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一种基于正则模型的数据整合方法及系统
本发明提供了一种基于正则模型的数据整合方法及系统,其方法包括:在预设的预测模型中设置拉普拉斯正则项和Lq范数罚项,得到DSNet模型;对DSNet模型进行转换得到转换后的DSNet模型,获得第一特征算子和第二特征算子...
黄海辉
一种基于正则模型的数据整合方法及系统
本发明提供了一种基于正则模型的数据整合方法及系统,其方法包括:在预设的预测模型中设置拉普拉斯正则项和Lq范数罚项,得到DSNet模型;对DSNet模型进行转换得到转换后的DSNet模型,获得第一特征算子和第二特征算子...
黄海辉
一种基于正则模型的Dai-Liao共轭梯度法
2024年
给出一种基于正则模型的Dai-Liao共轭梯度法.首先,通过极小3次正则模型,得到新的Dai-Liao参数t,并在此基础上根据函数在迭代点附近的性质,产生一个自适应的Dai-Liao参数;其次,结合改进的Wolfe线搜索,提出一种基于正则模型的Dai-Liao共轭梯度法;最后,证明该算法的搜索方向满足充分下降性,并在一般假设下建立该算法的全局收敛性.数值结果表明该算法有效.
倪艳刘泽显陈炫睿
关键词:共轭梯度法正则化模型充分下降性全局收敛性
正则方法和装置,以及正则模型的训练方法和装置
本申请提供了一种特殊字符的正则方法和装置、特殊字符的正则模型的训练方法和装置、计算机设备,以及计算机可读存储介质。其中,正则方法包括:将初始文本中的数字替换为对应的数字类别,得到目标文本,初始文本包括特殊字符的组合...
吴瑞萦梅林海李直旭陈志刚郑新
基于自适应任务正则模型无关元学习的图像分类方法
本发明涉及一种基于自适应任务正则模型无关元学习的图像分类方法,属于计算机视觉技术领域。该方法包括:获取数据集,并对数据进行预处理;建立图像识别模型;通过基于自适应任务正则模型无关元学习方式对图像识别模型进行训练其中;...
杨富平周嘉诚
一种基于非凸正则模型的逆合成孔径雷达成像算法研究
2024年
逆合成孔径雷达因其可对非合作机动目标成像而广泛地应用于军事和民用中,研究表明压缩感知技术可以有效提高逆合成孔径雷达成像的分辨率并且有效降低雷达硬件负担。针对典型的非凸ιp(0正则模型,基于Majorization-Minimization(MM)迭代算法框架并采用支撑集收缩策略提出了一种新的雷达成像算法——迭代支撑集收缩算法。迭代支撑集收缩算法是一个简单高效的算法,数值实验表明迭代支撑集收缩算法在逆合成孔径雷达成像中表现优异。
赵亚楠叶方捷王超杨丰源朱峰
关键词:逆合成孔径雷达成像
一个基于正则模型的三维子空间梯度算法
裴茗炀
基于低秩正则模型的高光谱图像复原方法研究
高光谱图像以其丰富的光谱信息在环境监测、医学诊断、遥感等领域展现出巨大的应用潜力。然而,仪器或数据传输过程中的噪声干扰常导致高光谱图像质量受损,进而影响其在各领域的应用,使得高光谱图像复原成为提高图像质量关键预处理步骤。...
张娟
关键词:全变分
基于修正二次模型和三次正则模型的近似最优梯度法
众所周知,梯度法具有迭代格式简单、所需存储量小、数值性能好等优点,已经成为求解大规模无约束优问题的主要方法,并且在地质勘察、天气预报、人工智能、文本处理等领域得到了充分的应用.由于梯度法的搜索方向已固定为负梯度方向,其...
王钰
基于固有频率和应变模态加权l_(p)正则模型的小损伤识别被引量:7
2023年
小损伤识别是结构健康监测中重要且难以解决的问题。针对该问题,基于固有频率和位移模态的l_(1)正则模型存在位移模态对小损伤不敏感和l_(1)正则项不能准确地刻画结构损伤稀疏性的不足。针对这些不足,提出一种基于固有频率和应变模态加权l_(p)(0正则模型。该模型利用应变模态对小损伤更加敏感,l_(p)(0正则项能够更准确地刻画损伤稀疏性的优势以及固有频率和应变模态的数据特性,提升了小损伤识别的精度。研究结果表明:相比基于固有频率和位移模态的l_(1)正则模型,所提出模型的抗噪能力更强;并且在相同噪声水平下,所提出模型的损伤识别精度更高。
王凤丹宋学力李荣鹏肖玉柱邓庆田李新波
关键词:桥梁工程模型修正

相关作者

高炜
作品数:170被引量:145H指数:10
供职机构:云南师范大学信息学院
研究主题:本体 本体映射 相似度计算 排序 N
梁立
作品数:88被引量:170H指数:8
供职机构:云南师范大学信息学院
研究主题:分数色数 本体 本体映射 正则化模型 相似度计算
张纯
作品数:60被引量:168H指数:7
供职机构:南昌大学
研究主题:损伤识别 模型修正 正则化 结构损伤识别 TIKHONOV正则化
宋固全
作品数:109被引量:284H指数:10
供职机构:南昌大学
研究主题:损伤识别 耗能 自复位 形状记忆合金 混凝土
朱林立
作品数:45被引量:86H指数:6
供职机构:云南师范大学
研究主题:本体 瑕疵 本体映射 相似度 查验