超记忆梯度法

作品数：20被引量：74H指数：4
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一个基于非单调技术的超记忆梯度法
《应用数学》2020年第1期116-125,共10页林海婵 李靖雅 欧宜贵 
国家自然科学基金项目(11961018,11761025)
本文给出一个修正的非单调线搜索策略,并结合该策略提出一个求解无约束优化问题的超记忆梯度算法.该算法的主要特点是:在每一次迭代中,它所产生的搜索方向总是满足充分下降条件.这一特性不依赖于目标函数的凸性以及方法所采用的线搜索策...
关键词：无约束优化 非单调技术 超记忆梯度法 收敛性分析 数值实验 
一种新型分数阶Tikhonov正则化载荷重构技术及应用被引量：8
《振动与冲击》2019年第6期121-126,158,共7页王能建 任春平 刘春生 
国家自然科学基金(51674106)
针对整数阶Tikhonov正则化载荷重构技术存在病态性和对噪声敏感等不足,提出一种新型分数阶Tikhonov正则化技术,将处理反问题的过程转化为一类无约束优化问题,并采用超记忆梯度法求解目标函数。通过工程应用算例验证所提出技术的实用性...
关键词：反问题 病态性 载荷重构 新型分数阶Tikhonov正则化 超记忆梯度法 
改进分数阶Tikhonov正则化的截割煤岩载荷识别方法被引量：8
《煤炭学报》2019年第1期332-339,共8页刘春生 任春平 
国家自然科学基金资助项目(51674106;51274091)
为探究截齿截割煤岩载荷的有效识别方法,实现截割载荷特征的提取与辨识,根据分数阶微积分理论,将经典的整数阶Tikhonov正则化推广到分数阶模式,构造改进分数阶滤波因子,提出了一种改进分数阶Tikhonov正则化方法和算法。根据时域方法理...
关键词：截割煤岩 载荷识别 改进分数阶Tikhonov正则化 无约束优化 新超记忆梯度法 
超记忆梯度法在大规模信号重构问题中的应用
《山东大学学报（理学版）》2017年第1期65-73,80,共10页李双安 陈凤华 赵艳伟 
河南省高等学校重点科研项目(17A110032);河南省教育厅科学技术研究重点项目(12B110011)
研究了用基于非单调线搜索技术的超记忆梯度算法解决大规模信号恢复问题。利用平滑切片绝对偏差惩罚函数(SCAD)代替1正则化最小二乘问题的1范数惩罚函数,因SCAD的一个局部二次逼近是凸且可微的,所以目标函数的梯度和海瑟阵易计算。...
关键词：压缩感知 稀疏信号 平滑切片绝对偏差惩罚函数 超记忆梯度法 
混合超记忆梯度法多尺度全波形反演被引量：1
《石油物探》2016年第4期559-567,605,共10页胡勇 韩立国 张盼 白璐 张天泽 
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2014AA06A605)资助~~
超记忆梯度类优化算法具有全局收敛性和超线性收敛速度,计算内存需求小,适合求解大规模无约束优化问题。将超记忆梯度类优化算法应用到全波形反演中,结合超记忆梯度类方法优点,提出混合超记忆梯度法全波形反演策略,并给出详细的实施流...
关键词：全波形反演 共轭梯度法 超记忆梯度法 固定步长超记忆梯度法 混合超记忆梯度法 
一个新的超记忆梯度法及全局收敛性
《海南师范大学学报（自然科学版）》2015年第3期237-241,共5页李双安 陈凤华 程慧燕 
国家自然科学基金(11361018);广西杰出青年基金(2012GXSFFA060003);河南省教育厅科学技术研究重点项目(12B110011);高等学校重点科研项目(15B110008)
文章提出了一个新的超记忆梯度法解决无约束优化问题.该算法沿着目标函数的下降方向进行搜索,每步迭代提出的算法都充分地利用了前面多步迭代信息,避免目标函数海瑟阵的储存和计算,因此它适合解决大规模无约束优化问题.在适当的假设条件...
关键词：无约束优化 超记忆梯度法 非单调线搜索 全局收敛性 数值实验 
一个基于定步长技术的超记忆梯度法被引量：2
《应用数学》2015年第1期74-82,共9页刘元文 欧宜贵 马巍 
国家自然科学基金(11261015);海南省自然科学基金(111001)
基于定步长技术,本文给出一种求解无约束优化问题的超记忆梯度算法,从而避免每步都执行线搜索.在一定条件下证明该算法具有全局收敛性和局部线性收敛率.由于该方法不用计算和存储矩阵,故适合于求解大规模优化问题.数值试验表明该算法是...
关键词：无约束优化 定步长技术 超记忆梯度法 数值试验 
一个新的求解无约束优化问题的超记忆梯度法被引量：1
《信阳师范学院学报（自然科学版）》2013年第3期324-326,共3页汤京永 田会宇 
河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A110767)
提出一个新的求解无约束优化问题的超记忆梯度法.该算法在每步迭代中充分利用前面迭代点的信息产生下降方向,利用曲线搜索产生步长,并且在每步迭代中不需计算和存储矩阵,适于求解大规模优化问题.在较弱的条件下证明了算法具有全局收敛...
关键词：无约束优化 曲线搜索 全局收敛 线性收敛速度 
一类新的多步曲线搜索下的超记忆梯度法被引量：2
《应用数学学报》2011年第2期353-362,共10页汤京永 贺国平 董丽 
国家自然科学基金(10971122);山东省自然科学基金(Y2008A01);高等学校博士学科点专项科研基金(20093718110005)资助项目
研究一类新的求解无约束优化问题的超记忆梯度法,分析了算法的全局收敛性和线性收敛速率.算法利用一种多步曲线搜索准则产生新的迭代点,在每步迭代时同时确定下降方向和步长,并且不用计算和存储矩阵,适于求解大规模优化问题.数值试验表...
关键词：无约束优化 曲线搜索 全局收敛 线性收敛速率 
Wolfe线性搜索下的超记忆梯度法及其收敛性
《吉林大学学报（理学版）》2010年第3期396-400,共5页汤京永 董丽 
国家自然科学基金(批准号:10571109);山东省自然科学基金(批准号:Y2008A01);信阳师范学院青年科研基金(批准号:200946)
研究无约束优化问题,给出了一种新的超记忆梯度法,在较弱条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速率.数值试验表明新算法是有效的.
关键词：无约束优化 超记忆梯度法 全局收敛性 线性收敛速率 
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