广义迭代Tikhonov正则化方法的参数选取

在模型具有误差的情况下，讨论了求第一类算子方程解的含闭算子的迭代Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化方法．运用谱理论建立使正则化逼近解具有最优收敛阶的选取正则参数的方法，得到收敛性及收敛阶估计定理     

算子非精确条件下确定正则化参数的一种方法

基于非标准的广义偏差原则,在算子及观测数据都有扰动的条件下,对于求解不适定问题的Tik-honov正则化方法,给出了一种选取正则化参数的简单迭代算法,并阐明了该迭代算法是一种线性模型函数算法.进一步地,利用线性模型函数方法,在一定条件下证明了所提出的选取正则化参数的简单迭代算法是收敛的,并通过数值算例验证了该方法的有效性.     

具有噪声估计机制的偏差迭代图像复原

研究了Morozov偏差方程,将图像退化模型的Tikhonov正则化解构造Morozov偏差方程.用小波变换估计图像信号的噪声能量,并运用到Morozov偏差方程中,利用Morozov偏差原理迭代求取正则参数,从而得到正则化解.提出了一种具有噪声能量估计的偏差迭代图像复原正则化方法.实验表明:在图像信号噪声未知的情况下,该迭代方法的图像复原具有较快的计算收敛速度和较好的复原能力.     

广义迭代Tikhonov正则化方法的参数选取

在模型具在误差的情况下，讨论了求第一类算子方程解的含闭算子的迭代Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化方法，运用谱理论建立使正则化逼近解具有最优收敛阶的选取正则参数的方法，得到收敛性及收敛阶估计定理。     

距离观测方程非线性平差的正则化共轭梯度法

基于稳定泛函约束思想,推导了距离观测方程非线性平差的正则化共轭梯度法.该算法将稳定泛函约束作用于共轭梯度法,解决了共轭梯度法求解病态测距定位方程的不稳定甚至不收敛的问题,提高了正则化数值算法的收敛效率,最后采用模拟数据和水下定位实测数据进行了验证.实验结果表明,该算法具有较好的收敛稳定性,收敛效率优于迭代正则化算法.     

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．     

优化Tikhonov迭代法在电容层析成像中的应用

为了提高电容层析成像的速度和质量,将收敛速度较快的Tikhonov迭代法应用于电容层析成像.Tikhonov迭代法的难点在于正则化系数的选取,通过对其正则化作用的分析,提出利用对灵敏场的奇异值分解,选取最大奇异值作为正则化系数,从而保证算法收敛的稳定性;同时为了提高收敛速度,将线性反演算法(LBP)计算所得的灰度作为迭代的初始值.结果表明:该正则化系数具有更高的稳定性和收敛速度;Tikhonov迭代法与Landweber迭代法相比具有收敛速度更快,重建图像质量更高的优点.     

应用同伦正则化算法反演二维溶质运移模型中的弥散系数

利用同伦正则化算法探讨了二维对流弥散方程的依赖空间变量的弥散系数反演问题.讨论了初始迭代值、数值微分步长、以及收敛精度对算法实现的影响.数值模拟表明,同伦正则化算法对于此类参数反演问题是一种有效的方法.     

关于不适定问题的迭代Tikhonov正则化方法

讨论了求解不适定问题Kx=y的迭代Tikhonov正则化方法:x0a=0,(αI+K*K)xma=K*y+αxm-1a,m=1,2,….文中将参数α取为固定常数(α＞0),这时迭代次数m起到正则化参数的作用.推导出正则滤波函数的性质,给出正则化参数m的先验估计m=m(α,δ)=O(αδ-2/2r+1),r≥0,证明了误差估计的收敛阶达到最优.在实际中,这种方法比将α看作正则化参数更容易计算.数值例子验证了理论结果.     

广义Arcangeli方法在迭代TNXOHOB正则化中的应用

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

带有Riemann-Liouville导数的分数阶热传导方程逆源问题的正则化方法

首先,用Tikhonov正则化方法求解带有Riemann-Liouville导数的分数阶热传导方程逆源问题,得到了包含Mittag-Leffler函数的正则解;其次,对正则解进行收敛性分析,给出先验参数选取下正则解和精确解的误差估计及后验参数选取下正则化参数的取值范围.数值实验结果表明了该正则化方法的有效性.     

Regularization strategy for the Cauchy problem of Laplace’s equation from the viewpoint of regularization theory

Within the framework of the regularization theory, a spectral regularization method is introduced and analyzed. The convergence estimate under an appropriate choice of regularization parameter is obtained. A numerical implementation is described. Numerical examples show that the proposed method is effective and stable.     

基于模型函数与L-曲线的正则化参数选取方法

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。     

变分不等式证明正则化的线性不适定问题

学习过线性不适定问题正则化以后,发现关于Bregman距离的线性收敛率的证明,是在古典假设的一个标准原条件下推导出来的.利用变分不等式,我们将在文章中讨论一阶收敛率的情况,即残差法、偏差原则的Tikhonov正则化.     

图象自适应分形压缩研究

介绍一种迭代函数构造方法，证明其具有收敛性；在此基础上，推导出一个自相似匹配条件，使得对于任一图象，根据匹配条件，可构造一组迭代函数，迭代结果与原图象相应的象素灰度值最大误差能控制在给定值内；并且求出满足匹配条件参数的解；最后给出一种自适应分割迭代函数构造算法．     

解第一类Fredholm积分方程的优化正则化策略

探讨了第一类Fredholrn积分方程的病态性及其正则化求解策略的构建问题，并建立了一种改进的Tikhonov正则化算法．通过适当选取正则参数，证明了正则解能够达到最优的渐近收敛率．     

A regularization method in the electromagnetic inverse scattering problem

Based on the normalization of measurement data equations of the inverse scattering problem, a new regularization matrix is proposed. It can eliminate the unfavorable effects caused by difference of distances between field-point or source-point and target region, reduce the loss of useful information in regularization procedure, and decrease condition numbers of the ill-posed problems. Inversion for conductivity distribution of two-dimensional axisymmetric inhomogeneous media is carried out by combing this new regularization method with distorted Born iterative method. Simulation results show that compared with the conventional method, the new regularization method is of better stability, quicker convergence, higher accuracy of inversion and higher resolution.