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[发明专利]一种电阻抗断层成像中快速最优的正则化方法-CN201310242312.9有效
发明人：董秀珍;李彦东;付峰;尤富生;史学涛;刘锐岗;季振宇;徐灿华;代萌 -专利权人：中国人民解放军第四军医大学
申请日： 2013-06-18 - 公布日： 2013-10-09 - 主分类号： A61B5/053 文献下载
摘要：本发明公开了一种电阻抗断层成像中快速最优的正则化方法。该方法通过建立稀疏和密集两种剖分模型，采用稳健有效的正则参数最优化方法求得稀疏模型的最优正则化参数，然后将稀疏模型的最优正则化参数作为密集模型的正则化参数初值，将稀疏模型的残差作为密集模型下残差的估计，运用迭代类正则化方法求取密集模型的最优正则化参数。该方法实现了密集剖分模型的快速最优正则化，保证了成像的速度和精度。
一种阻抗断层成像快速最优正则方法

[发明专利]一种热学数据确定方法、装置和设备-CN202210777855.X有效
发明人：黄明鸣;衡益;杨青青 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种热学数据确定方法、装置和设备，该方法包括：确定吉洪诺夫正则化的泛函模型，获取泛函模型中变量的已知条件，根据泛函模型，执行两轮以上的正则化参数选取操作，获得最后一轮的正则化参数的优选解；根据最后一轮的正则化参数的优选解，确定最终选用的正则化参数；根据最终选用的正则化参数，确定待求解区域的热流密度分布的最终估计值。该方法能有利于在短时间内确定出合适的正则化参数，从而快速获得精确的求解区域的热流密度分布估计值。
一种热学数据确定方法装置设备

[发明专利]基于复合正则化参数的雷达成像方法、装置、设备及介质-CN202210597616.6在审
发明人：张冰尘;范一喆;徐仲秋;周国如;王琨;吴一戎 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于复合正则化参数的雷达成像方法，可以应用于雷达成像技术领域。该基于复合正则化参数的雷达成像方法包括：获取回波信号；根据回波信号和预设成像函数，确定预成像函数；根据预成像函数，确定成像超曲面表达式，预成像函数包括正则化参数；根据成像超曲面表达式和正则化参数中的每个子正则化参数的预设阈值，确定与正则化参数对应的目标参数值集合；基于预成像函数和目标参数值集合，确定目标成像函数；以及根据目标成像函数，生成与回波信号对应的图像。本公开还提供了一种基于复合正则化参数的雷达成像装置、设备、介质和程序产品。
基于复合正则参数雷达成像方法装置设备介质

[发明专利]一种基于空间可变正则化参数的磁共振图像重建方法-CN202110963598.4在审
发明人：朱瑞星;张志遵;吕孟叶 -专利权人：杭州微影医疗科技有限公司
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及磁共振图像重建技术领域，尤其涉及一种基于空间可变正则化参数的磁共振图像重建方法，利用深度学习模型自动生成包含对应各个不同空间位置的正则化参数的正则化参数分布图，并根据正则化参数分布图重建图像；其中，还包括训练深度学习模型，将训练样本作为深度学习模型的输入，并将正则化参数分布图作为深度学习模型的输出，计算得到图像重建方程中除正则化参数以外的其它参数，以对深度学习模型进行训练。从而利用深度学习模型快速地生成空间可变的正则化参数分布图，进而提升重建图像的质量；同时，使用深度学习模型的运算速度较快，可以保证图像重建的速度。
一种基于空间可变正则参数磁共振图像重建方法

[发明专利]一种稀疏约束SAR图像重建正则化参数的SURE黄金分割自动搜索算法-CN201610402732.2在审
发明人：朱正为;郭玉英;楚红雨 -专利权人：西南科技大学
申请日： 2016-06-12 - 公布日： 2016-10-12 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种稀疏约束SAR图像重建正则化参数的SURE黄金分割自动搜索数值计算方法。在正则化图像重建中，正则化参数的选择是一个非常重要的问题。对于非二次型正则化参数的选择，常规选择方法能力有限，为了获得高质量的重建图像，常常需要对正则化参数进行人工选择。为了解决上述问题，本发明在研究SURE方法的基础上，提出了一种稀疏约束SAR图像重建正则化参数的SURE黄金分割自动搜索数值计算方法。本发明的有益效果是实现了稀疏约束SAR图像重建正则化参数的自动选择。利用本方法求解稀疏约束SAR图像重建正则化参数不仅计算量小，而且在噪声抑制和特征保持之间提供了一个较好的平衡，能够得到更为合理的重建图像。
一种稀疏约束 sar 图像重建正则参数 sure 黄金分割自动搜索算法

[发明专利]一种稀疏约束SAR图像重建正则化参数的GCV黄金分割自动搜索算法-CN201610402731.8在审
发明人：朱正为;郭玉英;楚红雨 -专利权人：西南科技大学
申请日： 2016-06-12 - 公布日： 2016-10-26 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种稀疏约束SAR图像重建正则化参数的GCV黄金分割自动搜索数值计算方法。在正则化图像重建中，正则化参数的选择是一个非常重要的问题。对于非二次型正则化参数的选择，常规选择方法能力有限，为了获得高质量的重建图像，常常需要对正则化参数进行人工选择。为了解决上述问题，本发明在研究GCV方法的基础上，提出了一种稀疏约束SAR图像重建正则化参数GCV黄金分割自动搜索数值计算方法。本发明的有益效果是实现了稀疏约束SAR图像重建正则化参数的自动选择。利用本方法求解稀疏约束SAR图像重建正则化参数不仅计算量小，而且在噪声抑制和特征保持之间提供了一个较好的平衡，能够得到更为合理的重建图像。
一种稀疏约束 sar 图像重建正则参数 gcv 黄金分割自动搜索算法

[发明专利]一种稀疏驱动SAR图像重建正则化参数自动选择方法-CN201510762325.8有效
发明人：朱正为;周建江;郭玉英;楚红雨 -专利权人：西南科技大学
申请日： 2015-11-11 - 公布日： 2018-06-12 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种稀疏驱动SAR图像重建正则化参数的自动选择方法。在正则化图像重建中，正则化参数的选择是一个非常重要的问题。对于非二次型正则化参数的选择，常规选择方法能力有限，为了得到高质量的重建图像，常常需要对正则化参数进行人工选择。为了解决上述问题，本发明在研究L曲线法的基础上，提出了一种稀疏驱动SAR图像重建正则化参数自动选择的数值计算方法。本发明的有益效果是实现了稀疏驱动SAR图像重建正则化参数的自动选择。利用本方法求解稀疏驱动SAR图像重建正则化参数不仅计算量小，而且在噪声抑制和特征保持之间提供了一个较好的平衡，能够得到更为合理的重建图像。
正则化参数稀疏自动选择驱动重建重建图像常规选择人工选择数值计算特征保持图像重建噪声抑制计算量曲线法正则化求解平衡研究

[发明专利]模型部署方法、音频生成方法、电子设备、介质及产品-CN202210289634.8在审
发明人：谢泽颖 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G10L17/04 文献下载
摘要：本申请公开了模型部署方法、音频生成方法、电子设备、介质及产品，应用于第一设备，所述第一设备部署有基础声学模型和不同说话人对应的预设正则化参数，所述声学模型部署优化方法包括：在各预设正则化参数中选取目标说话人对应的目标正则化参数，其中，各所述预设正则化参数是根据不同说话人的音频特征表示对基础声学模型的正则化参数分别进行优化得到；根据所述目标正则化参数和所述基础声学模型，部署所述目标说话人对应的个性化声学模型。本申请解决了现有技术中个性化声学模型部署成本高的技术问题。
模型部署方法音频生成电子设备介质产品

[发明专利]一种基于不完全变量框架下残差引导的光源重建方法-CN202210665286.X在审
发明人：侯榆青;马思豪;唐子坚;易黄建;赵凤军;曹欣;郭红波;何雪磊;贺小伟 -专利权人：西北大学
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于不完全变量框架下残差引导的光源重建方法，包括以下步骤：(1)对光源的重建问题采用L1正则化求解，并给定一个较小的正则化参数初始值和最大迭代次数；(2)判断寻参迭代的终止条件；(3)将正则化参数带入不完全变量截断共轭梯度法中，并判断KKT等价条件残差是否出现振荡；(4)如果KKT等价条件残差出现振荡，则减小并输出正则化参数作为选择的最优正则化参数进行重建；否则增大正则化参数并将迭代次数加一转到步骤(2)。本发明在判断正则化参数是否合适的时候，只需要算法内部几次迭代就可以得到结果，有利于快速寻找合适的正则化参数；不需要手动调整，提高了算法应用的可行性和重建的结果质量。
一种基于不完全变量框架下残差引导光源重建方法

[发明专利]一种考虑设计输入的航天器正则化系统辨识方法及系统-CN202210540500.9在审
发明人：罗忠;于长帅;李雷;何凤霞;刘凯宁 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明提供一种考虑设计输入的航天器正则化系统辨识方法及系统，方法包括：对航天器进行无破坏性的随机振动试验获得初始训练数据；获取系统辨识训练数据，设置初始的正则化参数值，并代入到正则化FROLS算法中得到NARX模型；定义分段形式的设计输入，基于第一输出数据和第二输出数据迭代计算正则化参数值；判断迭代计算的正则化参数值是一个稳定的数值后，再判断迭代以后的正则化参数值与迭代以前的正则化参数值相等时停止更新本发明解决了传统系统辨识方法得到NARX模型在设计输入不稳定的问题，同时采用正则化的方法增强了模型的泛化能力，使系统辨识结果在设计输入下有较高的预测精度。
一种考虑设计输入航天器正则系统辨识方法

[发明专利]超参数优化方法、装置、设备及介质-CN202210103021.0在审
发明人：卢欣;黄致远;杨凯;崔磊 -专利权人：深圳市商汤科技有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种超参数优化方法、装置、设备及介质，其中：所述方法包括：在待优化超参数的预设搜索空间中，确定所述待优化超参数的第一超参数值；确定所述第一超参数值应用于预设神经网络中的精度参数；确定所述第一超参数值在所述预设搜索空间中的正则化邻域；基于所述正则化邻域，对所述精度参数进行正则化，得到已正则化精度参数；基于所述已正则化精度参数和所述待优化超参数的代理模型，在所述预设搜索空间中确定使得所述预设神经网络的精度参数满足预设收敛条件的第二超参数值
参数优化方法装置设备介质

[发明专利]利用锐度驱动的正则化参数的迭代图像重建-CN201580030837.3在审
发明人： T·克勒;R·普罗克绍;M·格拉斯 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2015-09-15 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：一种方法包括：执行迭代重建的第一次重建，在所述第一次重建中，使用迭代图像重建算法、起始第一谱图像、起始第二谱图像、初始第一谱正则化参数以及初始第二谱正则化参数来生成中间第一谱图像和中间第二谱图像；至少基于所述中间第一谱图像或所述中间第二谱图像中的一幅的锐度来更新所述初始第一谱正则化参数或所述初始第二谱正则化参数中的至少一个，从而创建经更新的第一谱正则化参数或经更新的第二谱正则化参数；并且执行所述迭代图像重建的随后的重建，在所述随后的重建中，使用所述迭代图像重建算法、所述中间第一谱图像、所述中间第二谱图像、所述经更新的第一谱正则化参数以及康普顿散射正则化参数来生成经更新的中间第一谱图像和经更新的中间第二谱图像
利用驱动正则参数图像重建

[发明专利]一种基于多参数正则化的综合孔径辐射计反演处理方法-CN202110474044.8在审
发明人：杨晓城;杨真乙;蒋明峰 -专利权人：浙江理工大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G01J5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多参数正则化的综合孔径辐射计反演处理方法。本发明包括以下步骤：1)利用综合孔径辐射计采集观测场景的可见度函数数据，对可见度函数数据进行处理后获得可见度函数V；根据综合孔径辐射计的系统特性参数计算获得综合孔径辐射计的系统调制矩阵G；2)根据可见度函数V和系统调制矩阵G，利用多参数正则化方法获得特征正则化参数向量；3)根据特征正则化参数向量，反演获得观测场景的亮温分布数据，最终获得观测场景的亮温图像。本发明构造多参数正则化项，并利用广义交叉验证准则选取多个特征正则化参数；能够有效地降低图像重构误差，提高反演成像的亮温精度。
一种基于参数正则综合孔径辐射计反演处理方法

[发明专利]收缩系数改进Tikhonov正则化参数的电阻层析成像方法-CN201910467601.6有效
发明人：许燕斌;陈思彤;董峰 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种收缩系数改进Tikhonov正则化参数的电阻层析成像方法，步骤如下：对被测场进行测量，获取重建图像所需的相对边界测量向量b和反映其与内部电特性关系的灵敏度矩阵A；求解Tikhonov正则化标量参数λ；根据电场衰减分布特性，预先设置正则化参数的收缩系数β向量；收缩系数改进正则化参数后的Tikhonov正则化算法的求解；对解x进行非负约束和归一化处理；电阻层析成像。
收缩系数改进 tikhonov 正则参数电阻层析成像方法

[发明专利]基于基准贝叶斯原理与稀疏正则化的结构损伤识别方法-CN202111488320.2在审
发明人：张凤亮;刘洋;翦凝敏;谷东锴;石磊;董浩;丁习斌;李坤林;陈熙;吴边;韦骄原;樊志标;罗成;敖凌宇;杨波;王璐;李颖;华建成 -专利权人：中铁五局集团建筑工程有限责任公司;中铁五局集团有限公司;哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于基准贝叶斯原理与稀疏正则化的结构损伤识别方法，包括对结构进行环境振动测试，采集加速度信号数据；对采集信号进行快速贝叶斯FFT模态识别，获得结构实测模态信息；建立有限元模型，参数化刚度矩阵；基于基准贝叶斯原理与稀疏正则化构建损伤识别目标函数；设置正则化参数选取范围和迭代步长，对其中任一正则化参数采用群体智能优化算法求解目标函数；基于DP准则选取正则化参数，求解得到最优结构参数。本发明根据基准贝叶斯原理及稀疏正则化技术建立了实测模态参数与根据有限元模型计算的理论模态参数之间的拟合函数(即损伤识别目标函数)，并采用智能优化算法求解最优的结构参数，实现了结构损伤的定位与量化。
基于基准贝叶斯原理稀疏正则结构损伤识别方法

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