面向高维数据的稀疏正则化方法及应用

项目名称： 面向高维数据的稀疏正则化方法及应用

项目编号： No.11171354

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： 戴道清

作者单位： 中山大学

项目金额： 40万元

中文摘要： 本项目依据《国家中长期科学和技术发展规划纲要》，从支撑信息及相关领域重大需求中凝炼出应用数学问题。高维数据的稀疏表示理论近年来受到广泛关注，是统计学、应用数学和机器学习等领域的研究热点。本项目利用正则化技术及压缩感知原理，提出崭新的数据分析模型。本项目将重点研究：（1）基于稀疏性的回归模型；（2）高维数据的本征表达；（3）快速在线学习算法。项目的创新之处在于将新的数学理论与具体的实际问题相结合，并应用于面像识别、生物信息学等领域。本课题的研究将丰富应用数学与机器学习理论，并为实际问题提供新的解决途径。

中文关键词： 数据分析；稀疏正则化；多尺度分析；图像分类；网络分析

英文摘要：

英文关键词： Data analysis；sparsity regularization；multi-scale analysis；image classification；network analysis