稀疏正则化方法研究

项目名称： 稀疏正则化方法研究

项目编号： No.11171272

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 张海

作者单位： 西北大学

项目金额： 40万元

中文摘要： 高维、海量数据处理是当今各个学科所面临的突出问题, 如何从中选取特征（即决定这些数据的本质要素）是机器学习等领域所关注的基本问题. 众所周知，该问题对应于求解一个稀疏问题. 本项目研究的目的在于：通过新的集中不等式，初步建立稀疏正则化方法框架；在算法实现方面，对非凸的稀疏学习模型，从算子论角度统一研究阈值迭代方法，给出高效的阈值迭代算法. 研究稀疏机器学习算法的差异，建立有理论支撑的稀疏正则化相变方法，最终建立可评价稀疏机器学习算法的实验平台；在应用方面，研究稀疏信号压缩问题，研究信号的稀疏表示，采样矩阵的设计以及更稀疏的压缩感知策略.在变量选择领域，以芳香基化合物为研究背景研究化合物因子的选择问题.

中文关键词： 稀疏性；机器学习；压缩感知；阈值迭代；

英文摘要：

英文关键词： Sparsity；machine learining；compressive sensing；thresholding iterate；