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波阻抗反演正则参数估计 被引量:46
1
作者 张宏兵 尚作萍 +1 位作者 杨长春 段秋梁 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期181-188,共8页
为了解决用正则化方法能够将波阻抗反演的病态问题转为良态问题 ,通过统计方法合理地选择正则参数的初值 ,在反演过程中用极大似然 (ML)方法实时进行正则参数值估计 ,提高反演收敛速度 ,改善反演结果 .同时 ,在具体反演中将正则化方法... 为了解决用正则化方法能够将波阻抗反演的病态问题转为良态问题 ,通过统计方法合理地选择正则参数的初值 ,在反演过程中用极大似然 (ML)方法实时进行正则参数值估计 ,提高反演收敛速度 ,改善反演结果 .同时 ,在具体反演中将正则化方法与快速模拟退火算法相结合 ,充分发挥正则参数作用 ,可以获得全局最优解 ,取得了好的实际应用效果 . 展开更多
关键词 地震反演 波阻抗反演 快速模拟退火算法 正则参数 极大似然
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正则参数控制下的波阻抗约束反演 被引量:37
2
作者 张宏兵 杨长春 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期827-834,共8页
通过势函数方式将波阻抗反演的病态问题转为良态问题 ,并且给出了边界保护势函数所具备的条件 .在反演过程中 ,通过改变正则参数数值以及合理地选择正则参数的初值 ,改善反演结果 ,提高反演收敛速度 .同时 ,在具体反演中使用快速模拟退... 通过势函数方式将波阻抗反演的病态问题转为良态问题 ,并且给出了边界保护势函数所具备的条件 .在反演过程中 ,通过改变正则参数数值以及合理地选择正则参数的初值 ,改善反演结果 ,提高反演收敛速度 .同时 ,在具体反演中使用快速模拟退火算法 ,可以克服目标函数局部极值的限制 ,从而获得全局最优解 .通过理论模型试算和实际资料处理 ,说明本文方法具有精度高、实用性强的特点 . 展开更多
关键词 正则参数控制 波阻抗反演 约束反演 势函数 快速模拟退火算法
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变正则参数方法在带噪图像保边缘恢复中的应用 被引量:9
3
作者 杨朝霞 逯峰 李岳生 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期406-409,共4页
提出变正则参数的变分方法 该方法通过选取随梯度变化的自适应的正则参数 ,达到去噪和保持边缘的目的 通过 5点格式构造出变分模型的离散解法 。
关键词 图像保边缘恢复 正则参数方法 带噪图像 图像处理 格林函数
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自适应双正则参数法在图像恢复中的应用 被引量:5
4
作者 杨朝霞 逯峰 田芊芊 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期20-23,27,共5页
在利用正则化方法构造变分模型进行图像去噪时,其正则参数往往选择为恒定值。利用带噪图像中不同类型的像素点在各种方向上的不同特点,通过构造在2个不同方向上选择变动正则参数的双正则参数变分模型,对带噪图像进行自适应恢复:即在大... 在利用正则化方法构造变分模型进行图像去噪时,其正则参数往往选择为恒定值。利用带噪图像中不同类型的像素点在各种方向上的不同特点,通过构造在2个不同方向上选择变动正则参数的双正则参数变分模型,对带噪图像进行自适应恢复:即在大量去除噪声的同时,尽可能地保留边缘信息。同时利用偏微分方程构造出针对数字图像的离散迭代格式,极大方便了计算。 展开更多
关键词 正则参数 变分模型 去噪 偏微分方程 离散迭代
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关于迭代Tikhonov正则化的最优正则参数选取 被引量:6
5
作者 金其年 侯宗义 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 1996年第3期321-328,共8页
本文讨论了算子和右端都近似给定的第一类算子方程的迭代Tikhonov正则化。
关键词 算子方程 TIKHONOV正则 正则参数 线性算子
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广义Tikhonov正则化及其正则参数的先验选取 被引量:4
6
作者 李功胜 王家军 李秀森 《工程数学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期127-130,共4页
对于算子与右端都有扰动的第一类算子方程建立了一种广义Tikhonov正则化。应用紧算子的奇异系统及正则化子的性质先验选取正则参数 。
关键词 广义Tikhonov正则 正则化子 正则 收敛性 最优渐近阶 正则参数 Hikhonov空间 紧线性算子
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病态方程之改进的正则化解法中正则参数的后验选取法 被引量:2
7
作者 王云鹏 王家军 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2001年第3期104-105,共2页
本文利用紧算子的奇异系统后验选取正则参数 ,证明了文 [1]中的改进的正则化解是收敛的 .
关键词 病态方程 正则参数 后验选取法 正则化解法 HILBERT空间 迫敛法则 算子方程
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正则回归模型正则参数的选取策略及应用 被引量:1
8
作者 赵建三 唐利民 李亭 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 2010年第4期125-127,共3页
针对路基沉降分析和预测中的正则回归模型算法,分析了正则参数的选取方法。根据矩阵条件数理论和最小二乘原理,提出了以控制信息矩阵条件数和残差平方和大小的正则参数选取新策略。结合二元回归模型的计算结果表明:提出的正则参数选取... 针对路基沉降分析和预测中的正则回归模型算法,分析了正则参数的选取方法。根据矩阵条件数理论和最小二乘原理,提出了以控制信息矩阵条件数和残差平方和大小的正则参数选取新策略。结合二元回归模型的计算结果表明:提出的正则参数选取策略不仅降低了矩阵条件数,也能获得较小的残差平方和值。 展开更多
关键词 路基沉降 正则回归模型 正则参数 条件数 残差平方和
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基于遗传算法和广义交叉原理求解正则参数 被引量:2
9
作者 王国婷 闵涛 +1 位作者 牟行洋 马晓伟 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第11期132-134,138,共4页
本文研究了正则化方法中正则参数的求解问题,提出了一种新的正则参数求解策略,即利用遗传算法基于广义交叉检验准则求解正则参数,数值模拟验证了该方法的可行性和有效性。
关键词 不适定 正则 正则参数 广义交叉检验 遗传算法
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基于遗忘记忆回溯和参数正则的电力系统事故前暂态稳定评估持续学习框架
10
作者 陈灏颖 管霖 +2 位作者 陈鎏凯 林冰颖 李永哲 《电网技术》 北大核心 2025年第9期3778-3787,I0079-I0082,共14页
基于数据驱动的事故前暂态稳定评估(pre-contingency transient stability assessment,PCTSA)模型在长期应用和持续更新过程中面临着灾难性遗忘和数据累积的双重挑战。为此,提出一种基于持续学习(continual learning,CL)的PCTSA框架,利... 基于数据驱动的事故前暂态稳定评估(pre-contingency transient stability assessment,PCTSA)模型在长期应用和持续更新过程中面临着灾难性遗忘和数据累积的双重挑战。为此,提出一种基于持续学习(continual learning,CL)的PCTSA框架,利用遗忘记忆回溯(forgotten memory replay,FMR)和基于梯度的参数正则(gradient-based parameter regularization,GPR)方法来指导模型参数的高效更新,同时避免遗忘。首先,FMR在CL过程中不断收集被错误分类的样本,构建遗忘样本池,进而利用遗忘概率采样策略从中挑选关键的弱记忆样本回放,显著提高了样本回放效率。其次,基于分类损失挑选样本进行存储,以节省存储资源。然后,GPR通过旧样本的分类损失对模型参数的梯度计算参数重要度,基于此构建参数正则损失以对模型参数的更新施加差异化约束,从而保留了模型中的重要旧知识。最后,通过准确率、抗遗忘指标、促泛化指标评价模型的CL效果。在IEEE 39节点系统上的测试结果表明,所提方法具有显著的时效优势,同时模型具备较强的抗遗忘能力和泛化性能。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 持续学习 灾难性遗忘 记忆回放 错误分类样本 参数正则 参数重要度
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关于正则化小波方法的参数选择
11
作者 凌捷 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1998年第S1期3-7,共5页
研究求解第一类算子方程的正则化小波方法(RWM)的正则参数选择问题.提出了正则参数可行域的概念,对第一类积分方程右端分别精确给出和近似给出2种情形,讨论了正则参数的选取方法。
关键词 第一类算子方程 小波 正则参数 可行域 正则
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正则化参数自适应选取的声学CT温度场重建 被引量:20
12
作者 颜华 王善辉 周英钢 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1301-1307,共7页
声学CT温度场重建为不适定逆问题。正则化参数的选取对重建精度有重要影响。提出一种正则化参数自适应选取的温度场重建算法——ARPSM(adaptive regularization parameter selection by minimum change criterion)算法。该算法采用一种... 声学CT温度场重建为不适定逆问题。正则化参数的选取对重建精度有重要影响。提出一种正则化参数自适应选取的温度场重建算法——ARPSM(adaptive regularization parameter selection by minimum change criterion)算法。该算法采用一种新的、称为最小变化法的正则化参数选取法,自适应地选取正则化参数,兼顾温度场细节重建和噪声抑制。模型温度场和实验室内均匀温度场的重建结果表明,与常用的L曲线法相比,最小变化法确定的正则化参数对应着更小的温度场重建误差。ARPSM算法具有较高的重建精度和较强的噪声抑制能力,可望用于仓储粮食温度分布监测等对重建质量有较高要求的应用场合。 展开更多
关键词 声学CT 重建算法 温度场 自适应正则参数
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基于模型函数与L-曲线的正则化参数选取方法 被引量:5
13
作者 胡彬 徐会林 +1 位作者 王泽文 喻建华 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第6期569-573,共5页
基于模型函数方法与修正的L-曲线准则,给出了选取正则化参数的1种迭代算法.在一定条件下,证明了所提出的选取正则化参数的算法是局部收敛的,通过数值算例验证了该方法的局部有效性.
关键词 L-曲线准则 正则化方法 正则参数 模型函数
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各向异性扩散滤波的正则化参数选取方法 被引量:7
14
作者 王怀野 张科 李言俊 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期1411-1414,共4页
研究了图像处理中各向异性扩散的正则化参数选取问题.根据分片常数模型,提出了一种噪声估计方法,该方法通过寻找图像中的最小区域方差来估计噪声;分析了正则化参数与图像噪声的关系,提出了一个正则化参数选取的修正公式,该公式使正则化... 研究了图像处理中各向异性扩散的正则化参数选取问题.根据分片常数模型,提出了一种噪声估计方法,该方法通过寻找图像中的最小区域方差来估计噪声;分析了正则化参数与图像噪声的关系,提出了一个正则化参数选取的修正公式,该公式使正则化参数能根据图像噪声自适应调整;最后给出了由正则化参数选取高斯模板尺度的规则.实验结果显示,这种正则化选取方法可以使各向异性扩散方程对图像噪声具有很好的自适应性. 展开更多
关键词 各向异性扩散 分片常数模型 正则参数 噪声估计
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一种基于多正则化参数的矩阵分解推荐算法 被引量:16
15
作者 张航 叶东毅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期74-79,共6页
基于梯度下降矩阵分解模型的协同过滤推荐算法需要利用正则化技术对问题加以约束。损失函数中的正则化参数能够提高模型的预测精度,防止训练过拟合,并可以在二者间调节,使二者平衡。提出了一种多正则化参数的方法,根据用户的活跃度或者... 基于梯度下降矩阵分解模型的协同过滤推荐算法需要利用正则化技术对问题加以约束。损失函数中的正则化参数能够提高模型的预测精度,防止训练过拟合,并可以在二者间调节,使二者平衡。提出了一种多正则化参数的方法,根据用户的活跃度或者项目的流行度确定正则化参数的值,能在不同评分数量的用户或者项目上防止训练过拟合,同时可以得到更好的预测精度。实验结果验证了算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 概率矩阵分解 正则参数
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应用粒子群优化算法选择正则化参数 被引量:6
16
作者 聂笃宪 袁利国 文有为 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期195-197,共3页
对正则化方法中正则参数的选择进行了研究,提出了利用粒子群优化算法获取正则参数的方法,通过数值模拟实验,对比了该方法与遗传算法,通过图像恢复实验,比较了传统正则化滤波方法和所提出的方法,实验结果表明,所提出的方法在处理不适定... 对正则化方法中正则参数的选择进行了研究,提出了利用粒子群优化算法获取正则参数的方法,通过数值模拟实验,对比了该方法与遗传算法,通过图像恢复实验,比较了传统正则化滤波方法和所提出的方法,实验结果表明,所提出的方法在处理不适定问题时更具有优越性,是一种实用有效的方法。 展开更多
关键词 反问题 正则化方法 正则参数 粒子群优化算法
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一种计算补偿最小二乘正则化参数的最优化方法 被引量:8
17
作者 丁士俊 朱留洋 姜卫平 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2015年第1期115-117,125,共4页
在半参数模型补偿最小二乘估计中,如何有效地计算正则化参数是求解的关键。在建立一种新的补偿最小二乘模型的基础上,基于广义交叉核实与L曲线准则,采用最优化方法计算正则化参数。仿真计算表明,本文方法是一种计算正则化参数更为有效... 在半参数模型补偿最小二乘估计中,如何有效地计算正则化参数是求解的关键。在建立一种新的补偿最小二乘模型的基础上,基于广义交叉核实与L曲线准则,采用最优化方法计算正则化参数。仿真计算表明,本文方法是一种计算正则化参数更为有效的方法。 展开更多
关键词 参数模型 补偿最小二乘 广义交叉核实 L曲线 正则参数 最优化方法
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基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建 被引量:5
18
作者 倪浩 阮若林 刘芳华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期911-915,共5页
基于学习的单图超分辨率重建算法能获得较好的超分效果,但存在重建图像伪影较为明显的问题。为解决这一问题,提出了一种基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建算法。在字典学习过程中运用在线字典学习方法(online dictionary lear... 基于学习的单图超分辨率重建算法能获得较好的超分效果,但存在重建图像伪影较为明显的问题。为解决这一问题,提出了一种基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建算法。在字典学习过程中运用在线字典学习方法(online dictionary learning,ODL),并在稀疏字典生成阶段和图像重建阶段分别设置了两个不同的正则化参数。实验中生成的目标高分辨率图像PSNR比经典的稀疏编码超分方法(sparse coding super-resolution,SCSR)平均提高了0.39 d B,在较好地恢复图像边缘锐度和纹理细节的同时有效地抑制了伪影。ODL和双正则化参数的引入,提高了字典训练的精度,使字典训练和图像重建阶段的稀疏系数独立可调,实验中能够有效地消除伪影,提升了超分辨率重建的效果。 展开更多
关键词 正则参数 超分辨率 在线字典学习 稀疏编码 图像
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线性不适定问题中选取Tikhonov正则化参数的线性模型函数方法(英文) 被引量:6
19
作者 王泽文 徐定华 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2013年第3期451-466,共16页
如何选取正则化参数是不适定问题Tikhonov正则化的一个重要问题.基于吸收的Morozov偏差原理,研究了正则化参数选取的线性模型函数方法.在从Hermite插值角度导出线性模型函数后,讨论了选取正则化参数的两种线性模型函数算法(基本算法与... 如何选取正则化参数是不适定问题Tikhonov正则化的一个重要问题.基于吸收的Morozov偏差原理,研究了正则化参数选取的线性模型函数方法.在从Hermite插值角度导出线性模型函数后,讨论了选取正则化参数的两种线性模型函数算法(基本算法与改进算法)及其收敛性.为克服基本算法的局部收敛性,提出了一种新的线性模型函数松弛算法.并且,提出了两种具有全局收敛性的组合算法,即线性与线性模型函数算法、双曲型与线性模型函数算法.数值实验说明了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 不适定问题 正则参数 线性模型函数 Morozov偏差原理
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基于分数阶全变差和自适应正则化参数的图像去模糊 被引量:10
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作者 杨晓梅 向雨晴 +1 位作者 刘亚男 郑秀娟 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期205-211,共7页
为更好地复原图像的纹理细节,避免求解图像去模糊模型时面临正则化参数难以选择的问题,提出了一种基于分数阶全变差(FOTV)模型和自适应更新正则化参数的非盲去模糊图像重建方法。首先,在分析不同分数阶下FOTV的幅频响应特性的基础上,采... 为更好地复原图像的纹理细节,避免求解图像去模糊模型时面临正则化参数难以选择的问题,提出了一种基于分数阶全变差(FOTV)模型和自适应更新正则化参数的非盲去模糊图像重建方法。首先,在分析不同分数阶下FOTV的幅频响应特性的基础上,采用不同分数阶次的FOTV模型约束图像的平滑(低频)部分和纹理细节(高频)部分,从而建立图像非盲去模糊重建模型。其次,为了有效地求解重建模型和实现两个正则化参数的自适应更新,采用交替方向乘子法(ADMM)将原本含有两个正则化参数的复杂问题分解成两个相对容易的子问题进行求解,每个子问题只含一个正则化参数。最后,根据偏差准则,在迭代求解过程中实现了两个正则化参数的自适应更新。将所提算法应用于包含平滑、边缘和纹理细节的多幅图像中,测试4种不同模糊核下的去模糊效果;与传统的4种去模糊算法相比,实验结果表明所提算法能自适应地更新两个正则化参数,对于纹理细节适中的图像具有较好的去模糊效果。 展开更多
关键词 非盲图像去模糊 分数阶全变差模型 自适应正则参数更新 纹理细节
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