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基于分段常值水平集的参数识别算法

来源 :烟台大学学报：自然科学与工程版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xyhnet

【摘 要】

：

研究了椭圆方程不连续参数的识别算法.根据原有算法计算效率较低、抗噪性较差、可识别区域数较少的不足,本文基于分段常值水平集方法,根据水平集函数和优化过程的特点,修正原

【作 者】

：

纪双西 李维国 同登科 

【机 构】

：

中国石油大学（华东）理学院

【出 处】

：

烟台大学学报：自然科学与工程版

【发表日期】

：

2012年4期

【关键词】

：

参数识别 TV正则化 分段常值水平集 Barzilai-Borwein方法 PCG parameter identification   TV regulari 

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（60971132,40874044）, 中央高校基本科研业务费专项资金（09CX04004A）, 中国石油大学研究生创新基金资助项目（CXYB11-16）

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研究了椭圆方程不连续参数的识别算法.根据原有算法计算效率较低、抗噪性较差、可识别区域数较少的不足,本文基于分段常值水平集方法,根据水平集函数和优化过程的特点,修正原有Uzawa型算法中的带有总变差（TV）正则化的极小化模型和对常值向量的极小化模型,并且结合Barzilai-Borwein方法和预处理共轭梯度算法（PCG）构造一种新的参数识别算法格式.数值实验结果显示,新算法具有计算时间短、精度高、抗噪性强的优点,并且可以识别较复杂的几何区域.

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