得了相对较好的效果. 展开更多
关键词 基因表达数据 压缩感知 稀疏表示 l1范数
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具有双重稀疏机制的在线学习算法 被引量:1
13
作者 魏波 吴瑞峰 +3 位作者 张文生 吕敬钦 王莹莹 夏学文 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期2202-2210,共9页
针对大数据背景下数据分类问题,已有的在线学习算法通常引入L_1范数正则化增强预测模型的稀疏性,但单一的正则化约束不能高效的获取稀疏模型.基于此,提出了一种具有双重稀疏机制的在线学习算法(an online learning algorithm with dual ... 针对大数据背景下数据分类问题,已有的在线学习算法通常引入L_1范数正则化增强预测模型的稀疏性,但单一的正则化约束不能高效的获取稀疏模型.基于此,提出了一种具有双重稀疏机制的在线学习算法(an online learning algorithm with dual sparse mechanisms,DSOL).在DSOL算法中,一方面利用L_(1/2)正则化项约束目标函数以增强预测模型的稀疏性,提高算法的泛化性能.另一方面用改进的梯度截取法对数据特征进行选择,有效稀疏化预测模型.通过L_(1/2)正则化与改进的梯度截取策略的有机融合,有效利用了历史数据信息,提高了算法分类数据的性能.通过与另4种代表性稀疏在线学习算法在9个公开数据集的实验对比表明DSOL算法对数据分类的准确性更高. 展开更多
关键词 大数据 在线学习 稀疏性 L_(1/2)范数 平均梯度
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一类具有次二次增长条件和L^1资料的拟线性椭圆方程
14
作者 李风泉 李广伟 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2001年第2期261-267,共7页
该文研究了关于梯度具有次二次增长条件,右端项在L~1空间的一类拟线性椭圆型方程熵解的存在性.
关键词 拟线性椭圆型方程 次二次增长 梯度 存在性 L^1资料 熵解 Lipschitz边界
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基于函数型数据的系数正则化回归的收敛速度(英文)
15
作者 陶燕芳 唐轶 《数学杂志》 CSCD 北大核心 2015年第2期281-286,共6页
本文研究了基于函数型输入和_1-正则化的最小二乘回归问题的推广性能.利用基于Rademacher平均的分析技术,获得了学习速度的估计,推广了已有的欧式空间有限维输入结果.
关键词 回归 函数型数据 l1-正则化 Rademacher平均
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利用生物信息分析筛选脂代谢相关候选基因
16
作者 喻世刚 王钢 +2 位作者 廖娟 沈雪梅 肖成 《乐山师范学院学报》 2023年第8期15-20,26,共7页
通过公共数据平台提供的多种转录组测序数据筛选与脂代谢相关的候选基因。National Center for Biotechnology Information网站的GEO数据库中筛选与小鼠3T3-L1脂肪细胞相关的三个测序数据,取每组数据前250个差异表达基因作为本次实验数... 通过公共数据平台提供的多种转录组测序数据筛选与脂代谢相关的候选基因。National Center for Biotechnology Information网站的GEO数据库中筛选与小鼠3T3-L1脂肪细胞相关的三个测序数据,取每组数据前250个差异表达基因作为本次实验数据集,根据实验目的,对两两组差异表达基因进行合并,寻找共有基因得到脂代谢调控相关的候选基因,并通过qPCR实验进行验证。通过NCBI网站提供的数据库,找到了三个与小鼠3T3-L1脂肪细胞分化相关的公共数据,分别为GES6794、GES12929、GES49176。生物信息学合并分析发现,大量基因参与PPARγ通路调控脂肪细胞分化,其中Complement factor D基因参与3T3-L1、胚胎干细胞分化,同时在内脏脂肪组织中也有所表达。Carbonyl reductase 2基因在3T3-L1、成纤维细胞以及胚胎干细胞分化过程中均有表达。Gpd1、Cidec、Acsl1、Adipoq、G0s2、Ppp1r1a、St3gal5、Hsd11b1、Surf4等基因在3T3-L1脂肪细胞整个分化过程中差异表达。qPCR结果显示,上述基因在脂肪细胞分化过程中呈现显著变化,可能作为调控脂肪代谢的候选基因。本研究为探索脂代谢提供新的候选基因,同时也为了解人类肥胖、脂肪积累以及增加动物肌肉内脂肪含量提升肉质性状提供新的研究方向。 展开更多
关键词 3T3-l1 脂肪细胞 肥胖 测序数据 脂代谢 候选基因
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一种选择特征的稀疏在线学习算法
17
作者 魏波 张文生 +2 位作者 李元香 夏学文 吕敬钦 《山东大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2017年第1期22-27,共6页
为了有效处理海量、高维、稀疏的大数据,提高对数据的分类效率,提出一种基于L_1准则稀疏性原理的在线学习算法(a sparse online learning algorithm for selection feature,SFSOL)。运用在线机器学习算法框架,对高维流式数据的特征进行... 为了有效处理海量、高维、稀疏的大数据,提高对数据的分类效率,提出一种基于L_1准则稀疏性原理的在线学习算法(a sparse online learning algorithm for selection feature,SFSOL)。运用在线机器学习算法框架,对高维流式数据的特征进行新颖的"取整"处理,加大数据特征稀疏性的同时增强了阀值范围内部分特征的值,极大地提高了对稀疏数据分类的效果。利用公开的数据集对SFSOL算法的性能进行分析,并将该算法与其它3种稀疏在线学习算法的性能进行比较,试验结果表明提出的SFSOL算法对高维稀疏数据分类的准确性更高。 展开更多
关键词 大数据 机器学习 在线学习 稀疏性 l1准则
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基于稀疏学习的自适应近邻分类算法 被引量:1
18
作者 程德波 苏毅娟 +1 位作者 宗鸣 朱永华 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第7期1912-1916,共5页
为解决k-NN算法中固定k的选定问题,引入稀疏学习和重构技术用于最近邻分类,通过数据驱动(data-driven)获得k值,不需人为设定。由于样本之间存在相关性,用训练样本重构所有测试样本,生成重构系数矩阵,用l1-范数稀疏重构系数矩阵,使每个... 为解决k-NN算法中固定k的选定问题,引入稀疏学习和重构技术用于最近邻分类,通过数据驱动(data-driven)获得k值,不需人为设定。由于样本之间存在相关性,用训练样本重构所有测试样本,生成重构系数矩阵,用l1-范数稀疏重构系数矩阵,使每个测试样本用它邻域内最近的k(不定值)个训练样本来重构,解决k-NN算法对每个待分类样本都用同一个k值进行分类造成的分类不准确问题。UCI数据集上的实验结果表明,在分类时,改良k-NN算法比经典k-NN算法效果要好。 展开更多
关键词 稀疏学习 重构技术 数据驱动 l1-范数 邻域
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冗余字典的扰动压缩数据分离 被引量:2
19
作者 刘春燕 张静 王建军 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期150-156,共7页
在冗余字典满足相互一致性条件和完全扰动矩阵满足限制性同构条件下,基于l1-极小化方法,对压缩数据分离问题进行了研究,完美地重构了原始信号.
关键词 压缩数据分离 l1-极小化 相互一致性 限制性等容性质 紧框架 完全扰动
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基于L_(1)范数正则化约束的叠前数据衰减补偿方法 被引量:2
20
作者 程万里 王守东 +2 位作者 孟巾钰 王梓旭 张俊杰 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期567-579,共13页
由于地下介质的吸收作用,地震波在传播过程中经历了能量衰减、波形畸变及频带变窄的过程,严重降低了地震资料的分辨率。对于叠前地震数据而言,地层吸收衰减效应会随着传播路径发生变化,进而扭曲地震数据的AVA反射曲线特征。为此,提出一... 由于地下介质的吸收作用,地震波在传播过程中经历了能量衰减、波形畸变及频带变窄的过程,严重降低了地震资料的分辨率。对于叠前地震数据而言,地层吸收衰减效应会随着传播路径发生变化,进而扭曲地震数据的AVA反射曲线特征。为此,提出一种针对叠前数据的衰减补偿方法。该方法考虑了射线路径对于衰减补偿的影响,首先在水平层状介质假设下推导出衰减介质中的叠前道集正演公式;然后将衰减补偿简化为一个反问题,并通过L_(1)范数进行正则化约束;最后采用交替方向乘子算法(ADMM)求取最优解,进而实现叠前数据的衰减补偿。数值测试结果表明,所提方法不仅能对振幅和相位进行补偿,而且还能恢复叠前道集的AVA反射特征。通过与叠后补偿、常规叠前反Q滤波方法对比分析,所提方法的精度更高、稳定性及抗噪能力更强。同时,Q值敏感度分析实验说明所提方法对Q值模型不敏感,仅借助低频Q值模型也能保持较高的补偿精度。实际资料处理结果也表明,该方法能够提高叠前道集的分辨率,有效还原数据的AVA反射特征,为高精度叠前地震反演奠定了基础。 展开更多
关键词 衰减补偿 叠前数据 AVA分析 l1范数正则化 反演 分辨率
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