丁亮
- 作品数：23 被引量：93H指数：5
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- 相关领域：理学天文地球建筑科学经济管理更多>>
- 剪切波与小波在信号及图像去噪中的应用被引量：2
- 2016年
- 针对信号和图像去噪声问题,利用小波及剪切波理论,分别对信号及图像稀疏表示。通过软阈值算法将其重构,实现去噪声过程。根据小波和剪切波的不同结构,分析了剪切波与小波的去噪声过程,通过信噪比对比了二者的恢复效果。通过数值算例分析了消失矩对小波去噪声结果的影响,为去噪声问题中如何选择小波基提供先验信息。
- 丁亮杨卓然闻瑞琛孙长启王帅姣蒋苗苗
- 关键词：去噪剪切波小波消失矩
- Maxwell方程反演的小波多尺度方法被引量：4
- 2009年
- 研究Maxwell方程电导率的识别问题.主要的难点是目标函数中存在一些局部极小值.将小波多尺度方法应用到Maxwell方程反演过程,通过小波变换,反问题被分解到多个尺度上,于是原反问题可以在子一级的尺度上,由大尺度到小尺度逐级求解.在每个尺度上我们采用稳定、快速的Gauss-Newton迭代法.数值算例的结果显示了这种方法大范围收敛、计算效率高、结果准确,是一种可行的计算方法.
- 丁亮韩波刘家琦
- 关键词：MAXWELL方程反演
- 无穷小的演变及其在中学教学中的局限性
- 2018年
- 无穷小思想是极限、微分和积分的基础。了解其本质及更深层次的意义,可以为中学生更好地掌握初等微积分理论及高等数学的进一步学习打下坚实的基础。对无穷小思想的演变进行整理、分析和比较,研究中学教学中无穷小思想的重要性,并指出其在中学教学中的局限性。
- 丁亮
- 关键词：无穷小微积分中学教学
- 广义条件梯度法求解非线性elastic-net正则化
- 2023年
- 研究非线性不适定算子方程的求解问题,并且构造了一种用来求解带有罚项约束的非线性elastic-net正则化的迭代算法.这种算法的目的主要是将广义条件梯度算法的方法推广到带有罚项约束的非线性的正则化问题中,进而去构造出一种用于解决elastic-net正则化问题的软阈值迭代算法,并且也给出了这种算法的收敛性的证明.该方法放宽了原来的广义条件梯度方法所需的紧集条件.
- 田宇丁亮
- 关键词：不适定问题
- 非凸稀疏正则化的广义条件梯度算法被引量：1
- 2019年
- 提出一种具有非凸、非光滑的α‖·‖l1-β‖·‖l21(α>β≥0)罚项的正则化泛函,并且构造了一种新的迭代算法来求解带有αl1-βl2约束的非线性稀疏正则化.该算法利用广义条件梯度算法,将其推广到带有非凸稀疏罚项的非线性正则化方程中,构造出一种适用于非凸稀疏正则化的软阈值算法,并给出了该算法收敛性的证明.
- 赵辉丁亮
- 关键词：非线性非凸不适定问题
- 一种基于图像融合分割的实木地板表面缺陷检测方法
- 一种基于图像融合分割的实木地板表面缺陷检测方法，涉及地板表面缺陷检测领域，本发明针对区域生长算法存在的分割速度慢、分割不准确的问题，致使实木地板的表面缺陷检测速度慢、精度低的问题，影响其质量与分选等级。首先提取缺陷的R分...
- 张怡卓陈宇曹军于慧伶丁亮
- 文献传递
- Morozov偏差原则在具有凸罚项的非线性不适定问题中的应用
- 2023年
- 研究具有一般凸罚项的非线性不适定算子方程A(x)=y的Tikhonov正则化的Morozov偏差原则.若非线性算子A满足非线性条件‖A(x_(2))-A(x_(1))-A′(x_(1))(x_(2)-x_(1))‖Y≤γ‖A(x_(2))-A(x_(1))‖Y,则存在正则化参数α,使得Morozov偏差原则δ≤‖A(x_(α)^(δ))-y^(δ)‖Y≤max{τδ,(3+2γ)δ}成立,在此基础上证明正则化解的收敛性,建立正则化解在Bregman距离下的收敛速度.
- 阳科全丁亮
- 关键词：非线性不适定问题收敛性收敛速度
- 求解elastic-net正则化的软阈值迭代算法被引量：1
- 2020年
- 构造了一种新的迭代算法来求解线性不适定方程的elastic-net正则化问题,该算法利用广义条件梯度算法,将其推广到带有α||x||l1+β/2||x||l2罚项的elastic-net正则化方程中,构造出一种适用于elastic-net正则化的软阈值迭代算法,该算法结构简单,易于实现.此外,给出了该算法收敛性的证明.
- 李海龙丁亮
- 非线性反问题的elastic-net正则化
- 2021年
- 研究非线性不适定算子方程F(x)=y的求解问题,提出基于非线性算子方程的elastic-net正则化.研究elastic-net正则化性质,即正则化解的存在性,稳定性,收敛性和收敛速度.
- 王思雨丁亮
- 关键词：非线性不适定问题收敛速度
- 电阻率成像的混合正则化反演算法被引量：13
- 2012年
- 利用混合正则化方法对二维分片常值电阻率进行反演研究,该方法结合了全变差正则化方法(totalvariation regularization)和经典吉洪诺夫正则化方法(classical Tikhonov regularization)的优点.全变差正则化能够有效地重构分片常值电阻率和识别边界,而经典吉洪诺夫正则化方法则能有效地重构光滑的电阻率,从数值算例中可以看出,将这两种方法有效地结合到一起能够改进重构效果.
- 韩波窦以鑫丁亮
- 关键词：电阻率成像
