一种不完全投影图像重建的快速迭代算法

为了保证不完全投影数据的重建图像质量,同时提高重建速度,提出了一种基于共轭梯度法的快速迭代算法.通过实时获取投影矩阵分量,以固定步长替代共轭梯度法中一维搜索最优迭代步长,在确保质量的同时缩短重建时间.利用模拟投影数据和实际导弹断层扫描数据进行图像重建,结果表明,与卷积反投影和代数重建法相比,此算法特别适用于扇形扫描的不完全投影数据的图像重建,在保证重建图像拟合度的同时,大大提高了重建速度.     

相关DY共轭梯度法的全局收敛性

针对无约束优化问题的一类重要算法——共轭梯度法,提出一种相关DY共轭梯度法,由此得到新的确定βk公式,并在强Wolfe条件下证明了该算法的全局收敛性.结合修正的DY共轭梯度法,得到相关修正DY共轭梯度法,确定另一个βk公式,同时证明在强Wolfe条件下,该算法是全局收敛的.通过拓展共轭梯度法相关性的有关内容,进一步验证了共轭梯度法中FR公式与DY公式之间的某种特殊的联系.     

线性约束下广义共轭梯度投影法

本文以共轭类投影代替正交投影给出了一类带参数的广义共轭梯度投影法,适用于求解带线性约束的非线性最优化问题。在较简单的假设条件下,证明了算法的全局收敛性。本算法具有较广泛的理论和实用价值。     

三项共轭梯度的电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像技术中的＂软场＂效应和病态问题,提出了一种三项共轭梯度的新电容层析成像算法.在分析电容层析成像基本原理的基础上,给出了三项共轭梯度法的迭代公式和计算步骤,并探讨了ECT应用该算法的可行性,算法满足收敛条件且重建图像误差小.仿真和实验结果表明,同LBP和普通共轭梯度算法相比,该算法兼备成像质量高、边界均匀稳定等优点.     

共轭梯度法全局收敛的一个充分条件

通过对不同共轭梯度法收敛性分析的研究,提出了共轭梯度法全局收敛的一个充分条件,分析了该充分条件的合理性,并给出一种带参数的混合共轭梯度法,证明了该方法在强Wolfe线搜索下满足该充分条件.数值实验结果表明:该算法是有效的.     

精确搜索下具有充分下降性的混合共轭梯度法

共轭梯度方法是求解大规模无约束非线性优化问题的一种重要方法.对参数βk不同的构造方法,形成了各种各样的共轭梯度算法.基于现有的研究结果启发,给出了参数βk的一种新的构造方法,进而提出了一种新的共轭梯度算法.该算法能够保证目标函数序列的充分下降性,并在目标函数可微的条件下,证明了算法的全局收敛性.     

求解第一类Fredholm积分方程的修正CD共轭梯度法

为了求解第一类Fredholm积分方程,提出了一种修正的CD共轭梯度法,该算法在CD共轭梯度法上增加了一个梯度参数,并证明了该算法的全局收敛性。数值实验表明,与奇异值分解法相比,修正的CD共轭梯度法更有效。     

一类推广的共轭梯度法及其全局收敛性

共轭梯度法是求解非线性优化问题的一种重要方法.通过对共轭梯度法及其全局收敛性的分析,提出一个新的非线性共轭梯度公式,采用该公式和Wolfe非精确线搜索的方法是全局收敛的.文末的数值实验验证了算法是有效的.     

共轭梯度法和最速下降法的混合算法

将共轭梯度法与最速下降法有机地结合起来,构造了一种共轭梯度法和最速下降法的混合算法,并证明了该算法的全局收敛,混合算法既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数“性态不优”时,最速下降法难以求解的问题。同时也可以看到共轭梯度法与最速下降法仅仅是混合算法的特例。     

一类非线性共轭梯度法的全局收敛性

研究求解无约束最优化问题的共轭梯度法,提出了一种新的共轭梯度类型公式,从而影响了算法产生的搜索方向,进一步影响了算法的效果,得到一类新共轭梯度法,证明了在Grippo-Lucidi线搜索下新共轭梯度法的全局收敛性.