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Wolfe线搜索下一个新的共轭梯度法及其在信号处理中的应用

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本文考虑无约束优化问题,提出了一个新的共轭梯度方法,命名为NYHS共轭梯度法.并且证明了在标准Wolfe线搜索下,NYHS方法具有下降性和全局收敛性.将本文提出的算法应用于信号处理中的图像恢复问题和正则化逻辑回归模型,结果表明本文提出的方法是有效的.
A Novel Conjugate Gradient Method Under Wolfe Line Search and Its Application
Considering the unconstrained optimization problem,a new conjugate gradient method named NYHS conjugate gradient method is proposed in this paper.The descent property and global convergence of the method are proved under the standard Wolfe line search.The algorithm proposed in this paper is applied to two experiments in signal processing,namely image restoration and regularized logistic regression model.The results demonstrate the effectiveness of the proposed method.

Unconstrained optimizationConjugate gradient methodGlobal convergenceImage restorationRegularized logistic regression

刘莹、朱志斌、丁玥宏、黄嘉琪

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桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西 桂林 541004

广西高校数据分析与计算重点实验室,广西 桂林 541004

桂林电子科技大学广西应用数学中心,广西 桂林 541004

无约束优化 共轭梯度法 全局收敛 图像恢复 正则化逻辑回归

2025

应用数学
华中科技大学

应用数学

北大核心
影响因子:0.234
ISSN:1001-9847
年,卷(期):2025.38(1)