章显
- 作品数：5 被引量：8H指数：2
- 供职机构：中国人民解放军陆军军官学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术兵器科学与技术理学自然科学总论更多>>
- 一种求解截断L1正则化项问题的坐标下降算法被引量：1
- 2014年
- L1正则化在稀疏学习的研究中起关键作用,使用截断L1正则化项往往可以获得更好的准确率,但却导致了非凸优化问题.目前,主要采用多阶段凸松弛(multi-stage convex relaxation,MSCR)算法进行求解,由于每一阶段都需要求解一个凸优化问题,计算代价较大.为了弥补上述不足,提出了一种求解截断L1正则化项非凸学习问题的坐标下降算法(Non-convex CD).该算法只需在多阶段凸松弛算法的每一阶段执行单步的坐标下降算法,有效降低了计算复杂性.理论分析表明所提出的算法是收敛的.针对Lasso问题,在大规模真实数据库作了实验,实验结果表明,Non-convex CD在取得和MSCR几乎相同准确率的基础上,求解的CPU时间甚至优于求解凸问题的坐标下降方法.为了进一步说明所提算法的性能,进一步研究了Non-convex CD在图像去模糊化中的应用问题.
- 王玉军高乾坤章显陶卿
- 关键词：非凸优化
- 一种具有O(1/T)收敛速率的稀疏随机算法被引量：3
- 2014年
- 随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)是一种求解大规模优化问题的简单高效方法,近期的研究表明,在求解强凸优化问题时其收敛速率可通过α-suffix平均技巧得到有效的提升.但SGD属于黑箱方法,难以得到正则化优化问题所期望的实际结构效果.另一方面,COMID(composite objective mirror descent)是一种能保证L1正则化结构的稀疏随机算法,但对于强凸优化问题其收敛速率仅为O(logT?T).主要考虑"L1+Hinge"优化问题,首先引入L2强凸项将其转化为强凸优化问题,进而将COMID算法和α-suffix平均技巧结合得到L1MD-α算法.证明了L1MD-α具有O(1?T)的收敛速率,并且获得了比COMID更好的稀疏性.大规模数据库上的实验验证了理论分析的正确性和所提算法的有效性.
- 姜纪远夏良章显陶卿
- 关键词：稀疏性L1正则化
- 驻波情形的液体声光效应的理论与实验研究被引量：2
- 2013年
- 模拟计算了液体声光衍射的贝塞尔函数,测量了不同质量分数NaCl溶液对激光的衍射效率和不同温度纯水对激光衍射的相对光强比,计算了不同质量分数NaCl溶液的声光相位延迟、声致折射率变化量幅值.结果表明:随着NaCl溶液质量分数的增加,声光衍射效率、相对光强比、声致折射率变化量幅值均不同程度下降,而温度对纯水的相对光强比影响很小.
- 刘欣柴金华章显
- 关键词：声光效应超声光栅衍射效率
- 基于PSA复杂系统设备重要度计算方法的研究
- 重要度分析作为概率安全评价(Probabilistic Safety Assessment,PSA)的重要组成部分，一般指基本部件或者割集对顶事件发生的贡献。在PSA中，重要度一般主要基于基本事件进行分析，对部件和设备的...
- 王海涛沈延安戴宗友章显
- 关键词：复杂系统重要度概率安全评价
- 文献传递
- 一种基于在线学习的弹道识别方法被引量：2
- 2014年
- 用SVM机器学习算法来解决弹道识别问题极大提高了识别精度,然而在处理过程中采用批处理优化方法很难缩短识别时间。考虑到实际中雷达捕获弹道数据是以在线的方式存在的,文中提出一种基于在线学习的弹道识别方法。仿真实验结果表明,在线算法在保证识别精度相当的情形下,大大的缩短了弹道识别时间。从而认为基于在线学习的识别方法是一种值得引进的弹道识别方法。
- 章显高乾坤陶卿
