专利名称：一种稀疏约束SAR图像重建正则化参数的GCV黄金分割自动搜索算法专利类型：发明专利发明人：朱正为，郭玉英，楚红雨申请号：CN201610402731.8正则化坐标申请日：20160612公开号：CN106056538A公开日：20161026专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明公开了一种稀疏约束SAR图像重建正则化参数的GCV黄金分割自动搜索数值计算方法。在正则化图像重建中，正则化参...

opencv极线约束求坐标摘要：1.问题背景和意义  2.OpenCV 简介  3.极线约束求坐标方法  4.具体实现步骤  5.实验及结果分析  6.总结与展望正文：1.问题背景和意义OpenCV（Open Source Computer Vision Library，开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、...

如何使用支持向量机进行正则化与约束支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它通过到一个最优的超平面来将不同类别的样本分开，同时最大化分类边界与最小化分类错误。然而，在实际应用中，我们往往需要对SVM进行正则化与约束，以避免过拟合和提高模型的泛化能力。正则化是指在目标函数中加入一个正则项，用于惩罚模型的复杂度。常见的正则化...

非线性优化与约束优化问题的求解方法非线性优化问题是在目标函数和约束条件中包含非线性项的优化问题。约束优化问题是在目标函数中加入了一些约束条件的优化问题。解决这些问题在实际应用中具有重要意义，因此研究非线性优化和约束优化问题的求解方法具有重要的理论和实际意义。一、非线性优化问题的求解方法非线性优化问题的求解方法有很多，下面介绍几种常见的方法：1. 黄金分割法：黄金分割法是一种简单但有效的搜索方法，它...

标题：莱文贝格-马夸特方法中的边界约束1. 莱文贝格-马夸特方法简介莱文贝格-马夸特方法（Levenberg-Marquardt method）是一种用于非线性最小二乘问题的数值优化算法。它是由Kenneth Levenberg在1944年和Donald Marquardt在1966年分别提出的，用于解决优化问题中的非线性最小二乘拟合。2. 边界约束在优化问题中的重要性在实际问题中，优化问题往往需...

F福建电脑UJIAN COMPUTER福建电脑2018年第2期1引言图像复原是一种改善图像质量的处理技术，是图像处理研究领域中的热点问题，在科学研究和工程领域中被广泛应用[1]。在获取图像过程中，由于光学系统的像差、光学成像的衍射、成像系统的非线性畸变、几率介质的非线性、成像过程的相对运动[2]、大气的湍流效应、环境随机噪声等原因的影响，会使观测图像的真实图像之间不可避免的存在变差和失真。图像复原...

torch 范数    范数是数学上的一个概念，用于衡量向量或矩阵的大小。在机器学习中，范数常被用于正则化和约束优化问题。Torch 是一个流行的深度学习框架，提供了许多用于计算范数的函数和工具。本文将介绍 Torch 范数的概念、用法和实现方法。    一、范数的定义    范数是一个将向量或矩阵映射到非负实数的函数。在数学上，向量的范...

聚类分析中的特征选择方法研究聚类分析是一种常用的数据分析方法，它将数据集中的样本根据其相似性划分为不同的类别或集。在进行聚类分析时，一个重要的步骤是选取合适的特征集合，以确保聚类结果的准确性和可解释性。特征选择方法在聚类分析中起到关键作用，它可以帮助我们筛选出最具代表性的特征，减少冗余信息，提高聚类的效果。本文将介绍几种常用的特征选择方法，并分析其优缺点。一、过滤式特征选择方法过滤式特征选择方法...

拉普拉斯和拉格朗日函数的关系    拉普拉斯和拉格朗日函数都是优化问题中常用的方法，它们在求解凸优化问题中发挥着重要作用。尽管它们的名称相似，但实际上它们是两种不同的方法，分别适用于不同类型的优化问题。    首先来看拉普拉斯函数。拉普拉斯函数（Laplace's function）是一种包含了加权的对数似然函数和正则项的优化方法，通常用于解决具有稀疏性先验...

matlab中poly2trellis函数poly2trellis函数是MATLAB中的一个编程函数，用于将线性分组码（LDP）多项式转换为正则卷积码的状态转移矩阵。在这篇文章中，我们将详细讨论poly2trellis函数的作用和用法，以及它的输入和输出参数。首先，让我们了解一下线性分组码和正则卷积码的概念。线性分组码是一种通过对数据进行编码来实现纠错的技术。它使用一个多项式作为生成多个数据块之间...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 104978573 A(43)申请公布日 2015.10.14(21)申请号 CN201510391385.3(22)申请日 2015.07.06(71)申请人 河海大学    地址 211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8号(72)发明人 高红民 李臣明 王艳 谢科伟 陈玲慧 史宇清 (74...

ADMM算法理论与应用ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）是一种用于解决带等式约束的凸优化问题的迭代算法。ADMM算法最早由Gabay和Mercier于1976年提出，这个算法基于一种叫做Lagrange乘子法的优化方法，并在最近几十年里得到了广泛的应用和研究。ADMM算法的基本思想是将原始的问题分解为若干个子问题，然后通过交替求解每个...

基于稀疏约束的流形正则化概念分解算法1. 引言a. 稀疏约束的流形正则化在信息处理领域的重要性正则化可以产生稀疏权值b. 介绍本论文的核心：基于稀疏约束的流形正则化概念分解算法2. 背景知识a. 稀疏表达和约束的概念及其在信号处理中的应用b. 流形学习和正则化在数据降维和特征提取中的作用3. 方法描述a. 稀疏约束的流形正则化的基本思想和优化目标b. 稀疏约束的流形正则化与概念分解的结合c. 算法...

第39卷第1期2016年2月测绘科学与工程Geomatico Science and EneieeerineVol.39,No.1Feb.,2019国际地球参考框架ITRF2214评析明锋82，曾安敏8，正则化是最小化策略的实现1.西安测绘研究所，陕西西安，710054；2.地理信息工程国家重点实验室，陕西西安，710054摘要：国际地球自转服务组织IERS于2016年1月22日发布了最新的国际地...

机会约束下贷款组合优化决策的方差最小化模型作者：宁玉富　唐万生　严维真来源：《计算机应用》2008年第05期        摘 要：通过把贷款的收益率刻画为模糊变量，提出了机会约束下贷款组合优化决策的方差最小化模型。针对贷款收益率是特殊的三角模糊变量的情况，给出模型的清晰等价类，对等价类模型用传统的方法进行求解。对于贷款收益率的隶属函数比较复杂的情况，应用集...

吉林大学2021年9月《机械优化设计》作业考核试题及答案参考1. 下列键参数能用来说明分子几何形状的是(  )。A键矩B键长和键角C键能D键级正确答案:B2. （）通常是指在解决设计问题时，使其结果达到某种意义上的无可争议的完善化。（）通常是指在解决设计问题时，使其结果达到某种意义上的无可争议的完善化。A、正交化B、规范化C、最优化D、正定化正确答案：C3. 如果该函数的HESSEN矩阵...

penalized likelihood methods -回复问题1：什么是惩罚似然方法？问题2：为什么需要惩罚似然方法？问题3：惩罚似然方法的应用领域有哪些？惩罚似然方法（penalized likelihood methods）是在统计学中一种常用的参数估计方法，用于降低参数估计的方差和偏差。通过在似然函数中引入惩罚项，惩罚似然方法可以在保持模型的拟合能力的同时，对模型参数进行约束，从而提高...

数值方法中的反问题正则化理论数值方法是一种通过计算机进行数值计算的方法，广泛应用于科学、工程、金融等领域。然而，在实际应用中，我们常常遇到一类称为“反问题”的难题：已知结果，求解问题。在数值方法中，这个反问题可以通过正则化理论来解决。正则化理论是一种可以在反问题中添加约束条件的方法，以提高求解问题的稳定性和准确性。在本文中，我们将介绍数值方法中的反问题正则化理论，并探讨其在实际应用中的作用。首先，...

岭回归和Lasso回归的比较与分析岭回归和Lasso回归是现代统计学中常用的两种回归方法，它们在处理高维数据时比传统的最小二乘回归更为有效。在这篇文章中，我们将对这两种方法进行比较和分析，以便更好地了解它们的共同点和区别。1. 岭回归岭回归是一种正则化回归方法，它通过约束模型的参数来防止过拟合。该方法的核心在于将参数w的平方和约束在一个较小的值上，从而使模型的稳定性得到增强。岭回归的数学公式如下：...

基于正则化的高维数据降维算法研究在现代大数据时代，高维数据成为了研究和应用领域的重要基础。高维数据的处理需要相应的降维算法来降低数据的维数和复杂度，方便数据的存储、处理和分析。本文将探讨基于正则化的高维数据降维算法的研究进展以及应用。一、高维数据的降维问题随着测量技术的不断发展和数据采集方式的不断更新，现代数据集的维度越来越高。在高维数据分析中，高维数据的主要特点是数据量大，结构复杂，具有高度的相...

一、概述Python是一种非常流行的编程语言，广泛应用于数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。在数据分析和机器学习中，回归分析是一种常用的统计方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。在进行回归分析时，经常需要对回归方程的参数进行约束，以满足实际问题的需求。二、回归分析的基本概念1.1 回归分析的基本原理回归分析是通过数学模型研究自变量与因变量之间的关系，主要用于预测和解释变量之间的关系。回归分析常用...

罚函数法本章介绍一类求解约束优化问题的方法----惩罚函数法。这类方法是求解无约束优化问题的最早的一类方法，也是一类比较有效的方法。罚函数法的基本思想就是，借助罚函数把约束问题转化为无约束问题，进而用无约束最优根据我们利用的罚函数的类型，分为外点罚函数法的算法思想0,  i=1, 2, …, m=  0,  j=1, 2, …, ln上的连续函数。由于上述问题存在约束...

罚函数法求解约束问题最优解正则化可理解为一种罚函数法    罚函数法是一种常用的求解约束问题最优解的优化算法。它通过将约束条件转化为一个惩罚项，将约束问题转化为非约束问题，从而可以使用一般的无约束优化方法求解。具体而言，罚函数法在目标函数中添加一个罚函数，如惩罚函数、惩罚因子等，在优化过程中将目标函数最小化，并在满足约束条件的前提下尽可能减小罚函数的值。罚函数法具有求解复杂约束...

nn.parameter 方差 约束【nn.parameter 方差 约束】文章第一步：引言（150-200字）方差是统计学中的一个重要概念，用来衡量一组数据的离散程度。在神经网络中，方差也扮演着关键的角。nn.parameter是神经网络框架中表示可学习参数（例如权重和偏差）的类，它们在神经网络的训练中发挥着重要的作用。然而，在某些情况下，我们可能希望对这些参数的方差进行约束。本文将逐步介绍n...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114218859 A正则化网络(43)申请公布日 2022.03.22(21)申请号 CN202111522129.5(22)申请日 2021.12.13(71)申请人 杭州电子科技大学    地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街(72)发明人 潘万彬 苗洁 曹伟娟 (74)专...

边缘区域约束引导的运动模糊图像复原第一章：引言- 介绍图像复原的重要性和背景- 说明边缘区域约束引导在图像复原中的作用- 阐述运动模糊图像复原的研究现状和存在问题第二章：边缘区域约束引导在图像复原中的应用- 介绍边缘检测的方法和技术- 阐述如何将边缘区域约束引导应用于图像复原中- 分析边缘区域约束引导在图像复原中的作用和效果第三章：运动模糊图像复原的基本原理正则化最小二乘问题- 介绍运动模糊的基本...

约束最小二乘复原法是一种数学方法，用于解决约束优化问题。它通过最小化目标函数的平方和来寻最优解，同时满足一系列约束条件。这种方法广泛应用于各种领域，如机器学习、图像处理、信号处理等。在约束最小二乘复原法中，通常需要定义一个目标函数，并指定一些约束条件。这些约束条件可以是等式约束（即等式左右两边相等），也可以是不等式约束（即某些变量必须大于或小于某个值）。然后，通过迭代优化算法来寻满足所有约束条...

求解如下等式约束的最小二乘解    其中A是一个m*n的矩阵，b是一个m*1的向量，x是一个n*1的向量。现在要求解最小二乘解x，使得x满足上述等式约束。    解决该问题的一种方法是使用Moore-Penrose伪逆矩阵：    x = (A^T*A)^(-1)*A^T*b    其中A^T是A的转置矩阵，(A^T*...

conditional least squares条件最小二乘条件最小二乘（Conditional Least Squares）条件最小二乘（Conditional Least Squares）是一种常用的参数估计方法，特别适用于具有条件约束的模型。本文将介绍条件最小二乘的基本概念、原理及应用，并举例说明其作用和优势。一、基本概念条件最小二乘是一种经验风险最小化的方法，通过最小化实际观测值与模型预...

专利名称：基于正则化约束的弹性波最小二乘逆时偏移方法专利类型：发明专利正则化最小二乘问题发明人：任志明，李振春，孙史磊申请号：CN201810042691.X申请日：20180117公开号：CN108333628A公开日：20180727专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明公开了基于正则化约束的弹性波最小二乘逆时偏移方法。设计新的目标函数；推导新目标函数下的弹性波反偏移算子和反射系数梯度公式；...