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搜索资源列表

  1. 未知源信号数目投影自然梯度盲信号分离算法

  2. 分析了已有源信号数目未知的盲信号分离算法中分离矩阵的动态变化， 找到了分离矩阵范数趋 于无穷大而导致算法发散的原因： 分离矩阵在某一等价类中的冗余移动2 利用正交投影方法消去了自然 梯度中引起冗余移动的冗余分量， 推导出源信号数目未知的投影自然梯度算法2 新算法具有与自然梯度 算法相同的收敛速度， 而且克服了已有算法不能稳定收敛的缺点2 仿真验证了新算法的分离性能和收敛 稳定性2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-24
    • 文件大小：232kb
    • 提供者：hellobabykaka

  1. GPSR 梯度投影法

  2. 压缩感知中的梯度投影法，可以更好地进行图像重构与压缩。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-08-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：ssdxiao01

  1. 快速梯度投影图像降噪算法

  2. 压缩感知应用于图像降噪，具体方法有快速梯度投影重建等等的降噪算法和matlab代码。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-09-22
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：liping901

  1. 梯度投影图像降噪

  2. 基于压缩感知稀疏表示的梯度投影算法应用于图像降噪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-09-22
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：liping901

  1. Gradient Projectionfor Sparse Reconstruction

  2. 本文研究了梯度投影算法(GP)约束二次规划(BCQP)相关问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-01-26
    • 文件大小：215kb
    • 提供者：totoroproactive

  1. 梯度投影法

  2. MATLAB程序，梯度投影法解决有约束的优化问题，一维搜索

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-05-14
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：zqwzr

  1. 剃度投影879b91d8e3c28e5.rar

  2. 利用梯度投影方法对目标函数进行优化，

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-25
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：ml_withyou

  1. DS/CDMA系统中基于自适应并行次梯度投影的多址干扰抑制算法.pdf

  2. DS/CDMA系统中基于自适应并行次梯度投影的多址干扰抑制算法pdf,DS/CDMA系统中基于自适应并行次梯度投影的多址干扰抑制算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-23
    • 文件大小：257kb
    • 提供者：weixin_38743737

  1. 求解非线性方程组的一种修正CD投影算法

  2. 为了提高求解大规模非线性方程组的算法效率,克服存储需求大、算法复杂等缺点,本文在经典CD共轭梯度法基础上提出一个新的搜索方向公式,并结合线搜索技术和投影技术,设计一种修正的CD共轭梯度算法。该算法优点:(1)能够在不依赖任何线搜索的情况下始终满足充分下降条件;(2)搜索方向具有信赖域性质;(3)在常规假设条件下具有全局收敛性。数值试验表明,新算法的数值表现总体上要优于经典CD算法。

  3. 所属分类：其它

  1. 变形的梯度泊松结构，广义几何和超重力

  2. 近年来，已经发现超重力，弦有效作用和广义几何之间的紧密联系，通常涉及几何结构加倍。 我们从渐变几何的角度研究这种关系，引入一种基于渐变泊松结构变形的方法并推导相应的重力作用。 我们特别考虑基于度量g的2阶辛流形T * [2] T [1] M的自然变形，即封闭的Neveu-Schwarz 3形式H（以Kalb-Ramond局部表示） 2形式B）和标量dilaton ϕ。 派生的括号形式主义将此结构与库兰特代数体的广义微分几何相关，后者具有适当的弦对称性，并在广义“成对”切线束E≅TM⊕T * M

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-20
    • 文件大小：720kb
    • 提供者：weixin_38612139

  1. 凸二次规划梯度类算法中步长对收敛速度的影响

  2. 凸二次规划梯度类算法中步长对收敛速度的影响，何炳生，崔睿赟，将一类求解约束凸二次规划的自调比投影收缩算法用来求解无约束凸二次规划, 相当于梯度算法中将最速下降法步长动态地乘上一个小于1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-18
    • 文件大小：795kb
    • 提供者：weixin_38590775

  1. 凸约束单调方程的有效投影梯度法及其在压缩传感中的应用

  2. 提出了一种改进的Polak-Ribière-Polyak共轭梯度投影方法，用于基于Solodov和Svaiter投影方法求解大规模非线性凸约束单调方程。 所获得的方法具有低复杂度的特性并且全局收敛。 此外，该方法也已扩展为解决压缩感测中的稀疏信号重建。 数值实验说明了该方法的有效性，并表明这种非单调方法适用于某些大规模问题。

  3. 所属分类：其它

  1. 凸可行问题的块迭代次梯度投影算法

  2. 投影法是求解凸可行问题的一类基本而又重要的方法,但在很多情况下,精确计算一个凸集上的正交投影是很困难的.针对这种情况,本文提出了2种次梯度投影算法.首先将凸可行问题分成若干个子系统,然后利用次梯度找出子系统的近似次梯度投影,根据每次迭代用到一个或全部子系统的近似次梯度投影的不同,分别构建了序列块迭代次梯度投影算法和平行块迭代次梯度投影算法.在一定条件下,证明了它们的收敛性.

  3. 所属分类：其它

  1. 基于聚类集中化和投影矢量学习的相对距离度量学习用于人员重新识别

  2. 现有的基于投影的人员重新识别方法通常受到长时间训练，投影矩阵的维数高和匹配率低的困扰。 另外，建立训练数据集时，类内实例可能比类间实例少得多。 为了解决这些问题，提出了一种基于聚类集中化和投影矢量学习的新型相对距离度量学习方法。 在构建训练数据集时，同一目标人的图像通过模糊c均值集中聚类。 这些集群构建了训练数据集，以减轻训练数据集的数据不平衡问题。 另外，在学习投影矩阵期间，通过使用迭代策略和共轭梯度投影矢量学习方法来更新训练数据集，可以将所得的投影矢量近似正交。 实验结果表明，该算法具有较高

  3. 所属分类：其它

  1. 分段凸优化的自适应梯度投影算法及其在压缩频谱感知中的应用

  2. 分段凸优化的自适应梯度投影算法及其在压缩频谱感知中的应用

  3. 所属分类：其它

  1. 基于梯度投影算法重构的压缩成像实验及质量评价

  2. 压缩成像方式既可以避免在红外波段追求大面阵器件, 又可以解决图像获取时难以消除的自身非均匀性, 信噪比低, 航空航天成像应用中的图像采集、传输、存储成本越来越高等问题。详细分析了该成像系统的原理模型, 搭建成像原理样机, 采用梯度投影算法进行图像重构的成像实验。在重构图像的质量评价中引入了信号子空间分析方法, 估计重构图像的信噪比。实验结果表明, 该信噪比估计方法更加准确有效。

  3. 所属分类：其它

  1. 认知WSN中基于能量有效性自适应观测的梯度投影稀疏重构方法

  2. 认知WSN中基于能量有效性自适应观测的梯度投影稀疏重构方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：432kb
    • 提供者：weixin_38713586

  1. 变直径次梯度投影函数优化方法

  2. 拉格朗日松弛法的关键是求解对偶函数, 而在对偶函数不可微的情况下人们经常采用次梯度法, 为此提出 一种变直径次梯度投影法. 该方法根据投影性质确定对偶问题定义域的有效直径, 从而使其收敛性不依赖于最优目 标值和对偶问题定义域直径等任何先验知识, 并证明了其收敛性, 给出了收敛效率. 通过一个指派问题说明了所提出 方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：277kb
    • 提供者：weixin_38632825

  1. 基于梯度投影法与随机优化算法的约束优化方法

  2. 针对带有线性等式和不等式约束的无确定函数形式的约束优化问题, 提出一种利用梯度投影法与遗传算法、同时扰动随机逼近等随机算法相结合的优化方法. 该方法利用遗传算法进行全局搜索, 利用同时扰动随机逼近算法进行局部搜索, 算法在每次进化时根据线性约束计算父个体处的梯度投影方向, 以产生新个体, 从而能够严格保证新个体满足全部约束条件. 将上述约束优化算法应用于典型约束优化问题, 其仿真结果表明了所提出算法的可行性和收敛性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：224kb
    • 提供者：weixin_38636655

  1. 基于修正拟牛顿方程的两阶段步长非单调稀疏对角变尺度梯度投影算法

  2. 基于修正拟牛顿方程的两阶段步长非单调稀疏对角变尺度梯度投影算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：468kb
    • 提供者：weixin_38516040
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