导读:本文包含了投影梯度算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:压缩感知,测量矩阵,contourlet变换,地震数据重建
投影梯度算法论文文献综述
兰天维,韩立国,张良[1]（2019）在《基于压缩感知的L1范数谱投影梯度算法地震数据重建》一文中研究指出随着油气勘探的发展,采集的数据规模与复杂度越来越大,对这些数据进行重建的精度与效率影响到后续地震资料的处理效果。常用于地震数据重建的压缩感知理论与重建算法各有精度与效率的优势,因此对于大规模、复杂地震数据,综合考虑重建精度与计算时间,提出了一种基于压缩感知理论和L1范数谱投影梯度算法(SPGL1)的地震数据重建方法。首先根据地震数据的缺失情况选择采样矩阵,然后在contourlet域中采用L1范数谱投影梯度算法重建缺失的稀疏系数,最后进行contourlet反变换实现地震数据的重建。合成地震数据实验结果表明,基于压缩感知和L1范数谱投影梯度算法重建的地震数据精度较好,计算效率高。通过实际地震资料处理,对比了相同稀疏变换基情况下常用的贪婪算法中的正交匹配追踪(OMP)、梯度投影稀疏重建算法(GPSR)及L1范数谱投影梯度算法(SPGL1)的应用效果,发现基于压缩感知的L1范数谱投影梯度算法鲁棒性较好,受噪声影响小,重建精度高,并且兼顾了计算效率的需求。(本文来源于《石油物探》期刊2019年02期）
董文丽,何帆,章旭[2]（2019）在《基于模拟退火准则的谱投影梯度算法》一文中研究指出针对简单凸集约束优化问题,提出了一种基于模拟退火准则的谱投影梯度方法.在适当的假设下,证明了算法的全局收敛性.数值实验结果表明,与已有的算法比较,本文所提出的算法在求解该类问题时更有效、更具竞争力.(本文来源于《湖南理工学院学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
仰迪,白延琴,李倩[3]（2018）在《半监督距离度量学习的内蕴加速投影梯度算法》一文中研究指出考虑求解一类半监督距离度量学习问题.由于样本集(数据库)的规模与复杂性的激增,在考虑距离度量学习问题时,必须考虑学习来的距离度量矩阵具有稀疏性的特点.因此,在现有的距离度量学习模型中,增加了学习矩阵的稀疏约束.为了便于模型求解,稀疏约束应用了Frobenius范数约束.进一步,通过罚函数方法将Frobenius范数约束罚到目标函数,使得具有稀疏约束的模型转化成无约束优化问题.为了求解问题,提出了正定矩阵群上加速投影梯度算法,克服了矩阵群上不能直接进行线性组合的困难,并分析了算法的收敛性.最后通过UCI数据库的分类问题的例子,进行了数值实验,数值实验的结果说明了学习矩阵的稀疏性以及加速投影梯度算法的有效性.(本文来源于《运筹学学报》期刊2018年02期）
杨灿,夏福全[4]（2018）在《随机变分不等式的随机投影梯度算法》一文中研究指出在R~n空间中给出随机变分不等式问题的随机投影梯度算法.该算法的优点在于:在迭代的每一步,只需向可行集投影一次,也只需对函数赋值一次;这使得算法简单快速,特别对于F函数值以及投影难以计算的情况.同时,证明该算法所产生的迭代序列的全局收敛性.(本文来源于《四川师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
姜浩[5]（2018）在《图像去噪的投影梯度算法及其数值实现》一文中研究指出1.引言图像作为人类活动中最常用的信息载体,是人们获取外界真实信息的重要途径。随着各种数字仪器和数码设备的不断普及,人们能够更加快捷有效的获取图像。为了获取高质量数字图像,很有必要对图像进行降噪处理。图像去噪是指在获取或假定噪声或图像的统计性基础上,利用各种滤波模型,通过全局或非全局滤波将噪声从图像中分离出来。它是图像预处理中的一个经典问题,其最终目的是在有效去除噪声的同时,保持图像的边缘、精细细(本文来源于《电子世界》期刊2018年08期）
徐柳静,彭定涛,王鑫[6]（2018）在《一类非Lipschitz约束优化的光滑化投影梯度算法》一文中研究指出本文研究一类具有箱约束的非凸非光滑非Lipschitz最小化模型,它是一类典型的稀疏优化问题,在图像重建、信号处理、变量选择等领域有广泛的应用。本文在最优性条件的基础上,提出了光滑化投影梯度算法对其进行求解,分析了算法的收敛性,通过数值试验验证了算法的有效性。(本文来源于《贵州大学学报(自然科学版)》期刊2018年01期）
郑雪辰,包乾宗,孔啸,陈俊霓[7]（2018）在《地震数据重建的谱投影梯度算法中的参数选取》一文中研究指出地震数据不规则采样会导致在后续处理工作中引入人为误差、噪声及空间假频等。为此基于Jitter下采样、随机下采样和傅里叶变换,通过L1范数谱投影梯度(SPGL1)算法对不规则下采样地震数据进行重建,并探讨了该算法中的参数选取问题。在重建过程中选取不同的噪声水平σ值和迭代次数,比较不同参数下的重建结果。数值试验结果表明,SPGL1算法能获得较好的重建结果,不同的参数对重建效果影响较大,当σ值较小、迭代次数适中时,重建数据的信噪比高且计算时间较短。(本文来源于《石油物探》期刊2018年01期）
侯榆青,贾涛,易黄建,张海波,贺小伟[8]（2017）在《基于改进谱投影梯度算法的X射线发光断层成像》一文中研究指出X射线发光断层成像(XLCT)是一种可同时获得解剖结构和功能信息的新型分子影像技术,在早期肿瘤检测与放疗方面具有重要应用潜力,但由于测量信息少,成像模型复杂等原因,其断层重建一直是挑战性难题。本文采用非单调Barzilai-Borwein梯度(NBBG)算法来求解重建问题目标函数。每次迭代中,谱投影梯度方法近似为L1范数约束的最小二乘问题。Barzilai-Borwein梯度法获得相应的更新方向,提高算法的收敛速度。采用非单调性线性搜索策略构建最优步长,保证全局收敛性。通过将Barzilai-Borwein梯度法和非单调性搜索结合,在保证全局收敛的同时,克服了选取精确步长带来较大计算量的缺点。数值仿真实验和物理实验得到的基于NBBG算法的单光原重建位置误差分别为0.68和0.94mm,与分裂增广拉格朗日收缩算法(SALSA)相比,本文方法在重建精度、鲁棒性和重建效率等方面都获得了较优的结果。(本文来源于《光学精密工程》期刊2017年01期）
房明磊,朱志斌,张聪,陈凤华[9]（2011）在《均衡约束最优化的一个共轭投影梯度算法》一文中研究指出讨论均衡约束最优化问题,利用一个互补函数和扰动技术将原问题转换为非线性等式和不等式约束最优化问题,结合罚函数法提出了一个共轭投影梯度算法,在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性,且具有超线性收敛性.(本文来源于《山西大学学报(自然科学版)》期刊2011年02期）
曹香莲,郑淑贞[10]（2010）在《正定式几何规划的一类共轭投影梯度算法》一文中研究指出针对等式约束的正定几何规划问题,给出了一类共轭投影梯度算法,并在适当的条件下证明了算法的全局收敛性.(本文来源于《山西师范大学学报(自然科学版)》期刊2010年04期）
投影梯度算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对简单凸集约束优化问题,提出了一种基于模拟退火准则的谱投影梯度方法.在适当的假设下,证明了算法的全局收敛性.数值实验结果表明,与已有的算法比较,本文所提出的算法在求解该类问题时更有效、更具竞争力.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
投影梯度算法论文参考文献
[1].兰天维,韩立国,张良.基于压缩感知的L1范数谱投影梯度算法地震数据重建[J].石油物探.2019
[2].董文丽,何帆,章旭.基于模拟退火准则的谱投影梯度算法[J].湖南理工学院学报(自然科学版).2019
[3].仰迪,白延琴,李倩.半监督距离度量学习的内蕴加速投影梯度算法[J].运筹学学报.2018
[4].杨灿,夏福全.随机变分不等式的随机投影梯度算法[J].四川师范大学学报(自然科学版).2018
[5].姜浩.图像去噪的投影梯度算法及其数值实现[J].电子世界.2018
[6].徐柳静,彭定涛,王鑫.一类非Lipschitz约束优化的光滑化投影梯度算法[J].贵州大学学报(自然科学版).2018
[7].郑雪辰,包乾宗,孔啸,陈俊霓.地震数据重建的谱投影梯度算法中的参数选取[J].石油物探.2018
[8].侯榆青,贾涛,易黄建,张海波,贺小伟.基于改进谱投影梯度算法的X射线发光断层成像[J].光学精密工程.2017
[9].房明磊,朱志斌,张聪,陈凤华.均衡约束最优化的一个共轭投影梯度算法[J].山西大学学报(自然科学版).2011
[10].曹香莲,郑淑贞.正定式几何规划的一类共轭投影梯度算法[J].山西师范大学学报(自然科学版).2010
标签：压缩感知; 测量矩阵; contourlet变换; 地震数据重建;