带限信号重构问题的迭代正则化方法

针对带限信号重构问题的迭代正则化方法,提出用Landweber迭代法和最速下降法求解低频带限信号重构问题,导出正则化问题的预条件梯度迭代格式,并对三种方法进行比较,进行数值模拟的结果表明:最速下降法与Landweber迭代法具有非常相似的迭代公式,最速下降法既是正则化方法,又可以最优选取迭代步长,比Landweber迭...     

一种快速收敛的迭代正则化方法

对于线性不适定问题, 基于Landweber迭代正则化方法 提出一种快速收敛的迭代正则化方法, 依据Morozov偏差原理, 采用后验选取正则化参数的方法得到了最优渐近收敛阶的正则化解. 数值实验结果表明, 该方法可以加快收敛速度, 降低计算量.     

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.     

基于稀疏正则化的内外置电极电容层析成像

利用一种基于软阈值的稀疏正则化图像重构算法,对IEE ECT内部的介质分布进行重构,并与Landweber迭代算法进行对比。仿真和实验结果表明:对于内外置电极的ECT,基于软阈值的稀疏正则化重构算法可以明显减少迭代步数,提高重构图像的质量。     

基于L曲线方法的Lasso正则化参数选择

大数据背景下,基于罚函数的正则化方法是高维数据变量选择的重要方法.Lasso估计是常用的变量选择方法,而Lasso正则化参数的取值直接影响选择模型的性能,是正则化方法成败的关键.针对Lasso估计,提出一种新的L曲线(LC)准则选择正则化参数.数值模拟和实际应用表明:相比CV,GCV,BIC等准则,LC准则能够以较高的...     

双曲型热传导方程双参数的同步反演

为解决双曲型热传导方程双参数同步反演问题,基于由材料表面检测到的光热频谱信号,利用脉冲谱技术和正则化方法,对非均匀固体样品的热弛豫时间和热传导系数予以深度剖面同步重构.在数值实验中,分别模拟了单调和非单调分布2套参数进行形态重构,并考虑噪声对重构的影响.结果显示:重构数据与原始数据吻合度良好,所建立的算法具有较好的稳定性和抗噪性.     

基于多参数正则化的高分辨率图像重构算法

根据完全重构滤波器的性质,提出一种基于多参数正则化方法的高分辨率图像重构算法。该算法利用多参数正则化方法,恢复图像的高频部分,然后将恢复的高频信号与低频部分叠加,得到重构的高分辨率图像。由于该算法沿不同滤波方向选取不同的正则化参数,因此有效地抑制了噪声对重构图像的影响,改善了图像在边缘部分的重构效果,从而弥补了己有方法的不足。对所提出算法的收敛性进行了分析,并通过数值实验验证文中所提出算法的有效性。     

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...     

拟逆正则化方法结合离散随机扰动反演初值问题

利用离散随机扰动探讨时间分数阶扩散方程的反演初值问题,这类问题是不适定的,即问题的解(如果存在)不连续依赖于测量数据.利用拟逆正则化方法,得到问题的一个正则近似解,并且给出在先验正则化参数选取规则下的收敛性估计.数值结果表明拟逆正则化方法解决此类问题是有效和稳定的.     

基于高斯核的正则化策略

以正则化思想为基础,介绍了基于高斯核来构造正则算子的方法,使其对噪音进行过滤,并证明了类似于正则化方法中选择参数的偏差原理.     

向导点-正则化方法在水文地质参数反演中的应用

水文地质参数反演是地下水数值模拟中的一个重要问题.基于向导点方法,通过设定理想算例,引入SVDAssist正则化方法,反演求解向导点个数大于观测数据个数的高维不适定问题.与传统分区方法的反演结果对比结果表明:向导点-正则化法是一种有效的高维水文地质参数的反演方法,可不依赖于人为的概化分区有效地反演推估非均质渗透系数场的空间分布.还讨论了向导点个数对反演结果的影响,结果表明:向导点个数并非越多越好,随着向导点个数的逐步增加,反演结果精度逐渐提高,但达到一定数量后,向导点个数的增加不仅会增加计算工作量,同时反而会降低反演结果精度.     

Banach空间中的正则Landweber迭代法

利用一致凸一致光滑的Banach空间的几何性质, 研究了Banach空间中线性和非线性算子的正则Landweber迭代法. 假定所测的右端数据具有扰动的情况下, 得出了此正则Landweber迭代法的收敛性.     

时间反向热传导问题的拟逆正则化方法及误差估计

该文讨论了时间反向热传导问题,该问题是严重不适定问题,它的解在一定条件下存在但不连续依赖于数据,这给数据处理带来了很大的不便.该文给出一个简单便捷的拟逆正则化方法来恢复解对数据的连续依赖性.根据拟逆正则化问题构造正则解,在先验正则化参数选取规则下,给出了该问题的近似解和精确解之间的误差估计,并用数值算例表明该方法是有效...     

流体饱和多孔隙介质多参数反演的小波多尺度-正则化高斯牛顿法

将小波多尺度方法和正则化高斯牛顿法相结合,充分利用两种方法的优点,以小波尺度分解作为引导算子确保反演算法的搜索路径,在每一个分解后的尺度上采用正则化高斯牛顿法作为求解算子以解决反问题的不适定性问题,构造了小波多尺度.正则化高斯牛顿法,有效地解决了流体饱和多孔隙介质多参数反演过程中的局部极值和不适定性的问题.通过与传统的正则化高斯牛顿法数值比较,显示了小波多尺度一正则化高斯牛顿法法是一个大范围收敛方法.数值模拟的结果验证了方法的有效性和可行性.     

基于离散小波变换的时变结构物理参数识别

利用离散小波变换将时变结构的时变参数在多尺度上展开为概貌信号和细节信号,忽略高频细节信号,仅由低频概貌信号估计时变参数,将时变结构识别问题转化为时不变结构识别问题。基于时变结构的输入和输出信号用最小二乘法识别低频尺度展开系数,从而重构得到原始时变参数。对于噪音引起的方程不适定性问题,采用Tikhonov正则化方法减小其影响。通过1个具有时变刚度和阻尼的2层框架结构的数值模拟验证该方法的有效性。识别结果表明:该方法可以有效识别结构时变刚度,时变阻尼识别结果对噪音较敏感。     

截齿截割载荷谱重构的正则参数优化策略

为有效提取及识别截割载荷谱特征,提高煤岩破碎效率,针对有限的镐型截齿实验载荷谱,应用Tikhonov正则化方法,分析其载荷谱在不同正则参数下的重构效果,给出载荷谱重构的最优正则参数选取策略,探讨选取不同正则参数策略对载荷谱重构的影响程度.结果表明：广义交叉法（GCV）比L-曲线准则更能够选取最优的正则参数,其重构载荷谱特征易于识别和提取,且能够反映煤岩实际破碎状态.     

用于病态反问题求解的正则化方法算例分析

以成像技术为背景,采用算例分析的形式介绍了用于病态反问题求解的正则化方法,重点介绍了Tikhonov正则化方法及Landweber迭代方法,包括其基本原理及对应的普滤波窗函数等.     

一类数值求导方法及其正则化参数的后验选取

证明了文献[1]所提的数值导数方法是一种广义导数,研究了该数值导数方法中正则化参数的后验选取和正则化解的收敛性和误差估计等问题.数值实验表明本文提出的4种后验选取正则化参数的策略对低阶数值导数是可行的.     

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.     

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.