非线性稀疏表示理论及其应用-论文.pdf

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1、第4l卷第8期计算机科学V01．41No．82014年8月ComputerScienceAug2O14非线性稀疏表示理论及其应用栾悉道王卫威谢毓湘张芯。李琛(长沙学院信息与计算科学系长沙410022)(国防科学技术大学信息系统与管理学院长沙410073)摘要在分析与总结现有稀疏表示方法局限与待解决问题的基础上，提出非线性稀疏表示理论，主要包括：构造单目标非线性稀疏表示模型，分析模型性质与设计求解算法，突破现有稀疏表示理论的线性局限，扩展应用范围；构造多目标非线性稀疏表示模型并设计求解算法，改变现有稀疏表示理论只能处理单一目标的局限，并解决现有模型处理

2、性能存在不确定性的问题；将处理目标与非线性稀疏表示模型求解过程相结合，研究模型超参数的自适应求解方法，设计模型最优性能的求解过程。探讨了航天测控资源优化配置问题的非线性稀疏表示模型的构造方法。关键词非线性，稀疏表示，多目标，自适应，最优性能中图法分类号TP391．4文献标识码ADOI10．11896／j．issn．1002—137X2014．08．003Non-linearSpa~eRepresentationTheoryanditsApplicationsLUANXi—daoWANGWei—weiXIEYu-xiangZHANGXin2LIChen

3、2(DepartmentofInformationandComputingScience，ChangshaUniversity，Changsha410022，China)(CollegeofInformationSystemandManagement，NationalUniversityofDenfenseTechnology，Changsha410073，China)AbstractThetheoryframeofnon-linearsparserepresentationwasproposed，basedonanalysisandconclusi

4、onofthelimitationandproblemstobesolvedofexistingsparserepresentationmethod．Themaincontentsincludecontructingthesingleobjectivenon-linearsparserepresentationmodel，analyzingthesolutioncharacteristicsanddesigningthesolvingalgorithmstobreakthroughthelinearitylimitationsofsparserepr

5、esentationtheoryinexistenceandextenditsapplica—tiondomains；constructingthemulti-objectivenon-linearsparserepresentationmodelanddesigningthesolvingalgo—rithmstomakeuptheshortageofcurrentsparserepresentationtheorywhichcanonlydealwithsingle-objectiveandtosolvetheproblemofpro~essin

6、gperformanceuncertaintyincurrentmodel；combiningtheobjectiveandsolvingproce—dureofnon-linearsparserepresentationmodeltostudytheself-adaptivesolvingmethodforthemodelwithunknownhyper—parametersanddesignthesolvingprocedureforoptimalperformanceofthemode1．Theapplyingmethodwasdis—cuss

7、edtakingtheoptimalconfigurationproblemof"IT&Cresources．KeywordsNonlinear，Sparserepresentation，Multi—objective，Self-adaptive，Optimalperformance型、计算速度、自适应以及高性能表示结果是稀疏表示方法在1引言应用领域发挥其优势的关键问题。虽然信号稀疏表示在国内近年来，对信号处理研究的一个热点是信号在冗余字典外得到广泛研究，但其存在局限，亟待深入研究。其中比较重下的稀疏分解或表示⋯】]。这是一种全新的信号表示理论：用要

8、的一点就是现有的稀疏表示方法建立的模型是线性的，目超完备的冗余函数库代替基函数，称之为冗余字典，字典中的的是