病态问题解算的直接正则化方法比较

为了解算病态问题,需正确选择适合的正则化方法,为此分析了截断奇异值法和Tikhonov正则化方法的异同点.在此基础上,阐述了L曲线法和GCV法确定最优正则化参数的基本原理.通过数值算例分析表明:截断奇异值法和Tikhonov法可以有效消除观测方程的病态性；利用L曲线法和GCV法不仅可以对Tikhonov方法中的连续正则...     

基于混合正则化的最小二乘三维电阻率反演成像

基于经典Tikhonov正则化(classical Tikhonov regularization)的最小二乘反演是三维电阻率反演的主要方法。对于电阻率分片连续的地质体,由于光滑反演解的光滑性使得目标区域与背景区域间边界模糊,不能很好地体现异常体的形态信息和位置信息,成像效果不好。将总变分正则化(total variation regularization)与经典Tikhonov正则化结合,提出混合正则化反演方法,通过模型分析比较经典Tikhonov正则化、TV正则化、混合正则化在反演结果上的不同,证明了引入混合正则化约束的最小二乘反演既保持了经典Tikhonov正则化方法解的稳定性,又具有TV正则化方法解的保边缘性,有效地改善了三维电阻率成像效果。最后将混合正则化的反演方法应用到实际工程,验证了该方法的有效性和实用性。     

一种自适应Tikhonov正则化参数估计方法

为了解决离散线性反问题中正则化参数选择困难的问题,在Tikhonov正则化方法等效统计模型的基础上,提出了一种自适应Tikhonov正则化参数估计方法.将正则化参数选择的问题转换为关于被测信号和测量噪声的超参数的统计推断问题;基于测量噪声潜在的高斯分布特性,可在独立于测量噪声水平的条件下自适应地估计正则化参数.仿真结果表明:从最大化重建信号后验概率分布的角度来看,自适应Tikhonov正则化参数估计方法计算得到的正则化参数可视为具有随机分布特性的最佳正则化参数的近似折中,其对应的重建信号准确度接近于最优重建信号的准确度,且收敛速度较快.     

基于Tikhonov和变差正则化的磁感应断层成像重建算法

为了解决磁感应断层成像(MIT)逆问题的病态性和改善重建图像的质量,提出一种新的组合算法.该组合算法首先利用Tikhonov正则化算法对解的适定性产生初步的成像区域,之后再利用变差正则化算法对解的保边缘性和锐化作用进行图像重建.该组合算法与Tikhonov正则化算法及变差正则化算法相比,不仅有效地克服了磁感应断层成像(...     

基于模拟退火粒子群算法的MIT图像重建方法

为了改善逆问题病态性又能提高图像重建质量,提出了一种基于模拟退火粒子群算法的MIT图像重建方法.根据Hessian矩阵的维度,构建了一种Tikhonov和NOSER型混合多参数正则化算法.将模拟退火算法和粒子群算法进行组合,以广义交叉准则构建目标函数,进行正则化多参数寻优.结果表明,所提方法不仅有效克服了MIT重建图像数值解的不稳定性,增强了抗噪性能,而且所获得的重建图像的质量优于Tikhonov正则化和混合正则化算法,为MIT技术应用提供了理论参考.     

逆热传导问题的一种新型无网格方法

将基本解和径向基函数相结合反演一种逆热传导问题的初值和热源.由于方程的系数矩阵是病态的,所以文中用Tikhonov正则化方法求解线性方程组,通过L-曲线方法选择正则化参数.通过几个数值例子验证了方法的有效性和精确性.     

Laplace方程Cauchy问题的正则化间接边界元法

应用间接变量规则化边界元法,对边界条件识别Cauchy反问题进行了研究.采用TSVD和Tikhonov两种正则化方法求解配点过程中出现的线性病态方程组,通过GCV法确定正则化参数.数值算例表明,该算法稳定性好,数值解与精确解相当地吻合.     

基于模拟退火粒子群算法的MIT图像重建方法

为了改善逆问题病态性又能提高图像重建质量,提出了一种基于模拟退火粒子群算法的MIT图像重建方法.根据Hessian矩阵的维度,构建了一种Tikhonov和NOSER型混合多参数正则化算法.将模拟退火算法和粒子群算法进行组合,以广义交叉准则构建目标函数,进行正则化多参数寻优.结果表明,所提方法不仅有效克服了MIT重建图像数值解的不稳定性,增强了抗噪性能,而且所获得的重建图像的质量优于Tikhonov正则化和混合正则化算法,为M IT技术应用提供了理论参考.     

广义混合变分不等式的Tikhonov正则化方法

极小化问题可以转化为变分不等式,因此,变分不等式是解决极小化问题的一类重要方法.当变分不等式模型中的集合无界时,许多学者研究了各种各样的强制条件,以保证变分不等式的解存在.比较了几种主要强制性条件之间的关系,并在映射具有变分不等式性质时,给出了广义变分不等式解存在的证明,并且用Tikhonov正则化方法解决了不适定广义变分不等式解的存在性问题.广义混合变分不等式是比广义变分不等式更一般的模型,将广义变分不等式的Tikhonov正则化方法推广到广义混合变分不等式,以使Tikhonov正则化方法具有更加广泛的应用范围.为此,主要建立广义混合变分不等式的Tikhonov正则化理论.首先,在更弱的强制条件下,证明了广义混合变分不等式解的存在性,然后给出了广义混合变分不等式的Tikhonov正则化结果.     

一种新的求解第一类Fredholm积分方程正则化的数值分析

应用改进的Tikhonov正则化，借助Matlab软件对一类Fredholm积分方程进行数值求解．结果表明，李功胜等所建立的改进的Tikhonov正则化比通常的Tikhonov正则化更精确，而且正则解能够达到与理论分析基本一致的较高的收敛率．     

近场声全息正则化方法比较

为了正确选择正则化方法,在基于边界元方法的近场声全息理论基础上,分析了截断奇异值法和Tikhonov正则化方法的异同点,阐述了通过曲率求解L曲线拐角点的基本原理,并将L曲线准则和广义交叉检验法应用于截断奇异值正则化方法最优截断点的选取．通过数值仿真表明,利用L曲线最大曲率点可以有效地确定L曲线最优正则化参数位置;在基于边界元法的共形平面近场声全息中,当信噪比为60dB时,4种组合正则化方法在l000Hz频率点处分辨距离能达到42mm最后,比较研究了4种组合正则化方法的重构精度和稳健性．     

求解线性逆问题的谱共轭梯度法

针对线性逆问题,把原问题的算子方程转化为带有Tikhonov正则项的无约束优化问题,提出一个求解线性逆问题的新谱共轭梯度法,并证明算法的全局收敛性.数值结果表明,新算法是有效的.     

周期函数的数值微分问题

用Tikhonov正则化方法讨论了周期函数的数值微分问题．证明Tikhonov正则化泛函存在唯一的极小元,且这个极小元是一个周期样条,并给出了该方法的误差估计．同其他相关的工作相比,发现对周期函数而言,此方法在边界上拟合的效果更好．     

第一类算子方程的一种正则化方法

提出一种新的正则注解右端为近似给定的第一类算子方程，与通常的Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化方法相比较，提高了正则解的渐近阶。     

改进的预处理共轭梯度图像复原算法

针对Tikhonov正则化的预处理共轭梯度图像复原算法中模糊图像取全零扩展矩阵的不足之处,研究了零边界条件下Tikhonov正则化的预处理共轭梯度算法. 提出了新的模糊图像的扩展矩阵,降低了原矩阵向量积的计算误差,修正了初始梯度的取值. 改进算法更符合真实的图像退化过程,有效提高了复原的图像质量. 实验结果表明:对于各种退化造成的模糊图像,与当前求解全变分正则化的IST、TwIST、SALSA算法比较,本文算法复原效果优于当前流行的图像复原算法.      

Analysis of finite-element-based methods for reducing the ill-posedness in the reconstruction of fluorescence molecular tomography

The major issue in reconstruction of optical imaging might be the ill-posedness of the problem. In this paper, four different algorithms, including singular value decomposition (SVD), the truncated SVD, Tikhonov regularization and adaptive regularization, are analyzed and applied for solving the matrix equation generated from diffuse equation based on finite-element method in fluorescence molecular tomography. Results illustrate the need for either imposition of regularization term or elimination of too small singular values in reducing the ill-posedness. The results also suggest that the adaptive-regularization method offers superior performance in the reconstruction among the four methods in most cases even if the initially selected regularization parameter is not optimal, thus providing the convenience for the reconstruction.     

广义Arcangeli方法在迭代TИХОНОВ正则化中的应用

应用广义Ａｒｃａｎｇｅｌｉ方法，讨论了迭代正则化方法的正则参数选取，给出逼近解的收敛速度估计．