基于生成模型的块稀疏偏差建模

研究了基于生成模型的块稀疏偏差模型(Block Sparse-Gen).依靠块RIP条件和块REC条件,从理论上给出了最优解码的重构误差以及高概率恢复生成函数的测量次数.实验数值也验证了Block Sparse-Gen的有效性.     

亚高斯测量映射的限制等距性质

信号恢复的充分条件是测量矩阵须满足限制等距性质,类比可知低秩矩阵恢复的充分条件是需要一个线性映射满足限制等距性质。线性映射与矩阵可以一一对应,因此本文通过一个与亚高斯测量映射一一对应的亚高斯矩阵,以建立亚高斯测量映射的限制等距性质,并得出秩最多为s的低秩矩阵可以进行稀疏恢复的结论。     

线性等式约束优化问题的一个依赖域方法

将ＡＢＳ算法用于求解线性等式约束的优化问题。给出一个依赖域算法；该算法中用隐式ＬＵ分解算法修正Ｈｅｓｓｅ矩阵，用对称的ＡＢＳ算法求解子问题。证明了由算法生成的序列的任意聚点满足线性等式约束优化问题最优解的必要条件。     

基于e~0范数优化算法的图像重建

为了解决稀疏信号的重建问题提出了光滑e0范数优化算法,它与最小1范数优化算法等图像重建的方法相比有很大的不同,着重实验了这种信号重建算法中重要参数的选择,并利用手写体数字图像库为试验样本做了一维信号重建和二维图像重建实验.实验结果证明了基于e0范数优化算法在图像重建时间和重建精度上的优越性,此为后续的图像工程研究奠定了基础.     

一种加权正交匹配追踪的盲多带信号重建方法

为研究多带信号的时域采样点盲重建该多带信号,将信号在适当大的包含其所有频带的频率区间上离散,信号频域重建归结为稀疏信号恢复问题。基于压缩感知恢复所需采样点少且其恢复稀疏信号要求观测矩阵的限制等距常数足够小,提出了一种改善观测矩阵的条件数,从而改善其限制等距常数的加权方法,以及相应的加权正交匹配追踪的盲多带信号重建方法,该方法对一般的稀疏信号恢复也适用。模拟中,对适当大的频率区间,取满足重建误差范围的适当小的离散间隔。模拟结果验证了对盲多带信号重建和一般的稀疏信号的恢复,提出的方法比直接用正交匹配追踪算法在相同条件下有更高的有效重建率。     

基于扰动BOMP算法的块稀疏信号重构

给出了测量矩阵受扰动的块正交匹配追踪(BOMP)算法,仿真实验表明:当扰动水平越低、部分扰动元素越少、分块数越小或采样数越多时,重构信号的相对误差越小,即扰动BOMP算法重构性能更好.相比传统的扰动OMP算法,实验结果表明扰动BOMP算法能更加有效地处理块稀疏信号,说明信号结构对于信号恢复至关重要.     

线性等式约束优化问题的一个信赖域方法

将ＡＢＳ算法用于求解线性等式约束的优化问题。给出一个信赖域算法；该算法中用隐式ＬＵ分解算法修正Ｈｅｓｓｅ矩阵，用对称的ＡｂＳ算法求解子问题。证明了由算法生成的序列的任意聚点满足线性等式约束优化问题最优解的必要条件。     

等式约束优化问题SQP算法的超线性收敛充要条件

对于等式约束问题,Boggs,Tolle和Wang三人将Dennis,Mo埏的求解无约束优化问题的类似结果加以推广,得到了SQP算法超线性收敛的一个极为重要的充要条件。许多研究学者又作了的改进,进一步减弱假设条件,得到了同样的等式约束问题的SQP算法超线性收敛的充要条件。     

一个求解等式和不等式约束优化问题的信赖域算法

给出了一个求解一般约束优化问题的信赖域算法，此算法采用光滑的增广拉格朗日函数作效益函数，在适当的条件下，证明了算法的整体收敛性。     

关于线性等式约束极小化中的ABS下降方向

对最近几年中利用ＡＢＳ算法研究线性等式约束极小化中下降方向的工 作进行了综述；结果表明，目前流行的许多极小化下降方向都可统一于 ＡＢＳ下降方向．对某些基本线搜索的ＡＢＳ形式，给出了一条有关不精确线 搜索算法的收敛条件的等价定理．     

线性等式约束优化问题的预处理Lanczos路径方法

采用Lanczos法构成路径解线性等式约束的非线性优化问题．通过构造预处理Lanczos路径解目标函数的二次近似模型获得下降搜索方向．基于预处理Lanczos路径的性质,在合理的假设条件下,证明了所提供的算法不仅具有整体收敛性,而且保持快速的超线性收敛速率．进一步,数值计算表明了算法的可行性和有效性．     

等式约束下的共轭梯度算法

为了寻找求解大规模无约束非线性优化问题的一种有效方法,提出了一种等式约束下新的共轭梯度算法,该算法利用广义消去法将约束优化问题转化为无约束优化问题.并证明了该算法具有全局收敛性,同时还证明了该算法在强wolfe线搜索下具有充分下降性.     

随机效应线性模型在不等式约束下的可容许估计

本文研究了一般的Gauss-Markov(简记G-M)线性模型(Y,Xβ,σ2 V),其中V≥0已知,获得了不等式Rβ≮0约束以及矩阵损失函数下非齐次线性估计可容许的充要条件.     

带有不等式约束极小问题的全局最优充分性条件

通过抽象凸分析理论,给出了带有不等式约束的非线性规划问题的全局最优充分性条件。并利用（L,X）一次微分给出了目标函数是连续可微,约束函数不必是连续可微的极小化问题的全局最优性充分条件。     

求解一类等式约束二次规划问题的交替变量极小化方法

本文针对一类特殊的等式约束二次规划问题,提出带有乘数的交替变量极小化方法.比较了一般的交替方向乘子算法与交替变量极小化算法在解决这类特殊的等式约束二次规划问题时的异同.并研究了这种特殊交替变量极小化算法的收敛性,给出了该方法的渐进收敛率.     

关于Gronwall不等式的一个注记

论述了将Ｇｒｏｎｗａｌｌ不等式推广到高阶导数的多个函数的情形。     

修正梯度路径与仿射变换内点法解线性不等式约束的变分不等式问题

基于Peng给出的变分不等式的势函数,提出修正梯度路径与仿射变换内点法解线性不等式约束的变分不等式问题．借助于对称矩阵的特征分解与仿射变换映射,可以构建修正梯度路径．进一步使用路径搜索并结合内点回代线搜索技巧,近似地求解信赖域子问题;最后在合理的假设条件下,证明了算法具有整体收敛性．     

一种求解带等式约束非线性规划问题全局最优解的方法

本文把罚函数法和一种求解无约束非线性规划问题的辅助函数法相结合,首先写出非线性规划问题的罚函数,从而把原问题转化成为一个无约束的非线性规划问题,然后再运用辅助函数法(GOM)来求解罚函数的全局最优解,从而求到原带等式约束的非线性规划问题的全局最优解.