基于拟牛顿法的梯度追踪算法研究

• 作者: 刘艳 李雷
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 拟牛顿法 梯度追踪 最优化问题 重构算法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 113-116
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3027字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.04.025

摘要

为了解决传统迭代算法中需要计算正交投影的问题,将拟牛顿法与梯度追踪算法(Gradient Pursuit)相结合,提出了基于拟牛顿法的梯度追踪算法(Quasi-Newton Method based Gradient Pursuit,QNMGP).拟牛顿法是解决无约束最优化问题的有效方法,其避免了牛顿法需要求解Hesse矩阵的问题,降低了计算量,提高了收敛速度,新提出的算法通过限域拟牛顿法来求解更新方向,并将其运用到梯度追踪算法中.为验证新提出算法的可行性与有效性,基于MATLAB仿真平台,从重构时间、均方误差和峰值信噪比三个方面对QNMGP算法与其他贪婪算法进行了仿真对比实验验证.仿真实验结果表明,在同等的测试环境下,新提出的QNMGP算法重构效果远优于其他算法,且在重构时间上也具有一定的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李雷	南京邮电大学非结构化数据计算理论与应用研究中心	82	539	12.0	18.0
2	刘艳	南京邮电大学非结构化数据计算理论与应用研究中心	23	106	5.0	9.0