正则化技术相关论文
近年来,在计算机视觉领域,深度学习推动了人脸识别、自动驾驶等很多技术的快速发展。但在实际应用中,深度学习模型需要大量的图像......
本论文主要研究含自由变量优化问题的内点算法,全文共分四章.第一章主要介绍内点算法在含自由变量二次规划,锥线性规划及半定规划......
电阻抗断层成像技术（Electrical Impedance Tomography,EIT）是一种体外检测的功能性成像技术,通过对被测对象的电导率分布或者电导率......
随着信息时代的高速发展，使得二维条码在多个领域内广泛的被应用,但在复杂环境情况下，对所拍摄的二维条码进行解码会受外界条件影响，......
基于线性变换的特征提取一直是模式识别领域研究的重点,有着许多被广泛应用且被证明有效的方法。其中的主成分分析(PCA)和线性判别......
图像超分辨率重建算法通过信号处理的手段从低分辨率图像恢复出高分辨率图像,该技术可以突破目前的成像器件的固有限制和外界环境......
目前,随着科学技术的快速的发展,人们在工作生活中会遇到各种各样的大数据问题.例如,证券市场交易数据,多媒体图形和视频数据,生物......
超分辨率重建算法是(Super-Resolution Reconstruction,SRR)利用一张或多张图片重构像素密度大、视觉效果佳的高分辨率图像算法。......
为了保证轨道车辆结构关键部件的安全可靠性,设计人员需要在工程设计中准确获得外载荷类型和大小。外载荷的识别在车辆强度设计、......
提出了一种新的动态载荷识别的时域法,通过精细计算法建立精确的动态载荷识别问题反演模型,对该反演问题对应的结构矩阵进行奇异值......
介绍了动载荷反演分析技术工程应用背景，综述了动载荷反演分析理论研究的最新进展。从动载荷反演分析理论、工程应用等方面回顾了动......
常规SAR成像算法分辨率受系统带宽限制,并存在严重的相干斑干扰,不利于提取图像特征.正则化方法通过施加先验信息的约束,可以获得......
为了使根据人体行走的单目动态图象序列 ,对人体手臂及腿部的运动及结构参数进行估计的结果更为可信、更具鲁棒性 ,提出了一种基于......
目的：研究反演法在磁共振射频场设计与优化中的应用，分析比较不同优化函数在射频场设计与优化中的不同作用。方法：根据不同临床诊断或......
在湍流退化图像复原研究中,为了消除大气湍流的影响,提出了一种基于先验信息和正则化技术的盲解卷积图像复原算法。该算法是以极大......
为了快速准确地恢复湍流退化图像,提出了Huber正则化Richardson-Lucy(R-L)加速迭代盲反卷积(IBD)算法。根据图像滤波处理结果,采用......
常用探地雷达目标特征提取方法LDA(又称为FDA)直接在低维的探地雷达数据空间提取探地雷达目标特征,提取的探地雷达目标特征的区分......
当两类样本分布存在差异时，最接近支持向量机（Proximal Support Vector Machine，PSVM）等最小二乘类分类器分类结果将出现偏差，不能实现......
欧空局早期公布的时域法和空域法解算的GOCE模型均采用能量守恒法处理轨道数据,但恢复的长波重力场信号精度较低,而且GOCE卫星在两......
不同的模型约束对基于正则化反演技术的地面核磁共振测深数据反演影响很大。利用理论数据讨论了平坦模型和光滑模型约束及与之相关......
针对载荷识别问题中的不适定性,提出了一种基于局部最小准则（local minimum criterion,简称LMC）的正则化技术处理方法。通过对线性系......
在载荷识别过程中由于结构矩阵的病态特性以及测量噪声的影响,常规最小二乘法往往失效.针对这一问题,采用正则化方法进行载荷识别.......
磁共振射频阵列线圈技术的出现进一步提高了磁共振成像的质量,但现有的阵列线圈无法凸显局部感兴趣区域（ROI）。为了满足术中磁共振发......
针对结构损伤识别计算中由于矩阵奇异带来的识别结果不稳定问题，利用列主元QR分解、截断奇异值分解这两种正则化技术研究识别计算中......
谱回归（SR）算法是一种正则化的降维方法,通过学习获得回归框架下的嵌入函数,使其避免了稠密矩阵分解的问题.但是在谱回归的构图中,更......
连续循环平均反卷积（Continuous loop averaging deconvolution,CLAD）是近年来用于提取高刺激率模式下听觉诱发电位（Auditory evoked ......
超分辨率影像重建已经成为近年来人们广泛研究的热点,利用超分辨率重建技术,可以得到分辨率高于原始影像的重建影像。为此,提出了......
为了提高正则化超分辨率技术在噪声环境下的重建能力,对广义总变分(GTV)正则超分辨率重建进行了扩展研究,提出了一种自适应阈值去......
图像变形已成功应用于许多不同类型的领域。然而,如何高效的得到完美视觉效果的变形方法仍然是一项挑战任务。本文主要研究基于正......
学位
提出了一种新的动态载荷识别的时域法,通过精细计算法建立精确的动态载荷识别问题反演模型,对该反演问题对应的结构矩阵进行奇异值......
将状态空间的结构振动方程时域离散化,建立动态载荷反演的力学模型。在问题求解过程中,由于结构矩阵的病态特性以及测量噪声的影响......
带通滤波是物探数据处理的一种重要方法。通过合理利用正则化带通滤波的频率域滤波特性,有可能反映地下的一些隐伏构造带,配合地质......
载荷识别的病态问题往往采用正则化技术处理,不过传统正则化方法所选取的正则化参数是恒定不变 的,导致识别出的载荷精度不是很高.......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”＄ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
针对原始非负支撑域受限递归逆滤波(NAS-RIF)算法存在的缺点,提出了一种自适应的NAS-RIF图像盲复原算法。首先,在NAS-RIF算法的代......
基于演化算法给出了一类求解参数识别反问题的一般方法 .该方法表明只要找到好的、求解相应的正问题的数值方法 ,演化算法就可以用......
光学系统设计越复杂,成本越高昂、维护难度越高,因此使用简易光学成像系统就十分必要。但是简易光学系统存在严重像差而导致所成图......
线性模型和广义线性模型已广泛地用于社会经济、生产实践和科学研究中的数据分析和数据挖掘等领域,如公司财务预警,引入L1范数惩罚......
基于静力响应测试数据,结合正则化技术和假设检验,提出了测试数据不完整且存在观测噪声条件下斜拉桥结构损伤识别的概率可靠度法。......
针对经典的逻辑回归模型易受到样本类别噪声干扰的问题,采用T逻辑回归算法中的非凸损失函数以弥补这一不足。对T逻辑回归模型及求......
动载荷的确定在系统的故障诊断、参数识别和振动控制等方面起着关键的作用。另外,在船舶领域,螺旋桨所受的流体激励力,是船舶设计......
正则化技术诞生于20世纪60年代,最初是由数学领域提出用于解决不适定问题。随着80年代机器学习的兴起,正则化技术被广泛应用于模式......
电阻抗成像技术(Electrical Impedance Tomography,EIT)具有无损伤、响应速度快、体积小、成本低廉、可连续监护等优点,是一种新兴......
周期模式挖掘是在时间序列数据中寻找重复出现的序列模式的方法,主要用来刻画变化较小或者稳定的用户行为模式,在许多应用场景下,......
