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  • 【期刊】 有偏改正的正则化抗差方法

    刊名:测绘工程 作者:范伟 ; 潘国荣 关键词:正则化 ; 有偏改正 ; 抗差估计 ; 不适定问题 机构:同济大学测绘与地理信息学院 ; 同济大学测绘与地理信息学院 年份:2019
    摘要:现代测绘科技中,由于数学模型的过度参数化或观测信息不足,会导致观测方程具有病态性,同时,观测值中会产生粗差,由于上述两种原因,平差结果的质量将会受到严重的影响。而普通的正则化抗差方法,定权过程不严谨,同样会对平差成果造成不利的影响。针对上述问题,文中提出一种有偏改正的正则化抗差方法,即通过有偏改正后的残差进行等价权的确定,然后利用严密的等价权对含有粗差的病态方程进行求解。通过具体的实例分析,验证本方法在均方误差意义下优于普通的正则化抗差方法。
  • 【期刊】 正则化低秩子空间谱聚类算法

    刊名:软件导刊 作者:何家玉 ; 许峰 关键词:正则化 ; 聚类分析 ; 谱聚类 ; 低秩子空间 ; 不适定 机构:安徽理工大学 ; 安徽理工大学 ; 理学院 年份:2016
    摘要:为解决缺损数据谱聚类中的不适定问题,提出一种正则化低秩子空间谱聚类算法。首先根据数据集建立核范数正则化低秩矩阵分解模型,然后用迭代法求解模型得出系数矩阵,由此构造相似矩阵,最后利用谱聚类算法得出聚类结果。实验表明,该算法在一定程度上可以解决缺损数据的谱聚类问题,抑制噪声,获得质量较高的聚类结果。
  • 【论文】 正交正则化核典型相关分析的研究

    作者:郗仙田 关键词:正则化 ; 正交化 ; 典型相关分析 ; 核方法 机构:东北电力大学 ; 东北电力大学 年份:2016
    摘要:随着现代科学技术的发展,高维数据越来越多地出现在互联网、科学研究等领域。为了达到细致准确地描述客观事物的目的,人们通常需要应用这些高维的数据。但是人们在享受高维数据给人们带来便利的同时,也给人们造成了相关的不便:这些数据的高维属性会使隐藏在这些数据背后的事物的规律难于被发现。当人们在直接处理高维数据时,会遇到所谓的“维数灾难”问题:要在给定的精度下准确地对某些变量的函数进行估计,所需要的样本数量会随着样本维数的增加而呈指数形式增长。因此,在使用高维数据之前对其进行降维处理是十分有意义而且必要的。本文主要把核方法引入到正交正则化典型相关分析中,提出了正交正则化核典型相关分析方法,从而将正交正则化典型相关分析算法的适用范围从线性空间扩展到了非线性空间。设计并生成针对正交正则化核典型相关分析算法的仿真实验数据,与正交正则化典型相关分析算法进行对比,验证了所提算法的可行性和有效性。然后将所研究算法应用于特征融合中,应用线性变换的方法将提取的特征进行融合,并用最近邻分类器对融合后的特征进行分类。最后,分别应用CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库和耶鲁大学标准人脸图像识别数据库验证了算法在特征融合中的实际效果。本文首次将核方法引入到正交正则化典型相关分析中,从而提供了一种解决非线性数据降维问题的新方法。同时,在对CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库和耶鲁大学标准人脸图像识别数据库进行的识别实验结果表明了可以将应用与实际应用中。
  • 【期刊】 鲁棒自适应图正则化聚类算法

    刊名:通化师范学院学报 作者:董昊;李玲慧; 关键词:鲁棒;;图正则;;聚类 机构:辽宁师范大学数学学院 ; 辽宁师范大学数学学院 年份:2018
    摘要:基于L_(2,1)范数及图正则化项思想,提出了鲁棒自适应图正则化聚类算法.此算法不仅使数据矩阵行稀疏,而且增强了鲁棒性,从而提高聚类算法的性能,得到更优质的聚类结果.合成数据集验证了文中提出的聚类算法的有效性.
  • 【期刊】 鲁棒自适应图正则化聚类算法

    刊名:通化师范学院学报 作者:董昊 ; 李玲慧 关键词:鲁棒 ; 图正则 ; 聚类 机构:辽宁师范大学数学学院 ; 辽宁师范大学数学学院 年份:2018
    摘要:基于 L2,1 范数及图正则化项思想, 提出了鲁棒自适应图正则化聚类算法.此算法不仅使数据矩阵行稀疏, 而且增强了鲁棒性, 从而提高聚类算法的性能, 得到更优质的聚类结果.合成数据集验证了文中提出的聚类算法的有效性.
  • 【期刊】 域间F-范数正则化迁移谱聚类方法

    刊名:计算机科学与探索 作者:魏彩娜 ; 钱鹏江 ; 奚臣 关键词:正则化 ; 迁移学习 ; 谱聚类 机构:江南大学 ; 江南大学 ; 数字媒体技术学院 年份:2018
    摘要:传统聚类算法在目标数据集被噪声或异常数据大量污染的场景下聚类效果不佳.针对此问题,在经典谱聚类算法(spectral clustering,SC)基础上加入迁移学习知识,提出了新的域间F-范数正则化迁移谱聚类算法(transfer spectral clustering based on inter-domain F-norm regularization,TSC-IDFR).该算法通过第K最近邻原则为目标域数据从源域(历史数据)获取等量的可参照数据样本,然后基于域间F范数正则化机制,迁移这些源域可参照数据样本的谱聚类特征矩阵,以辅助目标域数据集上的谱聚类过程,从而解决实际问题中由于目标域数据污染带来的聚类难题,最终提高谱聚类效果.通过在模拟数据集和真实数据集上的仿真实验,证明了该算法的有效性.
  • 【期刊】 域间F-范数正则化迁移谱聚类方法

    刊名:计算机科学与探索 作者:魏彩娜 ; 钱鹏江 ; 奚臣 关键词:正则化 ; 迁移学习 ; 谱聚类 机构:[1]江南大学数字媒体技术学院 ; [1]江南大学数字媒体技术学院 年份:2018
    摘要:传统聚类算法在目标数据集被噪声或异常数据大量污染的场景下聚类效果不佳。针对此问题,在经典谱聚类算法(spectral clustering,SC)基础上加入迁移学习知识,提出了新的域间F-范数正则化迁移谱聚类算法(transfer spectral clustering based oninter-domain F-norm regularization,TSC-IDFR)。该算法通过第K最近邻原则为目标域数据从源域(历史数据)获取等量的可参照数据样本,然后基于域间F范数正则化机制,迁移这些源域可参照数据样本的谱聚类特征矩阵,以辅助目标域数据集上的谱聚类过程,从而解决实际问题中由于目标域数据污染带来的聚类难题,最终提高谱聚类效果。通过在模拟数据集和真实数据集上的仿真实验,证明了该算法的有效性。
  • 【期刊】 正则化薄板样条函数拟合地层界面

    刊名:煤田地质与勘探 作者:王宝龙 ; 李青元 ; 贾会玲 ; 董前林 ; 魏竹斌 ; 李青 关键词:正则化 ; 地层界面 ; 薄板样条函数 ; 等边三角形网 机构:辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院 ; 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院 ; 中国测绘科学研究院地理信息工程国家测绘地理信息局重点实验室 ; 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院 年份:2017
    摘要:地层界面几何形态形成的力学机理与数学上广泛应用的薄板样条形成的力学机理十分相似,都遵循板状体受力弯曲变形的力学机理。通过分析讨论曲面拟合的常用方法,以及这些方法对于稀疏不均匀离散地层界面的采样数据应用中的不足,提出用薄板样条曲面拟合构建地层界面的方法。介绍了薄板样条函数的基本原理,并引入正则化方法来解决因原始采样点分布不均匀而导致曲面拟合中发生"过冲"现象(在数据贫乏区域,产生陡坡的现象)以及原始采样点存在噪声的问题。最后以某页岩气勘探区水平钻井数据为例,用具有最优几何形态的等边三角形网格加密数据点的方式构建地层界面,采用正则化的薄板样条函数确定这些加密点,通过调节正则化参数的值,使拟合的地质界面在可视化效果和精度上都能满足要求。
  • 【期刊】 一种自适应正则化子空间追踪算法

    刊名:计算机工程与应用 作者:徐泽芳 ; 刘顺兰 关键词:正则化 ; 压缩感知 ; 稀疏表示 ; 子空间追踪算法 ; 自适应 机构:杭州电子科技大学通信工程学院 ; 杭州电子科技大学通信工程学院 年份:2015
    摘要:针对压缩感知中未知稀疏度信号的重建问题,提出一种新的压缩感知的信号重建算法,即自适应正则化子空间追踪(Adaptive Regularized Subspace Pursuit,ARSP)算法,该算法将自适应思想、正则化思想与子空间追踪(Subspace Pursuit,SP)算法相结合,在未知信号稀疏度的情况下,自适应地选择支撑集原子的个数,利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终能实现信号的精确重构。仿真结果表明,该算法能够精确重构原始信号,重建效果优于SP算法、正则化正交匹配追踪(ROMP)算法、稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法、压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法等。
  • 【期刊】 一种改进的变分正则化CT重建算法

    刊名:高师理科学刊 作者:贺鑫 ; 李权 关键词:正则化 ; CT重建 ; 自适应 ; 收敛速度 机构:中北大学理学院 ; 中北大学理学院 ; 中北大学信息探测与处理山西省重点实验室 年份:2015
    摘要:针对常规ART算法重建图像像素值不稳定,收敛速度慢的缺点,从正则化方法和求解不适定方程问题的数学角度入手,提出了能应用在CT重建中的一种改进的自适应变分正则法.该算法首先对投影数据进行ART重建,然后引入重建图像的梯度作为先验信息,并让梯度自适应下降,来改善重建结果.仿真实验表明,本文算法不仅很好地重建了完整图像的结构信息,还使重建图像更加平滑,收敛速度更快.
  • 【期刊】 最优正则化参数的核FCM聚类算法

    刊名:小型微型计算机系统 作者:陈书文 ; 覃华 ; 苏一丹 关键词:模糊C均值聚类 ; 不适定性问题 ; 正则化参数 ; L曲线 机构:广西大学计算机与电子信息学院 ; 广西大学计算机与电子信息学院 年份:2018
    摘要:模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-mean,FCM)因随机选取初始聚类中心,造成算法求解过程不稳定(即存在不适定性问题).针对此问题,提出一种最优正则化参数的核FCM算法,首先在核FCM的目标函数中引入正则化项和正则化参数;然后推导出用L曲线法寻优正则化参数所需的迭代更新公式;最后用迭代更新公式设计最优正则化参数的核FCM算法.在UCI测试数据集上的实验结果表明:本文所提算法的平均稳定性较传统FCM提高了5倍,平均准确率和平均召回率也分别提高了30%和33%.本文用L曲线法寻优核FCM的正则化参数是可行的,能有效地抑制FCM的不适定性.
  • 【期刊】 欧拉弹性正则化的图像泊松去噪

    刊名:电子学报 作者:张峥嵘 ; 刘红毅 ; 韦志辉 关键词:泊松去噪 ; 欧拉弹性 ; 水平集 ; 变分正则化 机构:南京理工大学理学院 ; 南京理工大学理学院 ; 南京理工大学计算机科学与技术学院 年份:2017
    摘要:利用泊松噪声分布与图像灰度值相关这一特性,结合图像的水平集曲线对图像灰度值的刻画能力,在Bayesian-MAP框架下,提出了欧拉弹性正则与泊松似然保真的图像泊松去噪变分正则化模型.利用交替方向乘子法,将原问题转化为几个不同低阶子问题的求解.对于子问题中出现的高阶非线性项,利用滞后扩散不动点迭代进行线性化,从而得到模型的快速迭代求解算法.通过数值模拟实验,证明了当图像受不同强度泊松噪声影响时,所提出的泊松去噪方法都能够有效的抑制泊松噪声,同时具有良好的结构保持性能.