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本文给出了基于L0模求解该问题的非凸模型,借助于稀疏正则化方法来克服问题的不适定性。该模型利用紧小波框架对信号进行稀疏逼近,并利用L0模度量稀疏性。提出了求解该模型的投影迭代硬阈值算法,并证明了算法的全局收敛性。该算法每一步都有闭式解,计算过程简洁高效。数值实验表明,方法在重建信号的视觉质量和量化指标方面均优于所对比的pFISTA方法。 相似文献
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由于地层吸收衰减等因素的影响,实际地震子波会随传播时间及空间发生变化,因此,若采用统一子波对非平稳地震记录进行反演将导致所求反射系数的不准确。本文利用改进广义S变换对地震资料进行时频分析,据此提取时变地震子波,重新构建时变子波褶积模型并求解相应的L1范数稀疏约束正则化问题,实现了基于改进广义S变换的时变反射系数反演,由此可获得与常规方法相比具有更高精度的反演结果。 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2016,(9)
大型结构的模型修正求解问题多呈现不同程度的病态,实测数据的微小误差都有可能造成求解的失效。该文研究了测量噪声影响下模型修正病态系统的求解问题。首先,介绍了结构模型修正的求解问题以及数学上常用的正则化方法;然后,通过一悬臂梁模型数值算例探讨了截断奇异值分解正则化方法和"L"曲线法在结构模型修正求解中的适用性。结果显示,适当的正则化可以有效的解决模型修正病态系统的求解问题;另外,该方法对于部分满足离散Picard条件的模型修正方程同样适用。最后,通过一导管架平台物理模型试验对该正则化方法的实用性进行了验证。 相似文献
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最小二乘配置法由于其能融合不同种类重力观测数据进行局部重力场逼近的特性而受到广泛关注,但最小二乘配置结果的不稳定严重影响该方法的推广应用。 基于对重力观测量协方差矩阵的谱分解,分析出该协方差矩阵存在病态性,协方差矩阵的求逆过程是信号放大的非平稳过程,微小的观测误差会被协方差矩阵的小奇异值放大,从而导致配置结果的不稳定且精度偏低。 引入 Tikhonov 正则化算法,通过 L 曲线法选择正则化参数,利用正则化参数修正重力观测量协方差矩阵的小奇异值,能抑制其对观测误差的放大影响。 通过以 EGM2008 重力场模型分别计算的山区、丘陵和海域重力异常作为基础数据确定相应区域大地水准面的实验,验证了本文算法的有效性。 相似文献
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在高频地波雷达海浪谱反演问题中,广泛采用的Barrick后向散射公式属于第一类非线性Fredholm积分方程。此类积分方程的解在本质上是不适定的,加之高频雷达二阶回波信号信噪比较低,使得反演海浪谱存在解不稳定的问题。本文提出一种稳定且低复杂度的反演算法,此算法首先根据高频雷达一阶回波谱测量海浪方向,并将其引入积分方程求解过程,减少求解变量的个数,降低反演算法的复杂度。为解决反演结果不稳定的问题,使用Tikhonov正则化方法并利用广义交叉验证法(GCV)确定其正则化系数。通过在不同测试条件下对反演算法的仿真测试分析,表明此方法具有运算量小、稳定性好的特点。 相似文献
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针对Zhang等提出的多视角子空间聚类方法,本文给出了一种求解该非凸优化问题的方法并对其提出的算法进行了新的分析和改进。得到的主要结果包括：(1)选择一个好的近似解作为初始点,提高了算法的收敛速度和对全局最优解的收敛概率。(2)用MM思想重新推导出Zhang的方法,由此证明了一个新的收敛性定理;(3)改进了Wen提出的基于流形的正交约束算法并用于求解多视角子空间聚类模型,在算法中加入了初始点,大大提高了运行速度。通过对合成数据和实际数据的实验,验证了算法的有效性。 相似文献
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基于常规三维变分同化（3DVAR）思想和反问题中的正则化技术,提出了适用于风场融合的带正则化约束项的3DVAR方法,在南海海域开展数据融合试验,同时采用模型函数方法确定合理的正则化参数,针对一次台风个例进行了QuikSCAT散射计海面风场数据和华南中尺度模式海面风场数据的融合试验,结果表明采用带正则化约束的3DVAR融合方法,明显消除了常规3DVAR方法融合风场时带来的虚假信息,融合后分析风场以及涡度场和散度场分布均匀,结构清晰,气旋中心显著,且分析场中观测起主导作用;采用信号自由度（DFS）方法对融合方法进行定量评估,发现相对常规3DVAR方法,带正则化约束的3DVAR融合系统中观测数据提供的DFS较多,同时提高了观测场对分析场的影响;基于独立观测资料对融合结果进行检验发现相对华南中尺度模式和常规3DVAR方法的统计结果,带正则化约束的3DVAR方法得到的风场具有最小的均方根误差和最大的相关系数。 相似文献
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针对水下航行器在二维信号场中的场源搜索问题,提出了一种基于径向基函数神经网络（radial basis function neural network,简称RBFNN）的在线自主寻源算法。在神经网络中引入全局正则化参数以保证泛化性和稳定性,通过最小化广义交叉验证误差（generalized cross-validation,简称GCV）进行正则化参数的迭代优化,并利用增量式奇异值分解（incremental SVD）对迭代过程进行加速,此外通过基于样本新颖性的资源分配网络算法（resource-allocating network,简称RAN）进行径向基函数的分配,在此基础上使用动量梯度算法进行航行器运动方向的规划。最后,以热泉区硫化氢浓度分布场中的搜索作业为背景,使用该算法与其他研究中的算法进行单峰值信号场的场源搜索模拟计算对比,结果显示该算法对于信号场梯度的估计更加准确,且搜索过程的路径更短。此外在多峰值信号场的寻源模拟中该算法能够以较高的成功率通过局部最大值区域。证明该算法具有良好的拟合、预测性能以及稳定性,并且能在一定程度上避免陷入局部最优解。 相似文献
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《海洋技术学报》2018,(5)
损伤识别是海洋平台结构健康监测的核心问题,对于保障结构的安全服役具有重要的意义。文中将交叉模型交叉模态(CMCM)有限元模型修正方法应用到了导管架式海洋平台结构的损伤识别中。针对实测模态含噪声条件下该方法遇到的"病态"求解难题,引入了截断奇异值分解正则化方法,提出了基于正则化模型修正的损伤识别过程。为验证该过程的有效性,制做了某导管架平台的钢质缩尺简化模型,并在两个典型构件处设置了损伤;利用冲击激励对结构进行了振动测试;根据模态识别结果,采用正则化模型修正过程对各损伤工况进行了损伤识别。结果表明,利用有限的低阶含噪声模态,借助正则化求解技术,该模型修正方法可有效地识别导管架平台结构的损伤。 相似文献
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海上地震虚反射相位剔除法反褶积 总被引：4，自引：0，他引：4
在分析了虚反射的形成机制及其滤波器频谱特性的基础上，提出了一种在频率域剔除地震鬼波的新方法，该方法直接剔除的是虚反射滤波器相位谱的影响，而对于振幅谱，则是通过同时消除虚反射与地震子波两者共同的影响来拓宽地震记录的有效频谱，处理过程自动避免了鬼波滤波器的“零值点”问题，其最终结果是以获取反射生活费数为期望输出，因此，该方法在消除鬼波的同时可进一步提高地震剖而后 分辨率。实验表明，本文所提出的反褶积方法具有较好的容噪能力。且在鬼波延迟时以及虚反射界面反射系数存在一定误差的情况下仍能获得令人满意的处理结果。 相似文献
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二维有耗色散介质的时域逆散射方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了重建二维有耗色散介质的电参数分布,基于Debye模型,应用泛函分析和变分法,提出一种时域逆散射新方法.该方法首先以最小二乘准则构造目标函数,将逆问题表示为约束最小化问题;接着应用罚函数法转化为无约束最小化问题;然后基于变分计算导出闭式的Lagrange函数关于特征参数的Fréchet导数;最后借助梯度算法和时域有限差分法迭代反演Debye模型参数.为了对抗噪声污染和逆问题的病态特性,采用了一阶Tikhonov正则化方法.数值应用中,利用Polak-Ribière-Polyak非线性共轭梯度法,对二维乳 相似文献
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基于稀疏AR模型的潮流信号建模与预报 总被引：1，自引：0，他引：1
潮流信号处理与预报在很多方面具有非常重要的意义和价值。本文引入信号稀疏表示理论,构建一种稀疏AR模型,寻找各潮流数据间的历史关联性,并进行预报分析。首先由实测潮流信号进行常规AR建模,获得一组过完备稀疏基;其次随机从该过完备稀疏基抽取部分建立欠定方程组,利用稀疏优化算法获得最稀疏的AR系数;多次重复上一步,获得稀疏AR系数的平均以增强稀疏AR模型的稳定性;最后利用这些稀疏AR系数来重构或预测潮流信号。文章针对实测潮流信号,特别是存在多峰值有回流现象的潮流信号,进行了稀疏AR建模与预测的多次实验。实验结果与传统的潮流信号调和预报方法相对比,发现基于稀疏AR模型的潮流预报对于潮流存在多变的现象时,具有明显优越性,从回报结果来看,稀疏AR模型的潮流预报均方差明显小于传统潮流调和分析预报方法。 相似文献
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利用海底地震仪（OBS）记录的水层多次波对加拿大西部近海的海底结构进行成像,将成像结果与常规一次反射数据成像结果对比。这一多次波偏移成像（镜像成像）方法利用了海底之上的下行压力波场,其特点是数据完全不含任何一次反射的信息,而是由这些反射的虚反射信息构成了接收信号。镜像成像方法是利用针对一次反射波的克希霍夫叠前深度偏移算法对接收的虚反射数据进行成像。通过对数据和速度模型的一个简单处理：假定检波器不位于海底而是位于海面上二倍于水深的高度位置,可以解决穿越水层的多次波的附加传播路径。偏移结果表明,与利用一次反射波成像的常规方法结果相比,尤其在反射体很浅且OBS间距稀疏时,多次波偏移成像方法对海底下的结构提供了更宽的照明。镜像偏移方法的成像结果与垂直入射的漂缆数据（单道）在照明度上是相当的。 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2015,(10)
文语对齐技术是语音识别领域中的一项关键技术。传统文语对齐方法利用语音识别器将文语对齐问题转换成了文本与文本的对齐问题,但是该方法依赖于大量有标注数据训练的声学模型。本文提出一种利用开放识别引擎和基于有限状态自动机的语言模型来得到语音与文本一一对齐数据的算法,来摆脱对于大量标注数据的依赖。实验表明利用该算法得到语音文本数据的准确率为99%,可以用于识别器的训练。接着利用该部分数据训练一个面向要识别领域的声学模型,来对文本和语音进行迭代的,自适应的文语对齐。 相似文献
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对于海洋遥感反演中常见的一类非线性反演问题,构造迭代格式进行近似求解。通过给出适当的条件,对格式产生迭代解的收敛性进行证明,并给出迭代的终止原则和步骤。结果表明格式产生的迭代解在适当的光滑性条件下,收敛于原问题的精确解,并且迭代格式在终止原则下是一种正则化的方法。 相似文献