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位场数据重构的l_p范数稀疏约束正则化方法
被引量：
1
1
作者
陈国新
陈生昌
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期748-756,共9页
基于位场数据在离散余弦变换域的稀疏性,利用lp(0≤p<1)范数代替l1范数作为模型参数稀疏性的度量.引入lp范数稀疏约束正则化方法,借用迭代再加权最小二乘算法思想求解得到稀疏约束优化问题的解.分析不同p值的lp范数稀疏约束正则化方...
基于位场数据在离散余弦变换域的稀疏性,利用lp(0≤p<1)范数代替l1范数作为模型参数稀疏性的度量.引入lp范数稀疏约束正则化方法,借用迭代再加权最小二乘算法思想求解得到稀疏约束优化问题的解.分析不同p值的lp范数稀疏约束正则化方法的数据重构能力.将该算法应用于实际位场数据重构试验中获得了较理想的结果,通过边界外延加大计算区域的方法减少了边界数据的重构误差,提高了数据重构质量.
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关键词
位场数据重构
LP范数
稀疏约束正则化方法
迭代再加权最小二乘算法
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职称材料
题名
位场数据重构的l_p范数稀疏约束正则化方法
被引量：
1
1
作者
陈国新
陈生昌
机构
浙江大学地球科学系
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期748-756,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(41074133)
文摘
基于位场数据在离散余弦变换域的稀疏性,利用lp(0≤p<1)范数代替l1范数作为模型参数稀疏性的度量.引入lp范数稀疏约束正则化方法,借用迭代再加权最小二乘算法思想求解得到稀疏约束优化问题的解.分析不同p值的lp范数稀疏约束正则化方法的数据重构能力.将该算法应用于实际位场数据重构试验中获得了较理想的结果,通过边界外延加大计算区域的方法减少了边界数据的重构误差,提高了数据重构质量.
关键词
位场数据重构
LP范数
稀疏约束正则化方法
迭代再加权最小二乘算法
Keywords
potential
field
data
reconstruction
lp-norm
regularization
method
with
sparsity
constraints
iteratively
re-weighted
least
squares
algorithm
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
位场数据重构的l_p范数稀疏约束正则化方法
陈国新
陈生昌
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
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