《大型稀疏特徵問題和方程的有效算法理論及軟體的研究》是依託大連理工大學,由賈仲孝擔任醒目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名:大型稀疏特徵問題和方程的有效算法理論及軟體的研究
- 依託單位:大連理工大學
- 項目類別:面上項目
- 項目負責人:賈仲孝
- 批准號:19571014
- 申請代碼:A0502
- 負責人職稱:教授
- 研究期限:1996-01-01 至 1998-12-31
- 支持經費:6(萬元)
《大型稀疏特徵問題和方程的有效算法理論及軟體的研究》是依託大連理工大學,由賈仲孝擔任醒目負責人的面上項目。
《大型稀疏特徵問題和方程的有效算法理論及軟體的研究》是依託大連理工大學,由賈仲孝擔任醒目負責人的面上項目。項目摘要取得多項具有國際影響的重要研究成果。如投影類方法的具有普遍意義的收斂性理論,揭示了方法固有的可能不收斂缺陷...
計算複雜性理論;(2)設計求解這些模型的幾類最佳化算法,使之具有全局收斂性、穩定性、快速性;(3)對新算法進行數值實驗並將其套用在3D彩色人臉識別、成像與圖像分析、網路定位分析、金融風險管理等實際問題中,編制實用有效的數值軟體...
解決這類問題的預處理疊代算法,特別是預處理子的構造和性質,是一項具有重要的理論和實際意義的富有挑戰性的課題。本項目將對這類問題的krylov子空間疊代算法及其預處理作深入具體的研究,通過預處理,增強非對稱線性方程組疊代解法的有效...
《基於數據稀疏特性的電磁積分方程快速算法研究》是依託北京理工大學,由潘小敏擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 格林函式隨距離快速衰減,離散電磁積分方程所得滿陣是欠秩矩陣,可用稀疏矩陣來近似。項目稱這種特性為積分方程或運算元的數據...
本項目的研究成果將大大豐富和完善大型稀疏不定最小二乘問題的算法,並有效促進這一模型在科學與工程計算領域的套用。結題摘要 本項目主要研究稀疏不定最小二乘問題(ILS問題) min(b-Ax)^TJ(b-Ax), 其中J=diag(I_p,-I_q)為...
建立壓縮空間與原始空間之間的對應關係,從信號分析與故障診斷的角度出發研究其關鍵理論與算法:(1)提出基於MOD改進方法的自適應字典學習方法,提高信號的稀疏度,採用自適應閾值方法對變換係數進行稀疏化,改進信號重構算法,實現基於稀疏...
《大型稀疏非對稱線性方程組的歸納降維算法研究》是依託大連理工大學,由杜磊擔任醒目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 歸納降維法是一類求解非對稱線性方程組的疊代法,其代表性算法為IDR(s)。相比於大多乘積型Krylov子空間法,歸納降維...
《分散式稀疏信號處理理論及算法研究》是依託電子科技大學,由萬群擔任醒目負責人的面上項目。項目摘要 目前的稀疏信號處理主要局限於單向量、點式稀疏性約束,由於沒有利用向量的局部稀疏特徵和稀疏結構內在的關聯信息,導致現有的稀疏處理...
本項目將主要圍繞稀疏性在數字幾何處理中的套用研究,通過套用數學、計算機科學、數位訊號處理等領域的理論與方法,開展數字幾何處理相關問題的數學建模和高效數值算法設計的探索研究。這一類問題的研究不僅為數字幾何處理領域注入了新的活力,...
稀疏近似逆預處理能較好地克服這些缺陷,20年來一直是研究熱點之一,但理論和算法相對不成熟。本項目針對該課題存在的多方面問題開展了研究,提出了有效的新算法,對多個已有的算法進行了改進,增強魯棒性和普適性。我們用大量的來自於套用...
通過adboost算法提取了多層級行人局部混合特徵從而提高行人跟蹤的精度。 本項目的開展將為真實環境人臉識別奠定理論和技術基礎,並為其他系統對複雜環境的自適應能力提高提供新的參考方法。
高維、海量數據處理是當今各個學科所面臨的突出問題, 如何從中選取特徵. 眾所周知,該問題對應於求解一個稀疏問題. 本項目基於求解稀疏問題開展了:(1)稀疏機器學習的理論及算法. 研究了L1/2正則化理論分析及閾值疊代算,從閾值疊代的...
算法的理論分析以半光滑理論以及相關的變分分析為基礎,算法的數值實現充分利用矩陣的特徵值和奇異值理論。本項目旨在獲得兩類大規模問題的有效算法及數值軟體,推動大規模矩陣最佳化特別是非對稱矩陣最佳化理論和算法的進一步研究。結題摘要 非...
本課題開展帶有可調節p-範數和組範數正則項支持向量機研究,在此基礎上建立簡單有效的算法使之適應分類、多示例學習、多標籤學習及正類-無標籤學習中的大規模問題的套用需要;開展p-範數和組範數稀疏支持向量機的理論與方法的研究。
結合WPF技術,研究了大型機械的三維虛擬現實方法。本項目從實際套用需求和問題出發,在機器學習、信號降維、稀疏成像技術和軟體平台設計取得了一些理論研究進展和實測結果數據,期望為未來的這些領域提供了設計思路和指導意義。
在實際套用中,圖的規模在不斷增大,相應的,對圖的存儲和處理開銷不斷增加,有效地實現大規模並行BFS算法具有十分重要的意義。稀疏線性方程組求解法 稀疏線性方程組的求解是對自然科學和社會科學中許多實際問題進行數值模擬時的關鍵技術...
本項目主要研究聯合基圖像稀疏表示理論及其套用。解決利用單個基對圖像表示時的不稀疏性問題。探討基於圖像內容的基函式選取方法及理論模型,研究快速、有效的聯合基圖像稀疏表示算法,為圖像表示提供一種新的理論與方法,具有重要的理論意義。
本項目對於模型降階及稀疏表示的理論與算法及其在積體電路仿真驗證中的套用開展了研究,取得了較豐碩的成果。 模型降階的理論及算法。二階Krylov子空間方法是蘇仰鋒及柏兆俊在2005年針對於大規模二階系統模型降階及二次特徵值問題提出的...