清华戴琼海研讨组论文被IEEE会刊选作亮点文章
来源:江苏响水网 发表于2019-07-16 10:47:52 编辑:郎平
摘要: 清华戴琼海研讨组报导log-sum紧缩感知办法论文被IEEE会刊选作亮点文章 ? 9月17日电 近来,清华大学自动化系戴琼海教授课题组于2019年3月在信息处理和智能

清华戴琼海研讨组报导log-sum紧缩感知办法论文被IEEE会刊选作亮点文章

? 9月17日电 近来,清华大学自动化系戴琼海教授课题组于2019年3月在信息处理和智能核算范畴世界尖端期刊IEEE神经网络及智能体系会刊(IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)宣布的题为《非凸启发下的低秩结构感知》(Low Rank Structure Learning via Non-convex Heuristic Recovery)的论文被IEEE神经网络及智能体系会刊选作2019年第一季度的亮点文章。该论文还被IEEE智能核算协会会刊IEEE智能核算杂志(IEEE Computational Intelligence Magazine)在2019年度第二季度的季刊上以智能核算协会亮点(CIS Publication Spotlight)的方式专门撰文引荐。

图为亮点文章主页。

 

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清华戴琼海研讨组论文被IEEE会刊选作亮点文章

? 该论文提出,根据经典香农信息论,信号的精准康复需求两倍以上的采样频率。可是,在紧缩感知的框架下,这一理论极限却能够经过优化的手法被成功打破。环绕紧缩感知,世界上现有的理论效果多借助于凸优化在一范数的结构下对稀少信号进行康复。但是,从数学实质上,一范数并不是对描写信号稀少实质的零范数(NP难)的最优迫临。

针对这一理论难点,戴琼海教授辅导博士研讨生邓岳环绕矩阵结构感知与重构问题,提出了一种非凸感知算法,提醒了该框架下非凸函数迫临零范数的理论极限,并界说了算法的收敛解。比较于经典理论体系下 凸 的紧缩感知, 非凸感知 能够从更少的采样,更大的噪声下更精准地康复信号。该理论效果特别适用于海量数据的感知与重构,并可被使用处理核磁共振成像、无人机视觉、核算光学以及卫星遥感信息处理等实际问题。

? 包含IEEE智能核算协会的主席,英国爱丁堡大学西蒙 卢卡斯(Simon Lucas)教授在内的诸位专家指出非凸感知算法可处理很多极点条件下的信号重构及表明问题。立体视频世界会议(3DTV)世界大会会议主席奥纽若(Levent Onural)以及美国乔治亚理工大学阿尔雷吉布(Ghassan Al-Regib)教授撰文介绍这项作业的使用效果时指出,非凸矩阵感知算法在三维信号重建中的有用使用,为传统核算机图形学开展提醒了一个新的可行方向。

 

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