使用迭代重加权最小二乘法求解平面度误差 被引量：1

1

作者 薛小强 《中国农机化》 2005年第3期62-63,共2页

提出了几何误差评定的迭代重加权最小二乘(IRLS—It鄄erativeReweightedLeastSquares)算法。该算法采用一个迭代过程求解一系列加权最小二乘问题,并在每一步迭代中按照一定的规则对权系数进行调整,使其逐步逼近最优拉格朗日乘子。对于用... 提出了几何误差评定的迭代重加权最小二乘(IRLS—It鄄erativeReweightedLeastSquares)算法。该算法采用一个迭代过程求解一系列加权最小二乘问题,并在每一步迭代中按照一定的规则对权系数进行调整,使其逐步逼近最优拉格朗日乘子。对于用CMM(坐标测量机)和其他设备得到的数据,可得到平面度误差的精确值。 展开更多

关键词 平面度 几何误差 迭代重加权最小二乘法 最优拉格朗日乘子

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改进的迭代重加权最小二乘非凸压缩感知算法 被引量：4

2

作者 杨海蓉 金辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第24期46-51,共6页

非线性重构算法是压缩感知的三个主要研究内容之一。在详细分析了现有的迭代重加权最小二乘?_p优化方法的基础上,提出改进的迭代重加权最小二乘?_p范数最小化非凸压缩感知优化算法。实验结果表明,改进的算法拥有更高的成功重建百分比和... 非线性重构算法是压缩感知的三个主要研究内容之一。在详细分析了现有的迭代重加权最小二乘?_p优化方法的基础上,提出改进的迭代重加权最小二乘?_p范数最小化非凸压缩感知优化算法。实验结果表明,改进的算法拥有更高的成功重建百分比和重建速度,在同样稀疏度的情况下可以大大减少所需的测量次数,对于压缩感知的重建算法研究以及实际应用都具有重要的意义。 展开更多

关键词 压缩感知 非凸压缩感知 lp最小化 迭代重加权最小二乘法

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基于迭代重加权的子阵级MIMO雷达角度超分辨算法

3

作者 王行舒 张劲东 +1 位作者 张亚男 董乔龙 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2024年第6期85-91,共7页

针对子阵级多输入多输出(MIMO)雷达阵列孔径数量有限带来的高方向图旁瓣问题,构建了子阵级MIMO雷达收发信号和多子阵角度测量模型,提出了基于自适应迭代重加权(AIR)和p-范数约束下迭代重加权最小二乘(p-IRLS)的角度超分辨算法,分析了两... 针对子阵级多输入多输出(MIMO)雷达阵列孔径数量有限带来的高方向图旁瓣问题,构建了子阵级MIMO雷达收发信号和多子阵角度测量模型,提出了基于自适应迭代重加权(AIR)和p-范数约束下迭代重加权最小二乘(p-IRLS)的角度超分辨算法,分析了两种算法的计算复杂度。在仿真实验中验证了两种算法的性能,并对其在单目标和双目标、以及干扰环境检测中的效果进行了比较分析。仿真结果表明,AIR和p-IRLS算法能够有效降低子阵级MIMO雷达的方向图旁瓣电平,同时实现对目标的角度超分辨。和AIR算法相比,p-IRLS算法在低信噪比和邻近目标分辨性能更突出。 展开更多

关键词 子阵级多输入多输出雷达 自适应迭代重加权 迭代重加权最小二乘 超分辨

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基于变量分离和加权最小二乘法的图像复原 被引量：7

4

作者 肖宿 韩国强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第4期1584-1587,共4页

为提高图像复原的质量和速度,提出一种新的图像复原算法。首先基于变量分离技术,加入新的约束条件,建立解决图像复原问题的目标函数;然后利用交替最小化方法,将目标函数的优化分解为两个交替迭代的过程,以获得图像复原问题的全局最优解... 为提高图像复原的质量和速度,提出一种新的图像复原算法。首先基于变量分离技术,加入新的约束条件,建立解决图像复原问题的目标函数;然后利用交替最小化方法,将目标函数的优化分解为两个交替迭代的过程,以获得图像复原问题的全局最优解。在求解分离得到的新变量的过程中,引入迭代重加权最小二乘法(IRLS)处理L1范式的不可微分问题。实验结果表明,提出的算法有效地解决了图像复原问题;与同类的一些算法相比,该算法在复原速度和复原效果方面均具有优势。 展开更多

关键词 图像复原 约束优化问题 变量分离 交替最小化方法 迭代重加权最小二乘法

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频率域航空电磁数据三维全变分正则化反演

5

作者 高煜 殷长春 +4 位作者 苏扬 刘云鹤 王路远 张博 任秀艳 《地球物理学报》 北大核心 2025年第8期2941-2951,共11页

航空电磁数据三维反演存在着严重的多解性问题,因此开发有效的正则化技术十分重要.常规的航空电磁三维反演采用L2范数进行正则化约束,但该方法难以对陡变的边界进行有效刻画.为解决这一问题,本文将迭代重加权最小二乘(IRLS)框架引入到... 航空电磁数据三维反演存在着严重的多解性问题,因此开发有效的正则化技术十分重要.常规的航空电磁三维反演采用L2范数进行正则化约束,但该方法难以对陡变的边界进行有效刻画.为解决这一问题,本文将迭代重加权最小二乘(IRLS)框架引入到频率域航空电磁三维反演中,并构造基于全变分(TV)正则化的目标函数,进而采用高斯-牛顿优化算法得到反演方程,利用共轭梯度法进行方程组求解.TV正则化方法源于图像恢复领域,作为一种非光滑约束,其在去噪过程中能有效保留图像边界信息.此外,相比传统的L1范数方法,TV正则化能更好地保持图像连续性,更符合地球物理电磁数据反演对模型结构特征的要求.本文分别对含噪声的合成数据和挪威Lofoten-Vesteralen地区的实测航空电磁数据进行反演测试,并与传统的L2、L1范数正则化反演结果进行对比.结果表明,本文TV正则化反演算法能有效提升异常体边界的分辨率,验证了其在精确刻画异常体形态与恢复物性参数方面的优势. 展开更多

关键词 频率域航空电磁 三维反演 迭代重加权最小二乘(IRLS)算法 全变分(TV)正则化

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重尾噪声环境下的扫描雷达稳健角超分辨方法

6

作者 张寅 张永超 +2 位作者 晏家楠 刘帅迪 杨建宇 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第9期1562-1572,共11页

扫描雷达由于天线孔径受到平台尺寸限制,存在角分辨率低下的缺陷。角超分辨技术能够在不改变雷达硬件系统的前提下,通过信号处理方法,获得超越雷达实孔径波束宽度的角度分辨能力。近些年研究表明,基于最小绝对收缩和选择算子(LASSO)的... 扫描雷达由于天线孔径受到平台尺寸限制,存在角分辨率低下的缺陷。角超分辨技术能够在不改变雷达硬件系统的前提下,通过信号处理方法,获得超越雷达实孔径波束宽度的角度分辨能力。近些年研究表明,基于最小绝对收缩和选择算子(LASSO)的稀疏角超分辨方法能够获得比传统方法更高的分辨能力。然而,该方法基于高斯白噪声假设,在残余项中主要基于l2范数进行约束。当回波数据中存在重尾分布的噪声时,该方法中的l2范数约束无法有效抑制重尾分布噪声,导致目标分辨能力下降,甚至产生虚假目标。针对该问题,本文提出一种扫描雷达抗重尾噪声角超分辨成像方法。首先,本文引入一种最小绝对偏差(LAD)-LASSO约束准则以抑制重尾分布噪声;更进一步的,针对模型中存在的正则化参数自适应选取难题,本文基于稀疏自相关迭代准则导出正则化参数的最优表达。最后,针对LAD-LASSO非平滑代价函数最优化求解难题,本文提出一种基于迭代重加权最小二乘(IRLS)算法的求解方法,通过将l1范数替换为重加权的l2范数,并在每次迭代中计算权值实现最优求解。仿真结果表明,相比传统稀疏角超分辨方法,本文提出的方法在不同信噪比下均能够有效抑制重尾分布噪声,并有效提升扫描雷达角分辨率。同时,本文采用岸基X波段雷达实测数据验证了本文提出方法的有效性。 展开更多

关键词 扫描雷达 角超分辨 重尾噪声 最小绝对偏差-最小绝对收缩和选择算子 迭代重加权最小二乘

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针对大噪声的三维SLAM位姿图鲁棒优化算法

7

作者 王苗苗 魏国亮 +1 位作者 蔡洁 李雨洁 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第7期1305-1313,共9页

位姿图优化(pose graph optimization,PGO)是同时定位与建图(simultaneous locali-zation and mapping,SLAM)中非常重要的非凸高维优化工具。运动位姿初始化是PGO过程中的关键步骤。针对目前的初始化算法无法为大噪声PGO数据集提供较好... 位姿图优化(pose graph optimization,PGO)是同时定位与建图(simultaneous locali-zation and mapping,SLAM)中非常重要的非凸高维优化工具。运动位姿初始化是PGO过程中的关键步骤。针对目前的初始化算法无法为大噪声PGO数据集提供较好初始值的问题,首先提出一种新的鲁棒核函数,解决大噪声带来的估计值与观测值之间的大残差问题;然后,提出一种基于迭代重加权最小二乘的位姿图鲁棒优化算法。蒙特卡罗实验结果表明,所提算法在大噪声环境中具有较好的鲁棒性和精确性,所提鲁棒核函数与其他经典核函数相比更具适用性,能够加快算法收敛。 展开更多

关键词 三维SLAM PGO 鲁棒核函数 迭代重加权最小二乘

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多先验信息约束的三维电阻率反演方法 被引量：5

8

作者 郭来功 戴广龙 +2 位作者 杨本才 薛俊华 陈本良 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1333-1340,1350,I0009,I0010,共11页

先验约束信息可以有效提高直流电阻率三维反演精度,多数约束信息的施加是通过修改目标函数实现的,具有约束信息单一、施加约束信息繁琐的不足。为了改进上述问题,修改迭代重加权最小二乘法反演方程,将数据加权矩阵中的重加权函数修改为... 先验约束信息可以有效提高直流电阻率三维反演精度,多数约束信息的施加是通过修改目标函数实现的,具有约束信息单一、施加约束信息繁琐的不足。为了改进上述问题,修改迭代重加权最小二乘法反演方程,将数据加权矩阵中的重加权函数修改为误差函数和互补误差函数的形式,增加结构度量、权重均值和标准偏差等参数,通过修改地下空间不同区域的重加权函数参数,达到施加不同先验约束信息目的;反演方程计算采用并行共轭梯度最小二乘法,以提高反演速度。在合成数据算例中,分别施加了平滑约束、块状约束和多信息混合约束,反演结果表明多信息约束的成像精度远大于单一信息约束。工程项目中可根据地质结构状况合理选择权函数参数,达到提高三维电阻率反演精度和计算速度的目的。 展开更多

关键词 三维反演 电阻率 迭代重加权最小二乘法 结构度量 并行共轭梯度最小二乘法

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融合颜色不变量的彩色图像光流估计算法 被引量：4

9

作者 魏国剑 侯志强 +1 位作者 李武 余旺盛 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2927-2933,共7页

为了克服彩色图像光流估计中的光照影响,提高光流估计的准确性,该文提出一种在颜色不变量空间求解光流,再与RGB空间光流进行融合的光流估计算法。首先提取视频序列中相邻两帧图像的颜色不变量边缘,再计算使用颜色不变量边缘构建的三通... 为了克服彩色图像光流估计中的光照影响,提高光流估计的准确性,该文提出一种在颜色不变量空间求解光流,再与RGB空间光流进行融合的光流估计算法。首先提取视频序列中相邻两帧图像的颜色不变量边缘,再计算使用颜色不变量边缘构建的三通道彩色图像的光流,最后使用L$范数融合颜色不变量光流与RGB图像光流。文中还讨论了颜色不变量边缘的选取和组合对融合光流结果的影响。实验结果表明,提出的方法能够获取更加准确的目标区域,对阴影和光照变化更加鲁棒,与经典算法相比具有更好的性能。 展开更多

关键词 彩色图像光流 光流估计 颜色不变量 迭代重加权最小二乘

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基于稀疏脉冲反演的墙体参数研究 被引量：2

10

作者 费翔宇 冯温雅 王成浩 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2015年第12期54-56,60,共4页

稀疏脉冲反演实际上是从含有噪声的雷达数据单道中计算出具有稀疏分布特性的反射系数。文中以范数约束为基础,提出L1范数约束求解的方法,并且采用迭代重加权最小二乘法(IRLS)的优化算法,该算法具有精度高、速度快的优点,对穿墙侦查雷达... 稀疏脉冲反演实际上是从含有噪声的雷达数据单道中计算出具有稀疏分布特性的反射系数。文中以范数约束为基础,提出L1范数约束求解的方法,并且采用迭代重加权最小二乘法(IRLS)的优化算法,该算法具有精度高、速度快的优点,对穿墙侦查雷达数据处理后可以有效提高分辨率,获得反射系数,有助于进一步求得墙体的厚度和介电常数。最后针对不同数据的实验结果验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 稀疏脉冲反演 迭代重加权最小二乘法 反射系数 介电常数

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基于IRLS的圆度误差最优化评定 被引量：1

11

作者 薛小强 冯勇 贾丙辉 《现代电子技术》 北大核心 2017年第3期150-152,共3页

提出了圆度误差评定的迭代重加权最小二乘算法(IRLS)。该算法采用一个迭代过程求解一系列加权最小二乘问题,并在每一步迭代中按照一定的规则对权系数进行调整,使其逐步逼近最优拉格朗日乘子,使最小二乘解逐渐逼近最小区域解。该算法保... 提出了圆度误差评定的迭代重加权最小二乘算法(IRLS)。该算法采用一个迭代过程求解一系列加权最小二乘问题,并在每一步迭代中按照一定的规则对权系数进行调整,使其逐步逼近最优拉格朗日乘子,使最小二乘解逐渐逼近最小区域解。该算法保留了最小二乘法快速、惟一的优点,改正了其误差偏大的缺陷,采用Matlab语言编程,算法计算简单且易于实现,有较高的实用价值。 展开更多

关键词 误差评定 圆度误差 迭代重加权最小二乘法 误差限

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圆柱度误差快速最优化评定方法 被引量：1

12

作者 薛小强 冯勇 贾炳辉 《现代电子技术》 北大核心 2015年第23期102-105,共4页

使用迭代重加权最小二乘算法(IRLS)进行圆柱度误差评定。经过实际计算将所得到的误差评定值与其他方法相比较,在测量数据点集满足"小误差、小偏差"两点假设的条件下,迭代重加权最小二乘法可以得到精确的最小区域解,但是在运... 使用迭代重加权最小二乘算法(IRLS)进行圆柱度误差评定。经过实际计算将所得到的误差评定值与其他方法相比较,在测量数据点集满足"小误差、小偏差"两点假设的条件下,迭代重加权最小二乘法可以得到精确的最小区域解,但是在运算时间上由于受迭代次数的影响,对不同的误差限运算时间会相差很大。总体来说,迭代重加权最小二乘法实现简便,有较高的使用价值。 展开更多

关键词 圆柱度误差 最小域误差 迭代重加权最小二乘法 最小域解

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贝叶斯框架下的总变分图像去噪算法

13

作者 肖宿 韩国强 沃焱 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2010年第6期693-698,共6页

针对经典去噪模型易造成图像细节丢失以及确定性算法无法自动估计去噪过程中的未知参数等问题,提出一种新的图像去噪算法.该算法在贝叶斯框架下,用总变分模型(TV)和伽马分布分别刻画原始图像及未知参数的统计特征,并基于最大联合分布的... 针对经典去噪模型易造成图像细节丢失以及确定性算法无法自动估计去噪过程中的未知参数等问题,提出一种新的图像去噪算法.该算法在贝叶斯框架下,用总变分模型(TV)和伽马分布分别刻画原始图像及未知参数的统计特征,并基于最大联合分布的推导,估计最优原始图像.总变分模型使最终的能量泛函非线性且不可微分,因此,引入迭代重加权最小二乘法(IRLS),通过迭代的方式用加权的L2范数逼近L1范数来表示图像的统计模型.实验结果表明,该算法可有效去除图像的噪声,提升去噪速度,使所恢复的图像在实际视觉效果和信噪比等方面均优于其他同类算法. 展开更多

关键词 图像去噪 贝叶斯框架 最大联合分布 先验模型 总变分模型 拉普拉斯分布 数值计算 迭代重加权最小二乘法

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M估计法在大坝安全监测中的应用

14

作者 刘浩 曹其光 徐波 《水电能源科学》 北大核心 2011年第4期73-75,共3页

针对传统统计模型无法抵御异常值影响、鲁棒性较差的问题,引入稳健回归中经典的M估计法,基于李家峡水电站监测资料建立了大坝径向位移M估计模型,对监测数据进行拟合及预报,并与传统回归统计模型做了比较。结果表明,该方法有效降低异常... 针对传统统计模型无法抵御异常值影响、鲁棒性较差的问题,引入稳健回归中经典的M估计法,基于李家峡水电站监测资料建立了大坝径向位移M估计模型,对监测数据进行拟合及预报,并与传统回归统计模型做了比较。结果表明,该方法有效降低异常值影响、稳健性较好。 展开更多

关键词 大坝安全监测 M估计 稳健回归 迭代重加权最小二乘 数据预报

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增量式0阶TSK模糊分类器及鲁棒改进

15

作者 李滔 王士同 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期1901-1911,共11页

为了克服传统的分类器难以在具有令人满意的分类性能、快速的学习效率的同时兼顾高可解释性之不足,提出增量式0阶模糊分类器TSK-IFC0IRLS.该分类器通过使用增量式模糊聚类算法IFCM(c+p)对训练样本进行聚类,使用高斯隶属度函数将聚类结... 为了克服传统的分类器难以在具有令人满意的分类性能、快速的学习效率的同时兼顾高可解释性之不足,提出增量式0阶模糊分类器TSK-IFC0IRLS.该分类器通过使用增量式模糊聚类算法IFCM(c+p)对训练样本进行聚类,使用高斯隶属度函数将聚类结果映射到模糊子空间,使用迭代重加权最小二乘优化算法IRLS对模糊规则的后件参数进行学习.通过提出基于伪Huber函数的代价函数,它的鲁棒性改进版本TSK-IFC0PHub被提出来以提高分类器的抗噪能力.仿真实验表明,与FCPM-IRLS、RBF、ANFIS分类器相比,提出的2种模糊分类器均具有良好的分类性能及数据规模的可扩展性,TSK-IFC0PHub具有良好的鲁棒性. 展开更多

关键词 增量式模糊聚类 迭代重加权最小二乘法 伪Huber函数 TSK模糊分类器 鲁棒性

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一种基于视频运动分析的智能码流方法

16

作者 翟艳东 于明 阎刚 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第33期9987-9991,10012,共6页

采用迭代重加权最小二乘(IRLS)方法计算连续两帧图像的光流。根据光流计算的结果估计视频监控场景的运动状态。将场景分为静止、一般运动、剧烈运动,并分别制定不同的码流存储策略。实验表明,该方法能对监控场景的常见运动行为识别并分... 采用迭代重加权最小二乘(IRLS)方法计算连续两帧图像的光流。根据光流计算的结果估计视频监控场景的运动状态。将场景分为静止、一般运动、剧烈运动,并分别制定不同的码流存储策略。实验表明,该方法能对监控场景的常见运动行为识别并分类,具有一定的鲁棒性。应用该方法可以减少冗余视频帧对存储资源的占用,扩充敏感监控数据的存储能力。 展开更多

关键词 光流 迭代重加权最小二乘 运动分析 智能码流

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基于改进逻辑回归分类算法的LSB匹配隐写检测

17

作者 郭继昌 季文驰 顾翔元 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2015年第6期1160-1168,共9页

常见的采用高斯核支持向量机(Gaussian support vector machine,G-SVM)分类算法构建分类器的隐写检测方法对最低比特位(Least significant bit,LSB)匹配隐写算法均存在训练时间过长的问题。针对这一问题,提出一种改进逻辑回归分类算法,... 常见的采用高斯核支持向量机(Gaussian support vector machine,G-SVM)分类算法构建分类器的隐写检测方法对最低比特位(Least significant bit,LSB)匹配隐写算法均存在训练时间过长的问题。针对这一问题,提出一种改进逻辑回归分类算法,即L曲线截断正则化迭代重加权最小二乘(L-curve truncated-regularized iteratively re-weighted least squares,LTR-IRLS)算法。该算法采用L曲线法来确定适合于隐写特征的Tikhonov正则算法的近似最优参数,并通过实验寻找出符合隐写特征的截断牛顿算法收敛参数,从而提高了检测准确率;采用重加权最小二乘法计算最大似然估计,并通过截断牛顿法避免计算最小二乘中的海森矩阵,降低了计算量。理论分析与实验结果证明,针对LSB匹配隐写检测,LTR-IRLS分类算法在保证检测准确率优于G-SVM分类算法的情况下,极大地降低了训练时间,从而提高了检测速度。 展开更多

关键词 L曲线法 迭代重加权最小二乘 截断牛顿法 隐写检测 LSB匹配

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三维大地电磁自适应L1范数正则化反演 被引量：14

18

作者 阮帅 汤吉 +2 位作者 陈小斌 董泽义 孙翔宇 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期3896-3911,共16页

常规三维大地电磁反演的正则项为L 2范数,它以电阻率空间分布函数处处光滑为模型期望,弱化了算法对电性突变界面的分辨能力.本文实现了正则项为L1范数的三维大地电磁反演算法,让模型空间梯度向量更有机会取得稀疏解,在充分正则的迭代下... 常规三维大地电磁反演的正则项为L 2范数,它以电阻率空间分布函数处处光滑为模型期望,弱化了算法对电性突变界面的分辨能力.本文实现了正则项为L1范数的三维大地电磁反演算法,让模型空间梯度向量更有机会取得稀疏解,在充分正则的迭代下能够有效突出模型真实电性界面.为避免L1范数零点不可导带来的求解困难,使用迭代重加权最小二乘法把原问题转换为一系列L2正则子问题迭代求解.每个子问题的极小方法使用改进型拟牛顿法,其下降方向既能保证正则项海塞矩阵的精确性,又能允许反演过程随迭代灵活更新正则因子.使用比值法或分段衰减法自适应更新正则因子以避免迭代早期陷入奇异解,从而提升反演收敛的稳定性并降低初始模型依赖度.合成的无噪数据反演表明L 1正则算法的模型恢复效果优于L2正则;不同噪声水平的合成数据反演表明本文的算法具有稳健性;实测数据反演对比表明在合理的正则因子调整策略下,L1正则反演结果的模型分辨率优于L2正则.另外,不同初始模型的反演测试还表明,正则因子选取不合理时L1正则可能造成方块状假异常. 展开更多

关键词 L1范数正则化 迭代重加权最小二乘 大地电磁 三维反演 拟牛顿法

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基于L_(1-2)正则化的地震波阻抗“块”反演 被引量：9

19

作者 耿伟恒 陈小宏 +3 位作者 李景叶 汤韦 吴凡 张俊杰 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1409-1417,I0006,I0007,共11页

波阻抗反演技术已经相当成熟,但仍然存在反问题的不适定性、反演的分辨率低以及对地层边界刻画不清晰等问题。为此,提出基于L_(1-2)正则化的地震波阻抗“块”反演方法。在前人的基础上,将L_(1-2)正则化引入基于模型的波阻抗反演,通过借... 波阻抗反演技术已经相当成熟,但仍然存在反问题的不适定性、反演的分辨率低以及对地层边界刻画不清晰等问题。为此,提出基于L_(1-2)正则化的地震波阻抗“块”反演方法。在前人的基础上,将L_(1-2)正则化引入基于模型的波阻抗反演,通过借鉴全变分正则化的思想,利用叠后地震数据直接获得波阻抗反演结果。首先,推导线性化的波阻抗正演近似公式并分析精度;然后,基于贝叶斯理论,引入L_(1-2)正则化构建波阻抗反演的目标函数,利用迭代重加权最小二乘算法求解目标函数,获得波阻抗反演结果。由于波阻抗反演为单道反演算法,反演多道数据时道与道之间会产生空间不连续现象,因此对反演结果执行f-x域空间预测滤波改善由噪声和单道反演算法带来的空间不连续性。相关系数的定量对比证明了基于L_(1-2)范数的反演结果优于基于L1范数和L2范数。合成数据和实际资料反演验证了所提方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 波阻抗反演 L_(1-2)正则化 贝叶斯理论 迭代重加权最小二乘 目标函数 分辨率

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一种多帧光流的研究与应用 被引量：3

20

作者 王效文 林明 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第9期214-218,共5页

时域相关性在视频分析中具有重要作用,但在估算光流时,这一特性却很少被应用。针对这一情况,提出在H-S光流模型基础上引入前向帧,并加入光流时域上的相关性约束构造出一种多帧光流模型以提高光流估算精度。同时,针对光流非线性能量泛函... 时域相关性在视频分析中具有重要作用,但在估算光流时,这一特性却很少被应用。针对这一情况,提出在H-S光流模型基础上引入前向帧,并加入光流时域上的相关性约束构造出一种多帧光流模型以提高光流估算精度。同时,针对光流非线性能量泛函求解异常复杂的情况,提出运用迭代重加权最小二乘法(IRLS)简化模型线性化求解过程。最后,结合所得光流给出一种改进的车辆检测跟踪方案,通过先估算光流后帧差提取,可得到更加精确的车辆运动信息并可避免多个车辆的光流域连接成块。实验结果表明,IRLS法简化求解的多帧模型可同时估算出多个帧间光流并能显著提高光流估算精度,基于此多帧光流的车辆检测跟踪方案的车辆跟踪成功率在86%以上,达到了预期要求。 展开更多

关键词 多帧 时域相关性 光流 迭代重加权最小二乘法 车辆检测跟踪

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