国家自然科学基金(11361018)
- 作品数：30 被引量：36H指数：3
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- 相关机构：桂林电子科技大学河南理工大学宜春幼儿师范高等专科学校更多>>
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- 相关领域：理学自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 线性反问题的一个改进CD算法被引量：1
- 2020年
- 对线性反问题提出一个改进的CD共轭梯度算法.在不依赖任何线搜索的情况下,该算法满足充分下降条件.在一定条件下,证明了算法的全局收敛性.最后,相关的试验结果表明算法是有效的.
- 孙莉敏张聪
- 关键词：共轭梯度算法
- 预估校正法在大规模信号重构问题中的应用
- 2017年
- 本文研究预估校正法在大规模信号重构中的应用问题.利用预估校正方法解?_1正则化最小二乘问题,获得了理想的信号恢复效果.数值实验表明提出的算法对于解决大规模稀疏信号恢复问题是有效的.
- 陈凤华李双安
- 关键词：稀疏信号
- 压缩感知中基于坐标下降的稀疏信号恢复
- 2015年
- 目前利用压缩感知理论来解决稀疏信号的恢复,已经成为了研究的热点之一。为了提高一类坐标下降法在压缩感知中的运行速度和减少其迭代次数,提出了一种新的扫描模式来选择更新的坐标。该扫描模式能够一次选择多个坐标,从而提高算法的效率。试验结果给出了在几种不同的矩阵下,新方法运行时间比之前的单个选择坐标更新的方法要短,并且减少了迭代次数。
- 杨柳笑胡春燕朱志斌李双安
- 关键词：贪婪算法压缩感知
- Wolfe线搜索下的全局收敛修正HS共轭梯度法被引量：1
- 2015年
- 为解决大规模无约束优化问题,基于Wolfe线搜索技术,提出新的修正HS共轭梯度法。在水平集有界和梯度Lipschitz连续的条件下,证明新算法具有全局收敛性。数值实验证实此算法有效可行。
- 李双安朱志斌杨柳笑陈凤华
- 关键词：无约束优化共轭梯度法WOLFE线搜索全局收敛性
- 一个新的超记忆梯度法及全局收敛性
- 2015年
- 文章提出了一个新的超记忆梯度法解决无约束优化问题.该算法沿着目标函数的下降方向进行搜索,每步迭代提出的算法都充分地利用了前面多步迭代信息,避免目标函数海瑟阵的储存和计算,因此它适合解决大规模无约束优化问题.在适当的假设条件下,证明了所提出的算法具有全局收敛性.数值实验表明此算法的可行性.
- 李双安陈凤华程慧燕
- 关键词：无约束优化超记忆梯度法非单调线搜索全局收敛性
- 一种反演介质吸收系数的改进谱共轭梯度算法
- 2018年
- 为了反演一维辐射系统的吸收系数,提出了一种新的改进型谱共轭梯度算法。以一种改进的FR共轭梯度算法为基础,对其增加了一个谱参数,并证明了该算法的全局收敛性。数值实验结果表明,该算法是有效的。
- 张军军朱志斌
- 关键词：无约束优化
- 一种求解非线性约束优化问题的无罚函数无滤子的方法被引量：3
- 2019年
- 借助于强次可行方向法的思想和滤子法的思想,给出了一种求解非线性约束优化问题的无罚函数无滤子的方法.方法借助于广义投影技术产生搜索方向,直接通过原目标函数和约束违反度函数作为搜索函数来产生步长,有效地避免了消耗计算成本的恢复阶段.最后在适当的假设条件下,给出了算法的全局收敛性和有效性.
- 左双勇王祥玲朱志斌
- 关键词：非线性约束优化强次可行方向法线搜索
- 修正共轭梯度算法在无约束优化中的应用
- 2017年
- 基于一个新的拟牛顿方程,通过修正的非线性共轭梯度算法和共轭条件,提出了一种新的共轭梯度算法,并在函数梯度非零等适当的条件下,证明了该算法的全局收敛性。数值实验表明了该算法的有效性和可行性。
- 王硕胡春燕
- 关键词：共轭梯度法
- BFGS校正拟牛顿法解决大规模信号恢复问题被引量：3
- 2015年
- 本文采用BFGS校正拟牛顿法研究了大规模信号恢复问题min{u 1:Au=b},这个问题通常被转化为1正则化最小二乘问题.利用Nesterov光滑化技术对u 1进行光滑化处理,原问题被转化为无约束光滑凸规划问题,最后获得了较好的数值实验结果,实验结果表明用BFGS校正拟牛顿法解决大规模信号恢复问题是可行的.
- 陈凤华李双安
- 关键词：压缩感知拟牛顿法稀疏信号
- 一种无恢复过程的SQP-滤子法
- 2019年
- 本文研究非线性不等式约束优化问题,构造一个新的SQP-滤子法.该方法将滤子技术有机融合到简金宝提出的可行SQP方法中,利用转轴运算的思想,产生一个近似积极约束集,当QP子问题不相容时,利用广义投影技术获得可行搜索方向.该算法既能避免罚函数的选择,又能避免常规滤子算法中的恢复算法,一定程度上简化了计算.最后,在合理的条件下,证明了算法的全局收敛性.
- 左双勇王祥玲朱志斌
