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An Accelerated Proximal Gradient Algorithm for Hankel Tensor Completion
1
作者 Chuan-Long Wang Xiong-Wei Guo Xi-Hong Yan 《Journal of the Operations Research Society of China》 EI CSCD 2024年第2期461-477,共17页
In this paper,an accelerated proximal gradient algorithm is proposed for Hankel tensor completion problems.In our method,the iterative completion tensors generated by the new algorithm keep Hankel structure based on p... In this paper,an accelerated proximal gradient algorithm is proposed for Hankel tensor completion problems.In our method,the iterative completion tensors generated by the new algorithm keep Hankel structure based on projection on the Hankel tensor set.Moreover,due to the special properties of Hankel structure,using the fast singular value thresholding operator of the mode-s unfolding of a Hankel tensor can decrease the computational cost.Meanwhile,the convergence of the new algorithm is discussed under some reasonable conditions.Finally,the numerical experiments show the effectiveness of the proposed algorithm. 展开更多
关键词 Hankel tensor Tensor completion accelerated proximal gradient algorithm
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一种基于回溯策略的多目标加速邻近梯度算法
2
作者 黄成志 陈健 唐莉萍 《重庆师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期8-19,共12页
为了解决复合多目标优化问题的目标函数中光滑函数梯度Lipschitz常数未知的问题,在加速邻近梯度算法的基础上,提出了一种新的回溯策略。该策略通过构建与Lipschitz常数的估计序列满足某种等式关系的更新规则,允许估计序列以非递增方式... 为了解决复合多目标优化问题的目标函数中光滑函数梯度Lipschitz常数未知的问题,在加速邻近梯度算法的基础上,提出了一种新的回溯策略。该策略通过构建与Lipschitz常数的估计序列满足某种等式关系的更新规则,允许估计序列以非递增方式进行更新。并在适当条件下,证明了该算法生成序列的所有聚点都是弱Pareto有效解。此外,利用效用函数得到该算法的次线性收敛率为O(1/k^(2))。数值实验表明,与未采用回溯策略的加速邻近梯度算法相比,新提出的算法在运行时间、迭代次数和函数评估次数方面均表现出明显优势。 展开更多
关键词 多目标优化 加速邻近梯度算法 回溯策略 收敛速率
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基于正交匹配追踪及加速近端梯度的人体三维重建 被引量:2
3
作者 汪亚明 翟俊鹏 +2 位作者 莫燕 韩永华 蒋明峰 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期385-393,共9页
为提高人体三维结构的重建精度,针对重建过程中字典中原子的最佳选择和结构矩阵的优化问题,结合稀疏表示和低秩约束,提出一种正交匹配追踪追踪及加速近端梯度(OMP-APG)算法,以此为医学领域提供丰富的信息,以辅助医生快速精确地制定出治... 为提高人体三维结构的重建精度,针对重建过程中字典中原子的最佳选择和结构矩阵的优化问题,结合稀疏表示和低秩约束,提出一种正交匹配追踪追踪及加速近端梯度(OMP-APG)算法,以此为医学领域提供丰富的信息,以辅助医生快速精确地制定出治疗方案。首先,对特征点观测矩阵进行奇异值分解(SVD)分解,利用列文伯格-马夸尔特(LM)算法得到唯一确定的相机旋转矩阵;其次,利用稀疏表示中"最大化逼近"思想,通过正交匹配追踪算法对轨迹基系数进行求解,结合预定义的轨迹基求解出人体三维结构矩阵;最后,根据结构矩阵是一个低秩矩阵,将其秩优化问题转化为核范数最小化问题,利用加速近端梯度算法对人体结构矩阵进一步优化处理。将该算法与稀疏逼近算法进行比较,对伸懒腰、瑜伽、拾物、喝水和跳舞等5组不同的人体运动模型进行三维重建,通过其三维重建效果图和三维重建误差的结果显示,其重建精度更高且稳定性更好。在该算法下喝水运动的重建效果最佳,其1 102帧图像序列41个特征点的重建误差为0.030 3,而在稀疏算法下的重建误差为0.017 8。因此,该算法可以有效地提高人体三维结构的重建精度,为医学领域辅助治疗提供相应的技术支持。 展开更多
关键词 三维重建 人体运动重建 稀疏表示 加速近端梯度
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卡通纹理分解和全变分梯度算法实现图像恢复 被引量:4
4
作者 蒋正金 端木春江 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第2期162-169,共8页
为了研究图像恢复技术,提出采用卡通纹理分解和基于全变分的广义加速临近梯度算法实现图像恢复。将原始模糊图像分解成卡通部分和纹理部分,卡通部分主要是图像的低频成分受噪声干扰小,纹理部分主要是图像的高频成分受噪声干扰大,采用基... 为了研究图像恢复技术,提出采用卡通纹理分解和基于全变分的广义加速临近梯度算法实现图像恢复。将原始模糊图像分解成卡通部分和纹理部分,卡通部分主要是图像的低频成分受噪声干扰小,纹理部分主要是图像的高频成分受噪声干扰大,采用基于全变分的广义加速临近梯度算法进行图像去模糊和去噪,卡通部分选择较小的正则化参数,纹理部分选择较大的正则化参数,将恢复的卡通部分和纹理部分进行合成得到恢复图像。通过对两张标准测试图像的MATLAB实验仿真,证明了该方法不仅收敛速度快而且效果比一般的临近梯度算法要好,尤其适合于恢复模糊度不是很高的图像。 展开更多
关键词 卡通纹理分解 全变分 广义加速临近梯度算法 图像恢复 正则化 MATLAB
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两种新的Toeplitz矩阵填充加速临近梯度算法 被引量:1
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作者 王川龙 牛建华 申倩影 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期96-108,共13页
本文提出了两种改进的Toeplitz矩阵填充加速临近梯度算法,使迭代矩阵每一步都保持Toeplitz结构,从而降低了奇异值分解时间。在理论上,证明了新算法在一些合理条件下的收敛性。同时,数值实验表明,在Toeplitz矩阵填充问题中,新算法比加速... 本文提出了两种改进的Toeplitz矩阵填充加速临近梯度算法,使迭代矩阵每一步都保持Toeplitz结构,从而降低了奇异值分解时间。在理论上,证明了新算法在一些合理条件下的收敛性。同时,数值实验表明,在Toeplitz矩阵填充问题中,新算法比加速临近梯度(APG)算法在时间上有明显减少。 展开更多
关键词 矩阵填充 TOEPLITZ矩阵 加速临近梯度算法
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Toeplitz矩阵填充的加速临近梯度截断算法 被引量:1
6
作者 闫喜红 姬路鑫 王政 《扬州大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第3期5-10,共6页
为有效求解Toeplitz矩阵填充问题,提出两种加速临近梯度截断算法,分析了新算法的收敛性.数值实验结果证实了新算法的可行性和有效性.
关键词 矩阵填充 TOEPLITZ矩阵 加速临近梯度算法 截断技术
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再生核Hilbert空间中两阶段稀疏表示目标跟踪算法 被引量:2
7
作者 朱虎飞 丁子豪 +2 位作者 杨永亮 冯旭祥 丁大伟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期730-740,共11页
在强干扰复杂环境下,有效的特征选择对于目标跟踪模型的可解释性至关重要.针对这一问题,本文基于再生核Hilbert空间(RKHS)理论,对特征空间构建生成式的两阶段稀疏表示(TSSR)模型,从而描述图像样本与字典之间的非线性关系,避免了在字典... 在强干扰复杂环境下,有效的特征选择对于目标跟踪模型的可解释性至关重要.针对这一问题,本文基于再生核Hilbert空间(RKHS)理论,对特征空间构建生成式的两阶段稀疏表示(TSSR)模型,从而描述图像样本与字典之间的非线性关系,避免了在字典中引入大量的琐碎模板.在第1阶段,首先建立图像样本与字典在原始低维空间中的关系,然后利用批处理最小二乘算法求得稀疏表示系数的初值,根据观测模型确定初始跟踪位置的分布;在第2阶段,首先利用核方法将原始低维空间映射到高维特征空间,然后提出一种基于核的加速近端梯度算法(KAPG),从而求得字典元素系数的核稀疏表示,最终确定跟踪目标.最后实验结果证明了本文所提出的TSSR方法在面对视角变化和部分遮挡时的有效性. 展开更多
关键词 目标跟踪 再生核HILBERT空间 核方法 稀疏表示 两阶段框架 加速近端梯度算法
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一种使用Bi-ADMM优化深度学习模型的方案 被引量:3
8
作者 徐占洋 程洛飞 +1 位作者 程建春 许小龙 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2023年第2期54-63,共10页
ADMM算法被广泛应用于传统机器学习模型优化领域,它解决了某些深度学习的优化问题。该算法在优化深度学习模型方面的表现已经超过了大多数基于梯度的优化算法,而Bi-ADMM算法比ADMM算法的收敛速度更快、更稳定。文章提出了一种优化深度... ADMM算法被广泛应用于传统机器学习模型优化领域,它解决了某些深度学习的优化问题。该算法在优化深度学习模型方面的表现已经超过了大多数基于梯度的优化算法,而Bi-ADMM算法比ADMM算法的收敛速度更快、更稳定。文章提出了一种优化深度学习模型方案dlBi-ADMM算法,并用该算法来训练深度学习模型。首先,文章采用加速近端梯度算法优化耦合变量来降低矩阵求逆运算的复杂度;然后,详细给出每个变量的优化子问题的具体函数;最后,通过实验证明文章所提dlBiADMM算法优化的结果比dlADMM优化的结果更能提高模型的精度,且dlBi-ADMM算法比dlADMM算法在时间效率上表现更好。 展开更多
关键词 深度学习 ADMM dlADMM Bi-ADMM 加速近端梯度算法
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一种求解稀疏逻辑回归问题的不精确邻近拟牛顿算法 被引量:1
9
作者 杨娅 肖斌 胡清洁 《桂林电子科技大学学报》 2021年第3期241-246,共6页
复合凸优化问题是一类重要的优化问题,它在图像去模糊、人脸识别和压缩感知等领域具有广泛的应用。针对稀疏逻辑回归问题,提出了一种不精确加速邻近拟牛顿算法,并给出了该算法的收敛速度分析。数值结果表明,不精确加速邻近拟牛顿算法求... 复合凸优化问题是一类重要的优化问题,它在图像去模糊、人脸识别和压缩感知等领域具有广泛的应用。针对稀疏逻辑回归问题,提出了一种不精确加速邻近拟牛顿算法,并给出了该算法的收敛速度分析。数值结果表明,不精确加速邻近拟牛顿算法求解稀疏逻辑回归问题是有效的。 展开更多
关键词 稀疏逻辑回归问题 加速邻近拟牛顿算法 不精确邻近拟牛顿算法
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基于低秩矩阵恢复的去噪方法在石油测井中的应用 被引量:3
10
作者 王艳伟 夏克文 +1 位作者 牛文佳 Ali Ahamd 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期644-650,共7页
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和去噪等预处理。低秩矩阵恢复(Low-Rank Matrix Recovery,LRMR)理论将压缩感知(Compressed Sensing,... 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和去噪等预处理。低秩矩阵恢复(Low-Rank Matrix Recovery,LRMR)理论将压缩感知(Compressed Sensing,CS)中向量样例的稀疏表示推广到矩阵的低秩情形,从较大但稀疏的误差中恢复出本质上低秩的数据矩阵,可更好地保持数据结构,提高去噪效果。因此将低秩矩阵恢复理论中的去噪方法应用于石油测井中,实现对测井数据的去噪处理。对比研究了加速近端梯度算法(Accelerate Proximal Gradient,APG)、精确增广拉格朗日乘子(Exact Augmented Lagrange Multipliers,EALM)法和非精确增广拉格朗日乘子法(Inexact Augmented Lagrange Multipliers,IALM)在测井数据中的去噪效果,对去噪前后的测井数据分别采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)进行油气层识别,结果表明,与不去噪情况相比,利用三种算法进行去噪处理后油气层识别精度都有了显著提升。通过参数优化减少迭代次数,可使得IALM算法在运算时间上优于EALM算法和APG算法,明显提高了运算效率。 展开更多
关键词 石油测井 数据去噪 低秩矩阵恢复 加速近端梯度算法 增广拉格朗日乘子法
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基于压缩感知的加速近端梯度下降法 被引量:1
11
作者 陈泳宇 曹悦 +1 位作者 周翔翔 成博 《指挥信息系统与技术》 2024年第4期63-68,共6页
运用图像处理技术对卫星、侦察机和无人机侦察获取的图像进行校正和去噪等处理,可以提高战场环境影像和打击目标图像清晰度,有利于提升战场侦察监视效能。基于压缩感知技术能够以远小于奈奎斯特采样率从少量的测量值中重构出原信号的基... 运用图像处理技术对卫星、侦察机和无人机侦察获取的图像进行校正和去噪等处理,可以提高战场环境影像和打击目标图像清晰度,有利于提升战场侦察监视效能。基于压缩感知技术能够以远小于奈奎斯特采样率从少量的测量值中重构出原信号的基本原理,提出了一种基于压缩感知的加速近端梯度下降(DAPG)图像去噪重构算法,并证明了该算法的收敛性。试验结果表明,与4种传统算法相比,该算法重构的图像有效提高了清晰度,其目标特征更加明显。 展开更多
关键词 压缩感知 图像去噪 加速近端梯度下降法 重构算法
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鲁棒性主成分分析算法综述
12
作者 辛辰辰 单广荣 《数码设计》 2019年第18期41-42,共2页
对低秩矩阵中的存在的鲁棒性主成分分析进行综述,并分析该存在的优化模型及其优化算法,并分析这些不同的优化方法存在的优缺点以及可能的应用领域,最后指出该模型进一步的研究方向。
关键词 鲁棒性主成分分析 交替方向乘子法 迭代阈值算法 加速近端梯度法
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线性化临近点算法及其在视频监督中的应用
13
作者 吴枝娥 刘欢庆 《赣南师范大学学报》 2019年第6期39-43,共5页
基于参数化临近点算法和线性化加速技术,构造了一种线性化临近点算法求解二分块可分离凸规划模型,从而将子问题转化为临近算子的形式便于求解.利用变分不等式框架分析了算法的全局收敛性和次线性收敛速度.应用所提算法对视频监督中的一... 基于参数化临近点算法和线性化加速技术,构造了一种线性化临近点算法求解二分块可分离凸规划模型,从而将子问题转化为临近算子的形式便于求解.利用变分不等式框架分析了算法的全局收敛性和次线性收敛速度.应用所提算法对视频监督中的一类图像处理问题进行求解,相关仿真实验测试了该线性化加速算法的数值效率. 展开更多
关键词 临近点算法 线性加速技术 收敛性 图像处理
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基于快速加权l_1范数最小化的FBG信号去噪方法
14
作者 刘磊 刘荣 《信息化研究》 2018年第3期11-17,共7页
光纤布拉格光栅(FBG)信号去噪是实际FBG传感系统的核心问题。现有的方法可以达到较高的信噪比,但不能保证较低的峰值位置漂移,这是FBG传感系统的关键。文章提出了一种基于快速加权l_1范数最小化的FBG信号去噪方法,该方法基于加速近端梯... 光纤布拉格光栅(FBG)信号去噪是实际FBG传感系统的核心问题。现有的方法可以达到较高的信噪比,但不能保证较低的峰值位置漂移,这是FBG传感系统的关键。文章提出了一种基于快速加权l_1范数最小化的FBG信号去噪方法,该方法基于加速近端梯度算法,具有低DPP的特点,去噪后峰值位置几乎不变。仿真结果表明,该算法具有快速高效的去噪效果,对参数选择具有较强的鲁棒性,而且文章算法只涉及基本运算操作,易于应用在实际处理系统中。 展开更多
关键词 光纤布拉格光栅 消噪 峰值位移 加权l1范数 加速近端梯度算法
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基于Eligible正则项的稀疏优化模型与算法及其应用
15
作者 李倩 王国强 +1 位作者 高雪瑞 白延琴 《中国科学:数学》 北大核心 2025年第2期261-282,共22页
在当前机器学习、深度学习及统计学习的前沿研究中,众多核心科学难题能够借助基于正则项的稀疏优化模型进行有效表征.本文致力于探索这类基于正则项的稀疏优化模型、有效算法及实际应用场景,以期推动该领域发展.首先,创新性地提出Eligi... 在当前机器学习、深度学习及统计学习的前沿研究中,众多核心科学难题能够借助基于正则项的稀疏优化模型进行有效表征.本文致力于探索这类基于正则项的稀疏优化模型、有效算法及实际应用场景,以期推动该领域发展.首先,创新性地提出Eligible正则项的概念.其次,建立基于可分和不可分Eligible正则项的精确恢复理论.接着,构建Eligible正则稀疏优化模型,并设计高效加速邻近梯度算法框架进行求解.最后,给出相位图分析和稀疏指数追踪实证分析的应用. 展开更多
关键词 稀疏优化 正则项 邻近梯度算法 加速邻近梯度算法
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一类凸优化的加速混合下降算法 被引量:1
16
作者 徐海文 孙黎明 《计算数学》 CSCD 北大核心 2017年第2期200-212,共13页
凸优化问题的混合下降算法利用近似条件的已知信息和随机数扩张预测校正步得到了一组下降方向.而前向加速收缩算法利用高斯赛德尔迭代算法的技术,结合邻近点算法和近似邻近点算法的思想,构造了富有扩张性的下降方向.本文借鉴混合下降算... 凸优化问题的混合下降算法利用近似条件的已知信息和随机数扩张预测校正步得到了一组下降方向.而前向加速收缩算法利用高斯赛德尔迭代算法的技术,结合邻近点算法和近似邻近点算法的思想,构造了富有扩张性的下降方向.本文借鉴混合下降算法和前向加速收缩算法的思想,利用已有近似规则信息改善了混合下降算法的下降方向,得到了一类凸优化问题的加速混合下降算法.随后利用Markov不等式、凸函数性质和投影的基本性质等,实现了算法的依概率收敛证明.一系列数值试验表明了加速混合下降算法的有效性和效率性. 展开更多
关键词 凸优化问题 混合下降算法 邻近点算法 前向加速收缩算法 依概率收敛
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外推系数带参数的加速邻近梯度算法 被引量:2
17
作者 刘紫娟 李慧云 刘新为 《数值计算与计算机应用》 CSCD 2016年第3期211-222,共12页
加速邻近梯度算法(APG)是求解极小化光滑与非光滑凸函数和问题的一种非常有效的一阶方法.注意到外推系数选取的好坏与算法的数值表现息息相关.本文考虑了算法中外推系数的更一般形式,提出了一类外推系数带参数的加速邻近梯度算法,证明... 加速邻近梯度算法(APG)是求解极小化光滑与非光滑凸函数和问题的一种非常有效的一阶方法.注意到外推系数选取的好坏与算法的数值表现息息相关.本文考虑了算法中外推系数的更一般形式,提出了一类外推系数带参数的加速邻近梯度算法,证明了该算法在一定的条件下具有和快速迭代收缩阈值算法(FISTA)相同的全局收敛速率.数值试验表明,适当地选取外推系数的参数会使新算法产生的误差值小于FISTA产生的误差值,从而得到更清晰的图像.数值试验同时给出了外推系数中参数的变化对图像去模糊的影响. 展开更多
关键词 加速邻近梯度算法 快速迭代收缩阈值算法 l1-正则化 全局收敛速率 外推方法
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低秩张量填充的加速随机临近梯度算法 被引量:3
18
作者 郭雄伟 王川龙 《计算数学》 CSCD 北大核心 2022年第4期534-544,共11页
本文提出了一种求解低秩张量填充问题的加速随机临近梯度算法张量填充模型可以松弛为平均组合形式的无约束优化问题,在迭代过程中,随机选取该组合中的某一函数进行变量更新,有效减少了张量展开、矩阵折叠及奇异值分解带来的较大的计算... 本文提出了一种求解低秩张量填充问题的加速随机临近梯度算法张量填充模型可以松弛为平均组合形式的无约束优化问题,在迭代过程中,随机选取该组合中的某一函数进行变量更新,有效减少了张量展开、矩阵折叠及奇异值分解带来的较大的计算花费。本文证明了算法的收敛率为O(1/k^(2)).最后,随机生成的和真实的张量填充实验结果表明新算法在CPU时间上优于现有的三种算法. 展开更多
关键词 张量填充 加速临近梯度算法.
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