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本文针对大型多枝区域上的电磁场问题 ,将投影分解法推广到向多个空间投影的情形 ,并设计了带有多个参数的快速算法 ,大大提高了算法收敛速度 ,实际算例表明迭代次数不到原来的三分之一 .通过对所取参数的分析 ,给出了其最优值表达式 ,使得该算法具有很好的实用性 相似文献
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在一致凸光滑的Banach空间框架下,利用度量投影,对一个有限簇渐进非扩张映射引入了新的混合投影迭代程序,证明了该迭代程序强收敛于该有限簇渐进非扩张映射的一个公共不动点,推广和改进了Dehghan的主要结果. 相似文献
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本文主要给出了求解分裂等式问题的一种简单投影算法及其松弛算法,证明了算法的全局收敛性．与相关算法相比,该算法每一步的迭代步长都可直接计算出,避免了计算矩阵的谱半径． 相似文献
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《洛阳师范学院学报》2017,(5):6-10
本文研究了求解双松弛投影迭代算法求解反双障碍问题,并证明了此算法所产生的迭代点列至少存在一个聚点,该聚点即是反双障碍问题的解.而且,当矩阵为非退化的对称矩阵时,该点列收敛到反双障碍问题的解. 相似文献
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冀东江 《天津工程师范学院学报》2012,22(2)
在计算机断层成像（CT）中,代数重建算法（ART）、联合代数迭代重建算法（SART）、有序子集期望值最大重建算法（OSEM）是迭代重建技术中广泛应用的3种技术,文章针对三维锥束CT情况,比较研究了上述3种迭代算法在含噪投影数据、完备投影数据以及投影数据稀疏和视角受限情况下的重建结果,并对重建结果进行了对比和分析。仿真结果表明：在一定条件下,OSEM算法重建的图像质量好于其他两种算法。 相似文献
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在一致凸和一致光滑的Banach空间中,提出通过一种收缩投影算法来得到广义均衡问题解集EP,拟-φ-渐近非扩张算子的不动点集F(S)和极大单调算子T的零点解集T-10的公共解。在适当的条件下,证明了算法所产生的迭代序列强收敛于EP∩T-10∩F(S)中的某一点。 相似文献
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针对均衡问题和强连续非扩张算子半群的公共元问题,提出了一个新的迭代算法,在合适的条件下证明了由此迭代算法生成的序列的弱收敛定理和强收敛定理。 相似文献
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许邓艳卢民荣 《福建工程学院学报》2020,(4):358-364
提出基于反向随机局部投影的神经网络效率改进算法，通过降低深度学习中的网络规模，重点解决了从“局部连接”到“全连接”和随机节点抽取时输入端节点信息丢失的问题，从而提升网络的效率。在算法中设置缩减参数，提升了算法的可伸展性，以适用于不同数据集的学习。通过数据集ISO-LET进行实验，结果表明，基于反向随机局部投影的神经网络效率改进算法的准确率、效率分别平均提升了3.48%和105.21%?在迭代20次的实验中进行了缩减参数调节实验，当参数设置为1.4时其准确率则优于传统全连接网络2.61%，效率提升了272.78%，具有明显的优势。 相似文献
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单次脑电分类实验中,采用基于logistic回归的正则化方法来提高分类准确率.首先,提出一种新算法——局部保持投影稀疏logistic回归,将局部保持投影正则项加入到稀疏logistic回归中.该算法旨在保留原始特征空间邻域信息的同时保证结果的稀疏性.然后,利用边界优化法和逐分量迭代算法在训练集上求解权重向量,克服了牛顿-拉夫森法和迭代重加权最小二乘法的局限性.最后,在自步调手指运动数据集上采用十重交叉验证法得到80%的分类准确率,并与稀疏logistic回归的实验结果进行对比,说明局部保持投影正则项有效地保留了对脑电分类有用的信息. 相似文献