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双参数混合正则化方法及在电导率反演成像中的应用
被引量：
5
1
作者
王文娟
Chris Farmer
+3 位作者
John Ockendon
冯宝宾
曹俊兴
谭永基
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期2154-2159,共6页
通过引入带有二阶正则算子的正则化项,建立了一种双参数混合正则化方法.为确定最佳正则化参数,这里主要应用L-曲线法、偏差原理和广义交叉校验准则的优化组合来确定.首先对理论模型进行了数值模拟,通过与截断奇异值分解法、共轭梯度法...
通过引入带有二阶正则算子的正则化项,建立了一种双参数混合正则化方法.为确定最佳正则化参数,这里主要应用L-曲线法、偏差原理和广义交叉校验准则的优化组合来确定.首先对理论模型进行了数值模拟,通过与截断奇异值分解法、共轭梯度法及标准Tikhonov正则化法的结果比较,表明该方法不仅精度高,而且对于数据的随机扰动具有稳定性.然后将此方法应用于对电导率反演成像的计算中,得到的电导率反演成像精确细致可靠,也符合实际情况.这表明该方法求解地球物理反问题时,在增强反演的稳定性及减少多解性的同时,还能进一步提高反演计算速度.
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关键词
病态方程
电导率成像
地球物理反演
双参数混合正则化
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职称材料
基于时域平滑约束的脑磁时序信号逆问题求解方法
被引量：
1
2
作者
刘婷
戴亚康
+1 位作者
杨莹雪
王玉平
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期2823-2828,共6页
由脑磁时序信号重建脑内时序神经信号时,除了要保证重建信号位置和强度的准确性,还要避免重建源信号在时域上瞬变.针对这一问题,提出了一种基于时域平滑约束的脑磁时序信号逆问题求解方法.该方法不同于传统最小范数估计算法(Minimum Nor...
由脑磁时序信号重建脑内时序神经信号时,除了要保证重建信号位置和强度的准确性,还要避免重建源信号在时域上瞬变.针对这一问题,提出了一种基于时域平滑约束的脑磁时序信号逆问题求解方法.该方法不同于传统最小范数估计算法(Minimum Norm Estimate,MNE),通过引入时域平滑正则算子构造双参数混合正则化,根据广义交叉验证(Generalized Cross-Validation,GCV)原则选取双正则化参数后,根据单正则项的解在源信号中的权重将其进行线性组合估算出源信号.仿真数据实验表明,本文方法比传统MNE方法的总体均方误差小,且各时刻均方误差基本稳定在同一水平;同时本文方法重建的源信号与仿真源信号变化趋势基本一致.真实数据实验发现,本文方法重建结果的曲率变化率为0.0640,而传统MNE方法重建结果的曲率变化率为0.1646.实验结果证明本文方法能重建出空域准确且时域平滑的脑内神经信号.
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关键词
脑磁时序信号
逆问题
双参数混合正则化
时域平滑
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职称材料
题名
双参数混合正则化方法及在电导率反演成像中的应用
被引量：
5
1
作者
王文娟
Chris Farmer
John Ockendon
冯宝宾
曹俊兴
谭永基
机构
复旦大学数学科学学院
成都理工大学数学地质四川省高校重点实验室
牛津大学应用数学计算中心
成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期2154-2159,共6页
基金
国家自然科学基金项目(40574032
10926177
+1 种基金
10826104)
数学地质四川省高校重点实验室开放基金(SCSXDZ2009011)联合资助
文摘
通过引入带有二阶正则算子的正则化项,建立了一种双参数混合正则化方法.为确定最佳正则化参数,这里主要应用L-曲线法、偏差原理和广义交叉校验准则的优化组合来确定.首先对理论模型进行了数值模拟,通过与截断奇异值分解法、共轭梯度法及标准Tikhonov正则化法的结果比较,表明该方法不仅精度高,而且对于数据的随机扰动具有稳定性.然后将此方法应用于对电导率反演成像的计算中,得到的电导率反演成像精确细致可靠,也符合实际情况.这表明该方法求解地球物理反问题时,在增强反演的稳定性及减少多解性的同时,还能进一步提高反演计算速度.
关键词
病态方程
电导率成像
地球物理反演
双参数混合正则化
Keywords
Ill-posed problem, Electrical conductivity imaging, Geophysical inversion, Dualparameter regularization
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于时域平滑约束的脑磁时序信号逆问题求解方法
被引量：
1
2
作者
刘婷
戴亚康
杨莹雪
王玉平
机构
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院大学
首都医科大学宣武医院神经内科
脑功能疾病调控治疗北京市重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期2823-2828,共6页
基金
中国科学院百人计划基金项目
国家高技术研究发展计划(863计划)(No.2015AA020514)
+4 种基金
国家自然科学基金(No.61301042)
脑功能疾病调控治疗北京市重点实验室开放课题
江苏省自然科学基金(No.BK2012189)
苏州市医疗器械与新医药专项基金(No.ZXY201426)
中法"蔡元培"项目(No.201404490123)
文摘
由脑磁时序信号重建脑内时序神经信号时,除了要保证重建信号位置和强度的准确性,还要避免重建源信号在时域上瞬变.针对这一问题,提出了一种基于时域平滑约束的脑磁时序信号逆问题求解方法.该方法不同于传统最小范数估计算法(Minimum Norm Estimate,MNE),通过引入时域平滑正则算子构造双参数混合正则化,根据广义交叉验证(Generalized Cross-Validation,GCV)原则选取双正则化参数后,根据单正则项的解在源信号中的权重将其进行线性组合估算出源信号.仿真数据实验表明,本文方法比传统MNE方法的总体均方误差小,且各时刻均方误差基本稳定在同一水平;同时本文方法重建的源信号与仿真源信号变化趋势基本一致.真实数据实验发现,本文方法重建结果的曲率变化率为0.0640,而传统MNE方法重建结果的曲率变化率为0.1646.实验结果证明本文方法能重建出空域准确且时域平滑的脑内神经信号.
关键词
脑磁时序信号
逆问题
双参数混合正则化
时域平滑
Keywords
magnetoencephalography （MEG） time course
inverse problem
two-parameter reguladzation
temporal smoothness
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
双参数混合正则化方法及在电导率反演成像中的应用
王文娟
Chris Farmer
John Ockendon
冯宝宾
曹俊兴
谭永基
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于时域平滑约束的脑磁时序信号逆问题求解方法
刘婷
戴亚康
杨莹雪
王玉平
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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