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求解稀疏最小二乘问题的新型Bregman迭代正则化算法
被引量：
4
1
作者
李娟
李维国
郑昭静
《信号处理》
CSCD
北大核心
2012年第8期1164-1170,共7页
由于允许从少量数据中恢复原始图像或信号的压缩感知原理的引入,基于l1范数正则化的最优化方法近来越来越受到重视。利用最小二乘问题的一种等价形式和Bregman迭代方法的一些技巧,本文给出了已有A+线性Bregman迭代方法的一种推导过程。...
由于允许从少量数据中恢复原始图像或信号的压缩感知原理的引入,基于l1范数正则化的最优化方法近来越来越受到重视。利用最小二乘问题的一种等价形式和Bregman迭代方法的一些技巧,本文给出了已有A+线性Bregman迭代方法的一种推导过程。进一步结合不动点连续迭代方法和非满值最小二乘问题的等价形式,获得了一种求解带有约束的l1范数最小优化问题的新型算法,并给出了新型算法与A+线性Bregman迭代算法之间的联系,同时证明了新算法所获得的解是所求问题的一个最优解。新算法与已有A+算法类似,仅仅需要矩阵向量乘法和压缩算子的计算,从而使得新算法很容易实现,且运算速度明显快于已有算法。最后,通过数值实验表明,新方法对于稀疏信号的恢复问题与原方法相比具有速度快、可有效减少停滞现象等优点。
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关键词
最小二乘问题
bregman
迭代正则化
Moore—Penrose逆
正交投影
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职称材料
一种求解稀疏信号重构的新算法
2
作者
戚平
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第06A期93-95,共3页
由于允许从少量数据中恢复原始信号的压缩感知的引入,基于1范数正则化的最优化方法近来越来越受到重视。利用最小二乘问题的一种等价形式和Bregman迭代方法的一些技巧,本文推导出了可以用于稀疏信号重构求解的非满秩情况下的A+线性Bre...
由于允许从少量数据中恢复原始信号的压缩感知的引入,基于1范数正则化的最优化方法近来越来越受到重视。利用最小二乘问题的一种等价形式和Bregman迭代方法的一些技巧,本文推导出了可以用于稀疏信号重构求解的非满秩情况下的A+线性Bregman迭代方法的一种新的等价形式,并证明了它与原形式的等价性。
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关键词
最小二乘问题
bregman
迭代正则化
moore-penrose
逆
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职称材料
题名
求解稀疏最小二乘问题的新型Bregman迭代正则化算法
被引量：
4
1
作者
李娟
李维国
郑昭静
机构
中国石油大学(华东)理学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2012年第8期1164-1170,共7页
基金
国家自然科学基金(60971132
11101431
+2 种基金
61101208)
中央高校基本科研业务费专项基金(09CX04004A)
中国石油大学(华东)研究生创新基金(CXY11-16)
文摘
由于允许从少量数据中恢复原始图像或信号的压缩感知原理的引入,基于l1范数正则化的最优化方法近来越来越受到重视。利用最小二乘问题的一种等价形式和Bregman迭代方法的一些技巧,本文给出了已有A+线性Bregman迭代方法的一种推导过程。进一步结合不动点连续迭代方法和非满值最小二乘问题的等价形式,获得了一种求解带有约束的l1范数最小优化问题的新型算法,并给出了新型算法与A+线性Bregman迭代算法之间的联系,同时证明了新算法所获得的解是所求问题的一个最优解。新算法与已有A+算法类似,仅仅需要矩阵向量乘法和压缩算子的计算,从而使得新算法很容易实现,且运算速度明显快于已有算法。最后,通过数值实验表明,新方法对于稀疏信号的恢复问题与原方法相比具有速度快、可有效减少停滞现象等优点。
关键词
最小二乘问题
bregman
迭代正则化
Moore—Penrose逆
正交投影
Keywords
least squares problem
bregman iterative regularization
moore-penrose inverse
Orthogonal projection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
一种求解稀疏信号重构的新算法
2
作者
戚平
机构
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第06A期93-95,共3页
文摘
由于允许从少量数据中恢复原始信号的压缩感知的引入,基于1范数正则化的最优化方法近来越来越受到重视。利用最小二乘问题的一种等价形式和Bregman迭代方法的一些技巧,本文推导出了可以用于稀疏信号重构求解的非满秩情况下的A+线性Bregman迭代方法的一种新的等价形式,并证明了它与原形式的等价性。
关键词
最小二乘问题
bregman
迭代正则化
moore-penrose
逆
Keywords
least squares problem
,
bregman iterative regularization
,
moore-penrose inverse
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
求解稀疏最小二乘问题的新型Bregman迭代正则化算法
李娟
李维国
郑昭静
《信号处理》
CSCD
北大核心
2012
4
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职称材料
2
一种求解稀疏信号重构的新算法
戚平
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013
0
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职称材料
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