一种新的正则化图像重建算法及参数优化

针对电学层析成像技术的反问题求解,提出一种新的正则化图像重建算法及正则参数选择方法.采用最小二乘拟合法构建正则参数与评价参数的Matlab数学模型,取极值获得正则参数值;利用COMSOL Multiphysics建立仿真场域,最后利用Matlab求解反问题,重建图像.通过对重建图像及评价参数的对比分析,验证了方法的有效性.结果表明,所用方法及正则参数能够有效改善反问题的病态性,使反问题的求解质量最优.     

基于正则化因子与稳定因子的大地电磁反演研究

地球物理反问题存在多解性和不稳定性,正则化是得到稳定解的重要手段。正则化方法中稳定因子的设计与正则化因子的选择是两项重要研究内容。以大地电磁测深法为例,研究了正则化因子的"L"曲线法自动选择算法;针对不同的稳定因子,研究了稳定因子的特点及稳定因子内部参数的选择原则。研究工作为大地电磁反演提供支持。     

解半定规划的带筛子的正则化方法

研究了求解半定规划问题的一个带有筛子的正则化方法,该方法是基于经典的二次正则化方法,将半定规划问题转化为目标函数为凸的、可微的无约束优化问题。利用筛选信赖域方法来解这个无约束优化问题,并给出算法及其收敛性分析。     

一维波动方程反问题的不适定性及正则化分析

基于一维波动方程反问题的数学模型,应用奇异值分解分析算子方程的不适定性。讨论了正则解的求解方法,并利用Tikhonov正则化方法克服反问题的不适定性。最后根据正则化参数的确定原则,采用精度高和适应性更好的遗传算法确定最优正则化参数。     

基于MATLAB的数值求导

数值微分作为一个典型的反问题,在Hadamard意义下是不适定的,即在求导中函数的微小扰动就可能导致计算上很大的误差.本文基于连续的Tikhonov正则化方法,讨论了用离散正则化方法处理数值求导的有关理论和技术问题包括离散正则解的收敛性、稳定性和在原始数据的误差水平已知和未知的情况下的正则参数选取问题,给出了稳定的和有效的算法,并在Matlab环境下加以实现,进行了成功的数值试验和对比试验研究.     

热传导方程源项反演问题的指数型正则化方法

研究了有界域中热传导方程源项反演问题。通过热传导方程的特征值和特征函数，利用分离变量法重建源项，并给出了源项反演的条件稳定性，依据构造的指数型正则化方法，给出了先验选取和后验选取正则化参数下指数型正则化方法的正则化解的收敛性和误差估计。数值模拟的计算结果验证了算法的有效性。     

基于空间自适应正则化的超分辨率重建算法

针对模糊图像的复原问题,从正则化技术克服问题病态性的思想出发,研究了一种有效的超分辨率重建算法。该算法充分考虑了图像的局部特性,引入了空间自适应加权矩阵,采用全局正则化参数与局部正则化参数矩阵相结合的方法,弥补了传统正则化方法所带来的正则化误差以及噪声放大误差。实验结果表明,该算法能够有效地减少重建误差,保护图像的细节信息。     

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.     

基于最小支持的2.5维直流电阻率正则化反演研究

地球物理反问题存在多解性和不稳定性,正则化是得到稳定解的重要手段之一,正则化方法中稳定因子的设计与正则化因子的选择是两项重要研究内容.稳定因子的主要功能是对模型的解空间进行限制,以减少多解性,求得稳定解;为更好的定位地下目标体,研究工作采用了最小支持稳定因子,并给出了统一表达形式.正则化因子在模型误差与数据误差之间起到平衡作用,研究工作在“L曲线法”自动选取正则化因子的基础上,提出一种修正的计算正则化因子算法.以2.5维直流电阻率为例,运用非线性共轭梯度法,进行了试算研究,结果表明了修正的“L曲线法”算法快速、稳定,最小支持稳定因子具有较好的聚焦特性,有利于实现陡变边界反演.     

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。     

断层模型重力异常反演的正则化算法

研究了一类垂直断层效应反演问题．该问题可转化为第一类Fredholm积分方程的求解，为了克服该问题数值求解的不适定性，采用Tikhonov正则化策略进行求解，并基于条件稳定性进行了算法设计．     

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(...     

二维稳态导热反问题的正则化解法

构造求解二维导热反问题的数值迭代解法,并以含内热源二维导热问题为背景,采用该迭代解法确定材料热传导系数。在每个迭代步中采用Tikhonov正则化方法克服反问题固有的不适定性。数值算例表明,该方法可行、有效,不仅适用于单介质热物性参数反演问题,而且适用于多介质热物性参数反演问题。     

基于Split Bregman算法的MRI图像重建参数分析

压缩感知理论已应用在MRI成像中,作为压缩感知的非线性重建算法的重要分支,以Split Bregman算法为代表的凸松弛法将信号重建问题转化为凸优化问题求解,其计算效率高.对Split Bregman算法的正则化参数功能和调节机制进行了理论研究,分析了正则化参数对该算法收敛精度和收敛速度的影响.仿真结果表明了3个正则化参数对MRI图像重建效率和精度的影响程度.     

算子及观测数据都非精确情况下一种新的正则参数选择方法

在考虑算子及右端项都扰动的情况下,研究求解第一类算子方程的正则参数选择方法.提出了一种新的正则参数选择策略:即修正的广义偏差原则(MGDP)并进行了理论分析,数值试验则进一步证明了该方法的有效性.     

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.     

一类时间分数阶扩散方程中的源项反演解法

考虑了一类具有Neumann边界的时间分数阶扩散方程源项反演问题.首先,从分离变量法出发将反问题归结为第1类Volterra积分方程,从而揭示出反问题的不适定性; 其次,为了获得反问题的条件稳定性,通过分数阶数值微分将第1类Volterra积分方程转化为第2类Volterra积分方程,建立源项反问题的条件稳定性和误差估计; 最后,引进磨光正则化,获得稳定的分数阶数值导数,将其代入求解第2类积分方程,从而稳定地重建出仅依赖时间变量的源项.数值实验结果验证了所得反演算法的有效性.     

Robin反问题的TV正则化

研究Robin反问题。先将Robin反问题化为边界积分方程,并应用TV正则化方法求解。数值实验表明,TV正则化更有效。     

基于Newmark-β的ICAA正则化参数选取方法

传统的L曲线法在使用的时候常常不容易获得准确的正则化参数,基于此,提出了一种基于Newmark-β的反算-对比-调整-逼近(inverse computation-contrast-adjustment-approach, ICAA)正则化参数选取方法.该算法相比传统的L曲线法使用起来更加直观、简便,并且计算耗费的时间更短、效率更高.通过一个四自由度系统的仿真算例和一个悬臂梁的实验验证了本算法的有效性,并把本算法的载荷识别结果与L曲线法的载荷识别结果进行了对比.结果表明:该算法相比L曲线法不仅在计算效率方面有显著优势,而且利用前者的正则化参数进行载荷识别,计算精度更高.