共轭梯度最小二乘迭代正则化算法在冲击载荷识别中的应用 被引量：12

1

作者 卢立勤 乔百杰 +1 位作者 张兴武 陈雪峰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第22期176-182,196,共8页

结构动载荷识别反问题是典型的病态问题,需要应用正则方法克服其病态特性而获得稳定的解。与直接正则化算法Tikhonov方法相比,共轭梯度最小二乘(Conjugate Gradient Least Squares,CGLS)迭代算法在载荷识别反问题的正则化过程有无须对... 结构动载荷识别反问题是典型的病态问题,需要应用正则方法克服其病态特性而获得稳定的解。与直接正则化算法Tikhonov方法相比,共轭梯度最小二乘(Conjugate Gradient Least Squares,CGLS)迭代算法在载荷识别反问题的正则化过程有无须对传递矩阵求逆、无须明确正则化参数的优点。提出共轭梯度最小二乘迭代正则化算法和启发式迭代收敛终止准则,用于三自由度仿真模型和壳结构试验模型的冲击载荷识别,并与经典的Landweber迭代正则化算法和直接正则化算法Tikhonov方法比较。仿真和实验结果表明:CGLS迭代正则化算法在识别精度、收敛速度、计算效率和抗噪性方面有明显优势。 展开更多

关键词 共轭梯度最小二乘算法 Landweber 算法 冲击载荷识别 正则化

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迭代再权共轭梯度q范数正则化线性最小二乘–支持向量机分类算法 被引量：1

2

作者 刘建伟 黎海恩 +2 位作者 刘媛 付捷 罗雄麟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期334-342,共9页

L2范数罚最小二乘–支持向量机(least square support vector machine algorithm,LS–SVM)分类器是得到广泛研究和使用的机器学习算法,其算法中正则化阶次是事先给定的,预设q=2.本文提出q范数正则化LS–SVM分类器算法,0<q<∞,把q... L2范数罚最小二乘–支持向量机(least square support vector machine algorithm,LS–SVM)分类器是得到广泛研究和使用的机器学习算法,其算法中正则化阶次是事先给定的,预设q=2.本文提出q范数正则化LS–SVM分类器算法,0<q<∞,把q取值扩大到有理数范围.利用网格法改变正则化权衡参数c和正则化阶次q的值,在所选的c和q值上,使用迭代再权方法求解分类器目标函数,找出最小分类预测误差值,使预测误差和特征选择个数两个性能指标得到提高.通过对不同领域的实际数据进行实验,可以看到提出的分类算法分类预测更加准确同时可以实现特征选择,性能优于L2范数罚LS–SVM. 展开更多

关键词 q范数正则化 最小二乘-支持向量机(LS-SVM) 迭代再权共轭梯度法

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最小二乘支持向量机的预优共轭梯度法 被引量：3

3

作者 吴青 刘三阳 张乐友 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期1746-1748,共3页

针对Suyken等人提出的最小二乘支持向量机的共轭梯度法在输入样本的个数较大时,需要求解高阶线性方程组这一缺陷,提出了一种新算法。该算法利用分块矩阵的思想将该高阶线性方程组系数矩阵降阶,为了提高收敛速度,克服数值的不稳定性,采... 针对Suyken等人提出的最小二乘支持向量机的共轭梯度法在输入样本的个数较大时,需要求解高阶线性方程组这一缺陷,提出了一种新算法。该算法利用分块矩阵的思想将该高阶线性方程组系数矩阵降阶,为了提高收敛速度,克服数值的不稳定性,采用条件预优共轭梯度法求解低阶的线性方程组。通过仿真试验证明用本文方法训练最小二乘支持向量机比共轭梯度法的训练速度提高了将近一倍。 展开更多

关键词 最小二乘法 支持向量机 分块矩阵 共轭梯度

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嵌入共轭梯度的二次学习教与学优化算法 被引量：3

4

作者 王培崇 彭菲菲 钱旭 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第6期891-900,共10页

教与学优化算法通过模拟自然班的教与学行为实现复杂问题的求解,已经得到较为广泛的应用。为了克服该算法容易早熟,解精度低的弱点,提出了一种改进的混合混沌共轭梯度法教与学优化算法。改进算法应用Chebyshev混沌映射初始化种群,以提... 教与学优化算法通过模拟自然班的教与学行为实现复杂问题的求解,已经得到较为广泛的应用。为了克服该算法容易早熟,解精度低的弱点,提出了一种改进的混合混沌共轭梯度法教与学优化算法。改进算法应用Chebyshev混沌映射初始化种群,以提高初始种群对解空间的覆盖。为了保持种群多样性,引入动态学习因子,使学生个体能够在早期主要向教师学习,并逐渐提高个人知识对其进化的影响比例。每次迭代后,教师个体将执行共轭梯度搜索。种群内适应度较差的学生个体如果长时间状态难以改变,则基于反向学习和高斯学习进行二次学习优化。最后在多个典型测试函数上的实验表明,改进算法对比相关算法具有较佳的全局收敛性,解精度较高,适用于求解较高维的函数优化问题。 展开更多

关键词 教与学优化算法 CHEBYSHEV映射 动态自适应学习 共轭梯度法 二次学习

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梯度提升最小二乘支持向量回归的压电执行器磁滞特性建模

5

作者 王建成 李强亚 +2 位作者 刘涛 谭永红 阎帅 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1692-1697,共6页

针对用于精密运动定位的压电执行器具有磁滞效应的问题,本文提出一种基于梯度提升最小二乘支持向量回归(GB-LSSVR)的建模方法.首先,通过引入磁滞算子构造拓展的输入空间,将磁滞的多值映射转换为一对一映射.然后,建立基于GB-LSSVR的磁滞... 针对用于精密运动定位的压电执行器具有磁滞效应的问题,本文提出一种基于梯度提升最小二乘支持向量回归(GB-LSSVR)的建模方法.首先,通过引入磁滞算子构造拓展的输入空间,将磁滞的多值映射转换为一对一映射.然后,建立基于GB-LSSVR的磁滞模型,设计可保证收敛粒子群算法(GCPSO)对GB-LSSVR模型参数进行优化.最后,将所提出方法用于实际预测一个压电执行器的位移.结果表明,该方法相对于经典的最小二乘支持向量回归(LSSVR)和截断最小二乘支持向量回归(T-LSSVR)算法,能得到更加准确的结果. 展开更多

关键词 压电执行器 磁滞效应 磁滞算子 最小二乘支持向量机 可保证收敛粒子群算法 梯度提升

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基于混合随机共轭梯度的最小二乘逆时偏移 被引量：5

6

作者 李闯 黄建平 +2 位作者 李振春 王蓉蓉 孙苗苗 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1188-1197,I0003,共11页

针对最小二乘逆时偏移计算效率低的问题,基于随机最优化思想推导了混合随机共轭梯度算法,发展了基于混合随机共轭梯度的最小二乘逆时偏移方法。为了减小偏移数据量,提出了基于数据相关性的炮数据采样方法,减弱了梯度的随机性。对炮数据... 针对最小二乘逆时偏移计算效率低的问题,基于随机最优化思想推导了混合随机共轭梯度算法,发展了基于混合随机共轭梯度的最小二乘逆时偏移方法。为了减小偏移数据量,提出了基于数据相关性的炮数据采样方法,减弱了梯度的随机性。对炮数据采样后,结合随机梯度和共轭梯度对成像结果进行更新,通过共轭梯度提高了收敛效率及成像质量。对SEG/EAGE起伏地表模型和M工区实际资料的成像测试结果表明,该方法能提高传统最小二乘偏移的计算效率,相对于随机梯度下降算法具有更高成像质量和更快收敛速度。 展开更多

关键词 最小二乘偏移 随机最优化 随机梯度 共轭梯度 起伏地表

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基于不等式约束的最小二乘法三维电阻率反演及其算法优化 被引量：75

7

作者 刘斌 李术才 +5 位作者 李树忱 聂利超 钟世航 李利平 宋杰 刘征宇 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期260-268,共9页

基于光滑约束的最小二乘法是三维电阻率反演的主要方法,但该方法在某些情况下存在着多解性较强的问题,且普遍耗时较长,严重制约了三维反演方法的推广与发展.为改善上述问题,将表征模型参数变化范围的不等式约束作为先验信息引入最小二... 基于光滑约束的最小二乘法是三维电阻率反演的主要方法,但该方法在某些情况下存在着多解性较强的问题,且普遍耗时较长,严重制约了三维反演方法的推广与发展.为改善上述问题,将表征模型参数变化范围的不等式约束作为先验信息引入最小二乘线性反演方法中,有效地改善了反演结果的精度,降低了反演的多解性问题.为了解决耗时较长的问题,基于预条件共轭梯度(PCG)算法和Cholesky分解法的特点提出了一套优化三维电阻率反演计算效率的计算方案.在该方案中,Cholesky分解法被用来求解敏感度矩阵计算中的多个点源场的正演问题,Cholesky分解法只需对总体系数矩阵进行一次分解,然后对不同的右端向量进行回代即可.将预条件共轭梯度法引入到三维电阻率反演方程的求解中,将雅可比迭代中的对角阵作为预处理矩阵,其具有求逆方便、无需内存空间的特点,有效地加快了收敛速度.对合成数据以及实测数据的反演算例表明,借助不等式约束和反演效率优化方案,最小二乘反演方法可得到较为精确的反演结果,有效地提高了反演计算效率,具有良好的推广前景. 展开更多

关键词 三维电阻率反演 最小二乘反演 不等式约束 预条件共轭梯度算法 Cholesky分解算法 电阻率层析成像

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总体最小二乘正则化算法的载荷识别 被引量：14

8

作者 张磊 曹跃云 +1 位作者 杨自春 何元安 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期159-164,共6页

载荷识别中存在病态矩阵求逆的不稳定性将导致解严重失真。在总体最小二乘(Total Least Squares TLS)算法的思想上进行Tikhonov正则化,构造载荷识别的目标函数。然后利用共轭梯度(Conjunction Gradient CG)法解算该目标函数的最优化问题... 载荷识别中存在病态矩阵求逆的不稳定性将导致解严重失真。在总体最小二乘(Total Least Squares TLS)算法的思想上进行Tikhonov正则化,构造载荷识别的目标函数。然后利用共轭梯度(Conjunction Gradient CG)法解算该目标函数的最优化问题,提出一种算法易实现、收敛性能好、存储量小,且能全面考虑随机误差影响的CG-TLS正则化算法。经仿真和试验探讨了传递函数矩阵病态产生的原因,借助条件数优选振动响应点,最终检验CG-TLS正则化算法与常用的两种正则化算法在不同噪声水平时载荷识别的效果。结果表明,CG-TLS正则化算法载荷识别效果最优,与真实值吻合好,并具有良好的鲁棒性。因此,应用CG-TLS正则化算法实现载荷识别极具实际意义。 展开更多

关键词 载荷识别 总体最小二乘 共轭梯度法 病态 正则化

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基于最小二乘的磁通门梯度仪转向差校正方法 被引量：5

9

作者 高翔 严胜刚 李斌 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期837-842,共6页

针对磁通门梯度仪中单个磁通门传感器由于加工工艺等原因存在零偏误差、灵敏度误差和三轴非正交误差,且多个磁通门传感器由于安装误差存在摆放方位不一致的问题,建立了磁梯度仪的自校正模型和互校正数学模型,采用最小二乘算法对2种模型... 针对磁通门梯度仪中单个磁通门传感器由于加工工艺等原因存在零偏误差、灵敏度误差和三轴非正交误差,且多个磁通门传感器由于安装误差存在摆放方位不一致的问题,建立了磁梯度仪的自校正模型和互校正数学模型,采用最小二乘算法对2种模型参数进行求解。实验结果表明该校正方法求解方便、可操作性强,三轴磁通门梯度仪在稳定的地磁场环境下采集多组磁场数据,就能有效降低磁梯度仪转向差引起的测量误差,提高磁梯度测量精度。 展开更多

关键词 磁梯度仪 磁通门传感器 自校正模型 互较准模型 最小二乘算法

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基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域算法 被引量：2

10

作者 邵尉 钱祖平 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第16期3657-3659,3663,共4页

提出一种基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域最小二乘算法。根据标准直接数据域算法得到代价函数,由小相位扰动效应和泰勒展式推导得到代价函数的梯度,使用非线性共轭梯度法对代价函数进行优化,最终确定最优唯相权值向量。作为一种... 提出一种基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域最小二乘算法。根据标准直接数据域算法得到代价函数,由小相位扰动效应和泰勒展式推导得到代价函数的梯度,使用非线性共轭梯度法对代价函数进行优化,最终确定最优唯相权值向量。作为一种唯相自适应算法,它在硬件实现上比传统算法更具简单性。同时,它只对单快拍数据进行处理,避免了样本协方差矩阵的构造以及矩阵求逆运算,更适合于实时处理。仿真结果表明,算法具有良好的信号恢复和干扰置零性能。 展开更多

关键词 唯相自适应算法 直接数据域最小二乘算法 单快拍处理 非线性共轭梯度法

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一种改进共轭梯度在线学习滑模控制算法

11

作者 何晟 夏鲲 《电子测量技术》 2017年第8期1-5,共5页

对于一类基于T-S模糊模型描述的非线性不确定系统,滑模控制算法的稳态误差和动态品质与T-S模糊算法描述模型的准确度相关,利用最小二乘支持向量机算法(LSSVM)学习T-S模糊模型可以很好的逼近实际系统。但是由于LSSVM算法对数据量有一定要... 对于一类基于T-S模糊模型描述的非线性不确定系统,滑模控制算法的稳态误差和动态品质与T-S模糊算法描述模型的准确度相关,利用最小二乘支持向量机算法(LSSVM)学习T-S模糊模型可以很好的逼近实际系统。但是由于LSSVM算法对数据量有一定要求,而且学习速度比较慢,对要求动态响应较高或者内存较小的系统不适用。提出了一种基于改进共轭梯度在线学习算法学习T-S模型,可以实时逼近实际模型,配合滑模控制算法可以达到控制系统的渐进稳定。在不同误差条件下对该控制算法进行仿真实验,在随机误差幅值100以内,系统稳态误差为0.01,同时对时变误差表现出快速的稳定特性,显示了该控制算法较强的鲁棒性。最后,实验还对随机误差幅值为500的系统验证了T-S模型对于系统学习数据的随机误差具有去噪能力。 展开更多

关键词 T-S模糊模型 滑模控制 共轭梯度法 最小二乘支持向量机 鲁棒性

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基于加权最小二乘的主结构快速提取算法

12

作者 刘堂友 于符婷 张笑源 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期430-439,共10页

从复杂纹理图像中提取主结构是计算机视觉和图形应用的基本过程.针对加权最小二乘法依赖于梯度大小、无法去除对图像语义贡献很小的小规模、高对比度的振荡细节(如纹理)的问题,提出一种新的用于抑制图像纹理的权重算子,并对该权重算子... 从复杂纹理图像中提取主结构是计算机视觉和图形应用的基本过程.针对加权最小二乘法依赖于梯度大小、无法去除对图像语义贡献很小的小规模、高对比度的振荡细节(如纹理)的问题,提出一种新的用于抑制图像纹理的权重算子,并对该权重算子的有效性进行验证.为了解决在优化全局目标函数过程中需要求解大型稀疏拉普拉斯矩阵、计算成本高的问题,采用代数多重网格算法作为共轭梯度法的预处理算子加快稀疏矩阵方程的求解速度.实验表明,提出的权重算子能有效地抑制图像纹理,并且图像主结构的边缘不会被模糊,其滤除纹理、提取主结构的效果优于其他同类算法.另外,所用的加速算法和其他传统预处理算法相比,能将主结构的提取时间缩短很多. 展开更多

关键词 纹理 主结构提取 加权最小二乘 稀疏矩阵 代数多重网格 共轭梯度

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线性子空间上求解AXB+CXD=F的最小二乘问题的迭代算法

13

作者 周海林 《高校应用数学学报（A辑）》 北大核心 2022年第3期350-364,共15页

应用共轭梯度方法和线性投影算子,给出了求解线性矩阵方程AXB+CXD=F在任意线性子空间上的最小二乘解问题的迭代算法.在不考虑舍入误差的情况下,理论上可以证明,所给迭代算法经过有限步迭代可得到矩阵方程AXB+CXD=F的最小二乘解,极小范... 应用共轭梯度方法和线性投影算子,给出了求解线性矩阵方程AXB+CXD=F在任意线性子空间上的最小二乘解问题的迭代算法.在不考虑舍入误差的情况下,理论上可以证明,所给迭代算法经过有限步迭代可得到矩阵方程AXB+CXD=F的最小二乘解,极小范数解及其最佳逼近.该算法可以应用于任何线性子空间,包括由对称矩阵,中心对称矩阵等构成的线性子空间.文中的数值例子证实了该算法的有效性. 展开更多

关键词 线性子空间 共轭梯度 投影算子 最小二乘解 最佳逼近

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基于预解共轭梯度的相位解缠算法研究 被引量：1

14

作者 张健 彭军还 杨红磊 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2012年第5期14-16,28,共4页

用Matlab实现无权和加权的两种最小二乘相位解缠的算法。采用仿真及真实数据,通过定性和定量的方法比较分析这两种算法。试验结果表明,预解共轭梯度最小二乘相位解缠算法在噪声相位可以取得较好的解缠效果。

关键词 相位解缠 数字高程模型 最小二乘 预解共轭梯度

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一种用于数据流分类的递归反向传播算法

15

作者 刘展华 文益民 刘祥 《济南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期396-403,共8页

针对传统深度神经网络因数据流中发生概念漂移而出现分类准确率较低的问题,为了增强深度神经网络模型的学习能力,提出一种用于数据流分类的递归反向传播算法。该算法融合在线梯度下降算法的强大数据流学习能力与递归最小二乘法的快速收... 针对传统深度神经网络因数据流中发生概念漂移而出现分类准确率较低的问题,为了增强深度神经网络模型的学习能力,提出一种用于数据流分类的递归反向传播算法。该算法融合在线梯度下降算法的强大数据流学习能力与递归最小二乘法的快速收敛特性,当数据流发生概念漂移时,首先利用递归最小二乘法逐步训练神经网络模型,达到一个相对稳定的状态后切换至在线梯度下降算法,进一步训练深度神经网络模型,实现更深层次的数据流学习,优化深度神经网络模型的分类性能,并在多个人工数据集和真实数据集中实验验证所提算法的有效性。结果表明:所提算法具有优异的概念漂移适应能力,数据流分类准确率超越仅使用在线梯度下降算法或递归最小二乘法训练神经网络模型的多种算法。 展开更多

关键词 在线深度学习 在线梯度下降算法 递归最小二乘法 反向传播 深度神经网络 概念漂移

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基于裂步DSR的最小二乘偏移方法 被引量：17

16

作者 黄建平 薛志广 +5 位作者 步长城 李振春 王常波 高国超 曹晓莉 李国磊 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期369-374,共6页

为适应复杂构造和岩性油气藏勘探开发对地震处理精度的需求,一种源于反演思想的最小二乘偏移算法应运而生。基于最小二乘偏移基本理论,推导了互为共轭的正传播和反传播算子,实现了基于裂步DSR的最小二乘偏移算法。在算法优化的基础上,... 为适应复杂构造和岩性油气藏勘探开发对地震处理精度的需求,一种源于反演思想的最小二乘偏移算法应运而生。基于最小二乘偏移基本理论,推导了互为共轭的正传播和反传播算子,实现了基于裂步DSR的最小二乘偏移算法。在算法优化的基础上,将算法分别应用于水平层状和Marmousi模型进行偏移试算,结果证实了LSM不仅适用于复杂地质构造成像,且经过多次迭代后的成像质量在局部区域要优于常规偏移方法,具体表现为:1)成像分辨率有一定提高;2)中深层能量得到有效补偿。 展开更多

关键词 最小二乘偏移 裂步双均方根 共轭梯度 成像分辨率

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用于含噪二值图像的改进NAS-RIF图像盲复原算法 被引量：5

17

作者 薛梅 杨绿溪 +1 位作者 邹采荣 何振亚 《数据采集与处理》 CSCD 2002年第2期156-160,共5页

D.Kunder等提出的 NAS-RIF图像盲复原算法在无噪情况下 ,能够得到好的结果 ,但算法对噪声敏感。针对此特点 ,Michael K.Ng等提出了 NAS-RRIF算法 ,它主要是对逆滤波器进行正则化 ,以避免噪声过分放大 ,但所得结果没有大的改善。二值图... D.Kunder等提出的 NAS-RIF图像盲复原算法在无噪情况下 ,能够得到好的结果 ,但算法对噪声敏感。针对此特点 ,Michael K.Ng等提出了 NAS-RRIF算法 ,它主要是对逆滤波器进行正则化 ,以避免噪声过分放大 ,但所得结果没有大的改善。二值图像的盲复原也是有其应用价值的 ,本文将二值图像所具有的更多先验信息用于NAS-RIF算法 ,采用新的非线性函数 ,并结合后续处理 ,提出一种用于含噪二值图像的改进算法。实验表明 ,在噪声情况下 ,所提出的算法可以得到满意的结果。算法还考虑了背景灰度值非零情况。文章给出了实验结果 ,另外还考虑并解决了 展开更多

关键词 含噪二值图像 图像盲复原算法 共轭梯度法 NAS-RIF算法 图像处理

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三维数据域最小二乘逆时偏移技术研究 被引量：4

18

作者 刘定进 张永升 +1 位作者 段心标 陶永慧 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期890-897,共8页

最小二乘偏移理论上能够消除采集照明不佳的影响,减少成像假象、均衡成像振幅、提高成像分辨率,然而,受实际观测炮集数据与模拟炮集数据不易匹配、迭代反演计算量过大等因素影响,三维数据域最小二乘偏移的规模化应用受到制约。为此,提... 最小二乘偏移理论上能够消除采集照明不佳的影响,减少成像假象、均衡成像振幅、提高成像分辨率,然而,受实际观测炮集数据与模拟炮集数据不易匹配、迭代反演计算量过大等因素影响,三维数据域最小二乘偏移的规模化应用受到制约。为此,提出了基于双程波傅里叶有限差分反偏移方法、共轭梯度反演步长三点抛物搜索寻优方法和GPU加速偏移/反偏移核函数计算方法的三维数据域最小二乘逆时偏移技术。通过有效压制反偏移正演模拟的数值频散,提高反偏移模拟数据与观测数据匹配的一致性,采用计算量更少的迭代寻优方法和GPU算法,实现了迭代反演效率的大幅提升,在此基础上形成了一套具有实际处理能力的三维数据域最小二乘逆时偏移技术方案。将该技术应用于西部和南方两个工区的实际地震资料处理,提高了地震成像分辨率,改善了同相轴的连续性,整体成像效果优于逆时偏移,验证了该技术方案的有效性。 展开更多

关键词 最小二乘逆时偏移 反偏移 傅里叶有限差分 共轭梯度法 GPU加速 数据匹配 计算效率

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基于进食粒子群和共轭梯度的混合优化策略 被引量：2

19

作者 王俭臣 齐晓慧 单甘霖 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第8期2257-2260,共4页

传统粒子群算法初期搜索过程中,种群过快地向当前最优粒子飞行,易导致早熟收敛;而算法后期,粒子大量聚集,算法收敛速度慢。通过引入种群进食和二次飞行,提出一种全局性的进食粒子群算法(EPSO),使局部最优附近的粒子进食后快速飞离,以改... 传统粒子群算法初期搜索过程中,种群过快地向当前最优粒子飞行,易导致早熟收敛;而算法后期,粒子大量聚集,算法收敛速度慢。通过引入种群进食和二次飞行,提出一种全局性的进食粒子群算法(EPSO),使局部最优附近的粒子进食后快速飞离,以改善种群多样性。并将共轭梯度法(CG)与EPSO相结合形成一种混合优化策略,其中CG用于EPSO的局部搜索过程,以提高收敛速度和精度。利用高维标准测试函数进行寻优实验,并与近年文献方法进行对比,实验结果表明该算法能够克服局部最优的不足,同时继承了CG局部寻优精度高和收敛速度快的特点。 展开更多

关键词 粒子群算法 进食过程 二次飞行 共轭梯度 混合优化

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基于加权最小二乘滤波的视频序列超分辨率重建 被引量：3

20

作者 韩玉兵 束锋 吴乐南 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期120-123,共4页

该文构建了一种视频序列超分辨率重建框架,在此框架下,首先讨论基于正则化处理的单帧图像上行插值和反卷积,然后在详细研究运动补偿矩阵和权值矩阵的构成及其性质的基础上,提出基于加权最小二乘滤波的帧间数据融合算法。实验表明该算法... 该文构建了一种视频序列超分辨率重建框架,在此框架下,首先讨论基于正则化处理的单帧图像上行插值和反卷积,然后在详细研究运动补偿矩阵和权值矩阵的构成及其性质的基础上,提出基于加权最小二乘滤波的帧间数据融合算法。实验表明该算法的重建结果相当有效,具有一定的自适应性和鲁棒性。 展开更多

关键词 视频处理 超分辨率重建 运动补偿 TIKHONOV正则化 加权最小二乘 共扼梯度算法

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