【摘 要】
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信号和图像恢复问题往往可以转化为求解一个大规模的待定的线性系统的稀疏解.而这种待定的线性系统的一种逼近便是Lasso问题.Lasso问题是凸极小化问题,向前向后分裂算法是求
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信号和图像恢复问题往往可以转化为求解一个大规模的待定的线性系统的稀疏解.而这种待定的线性系统的一种逼近便是Lasso问题.Lasso问题是凸极小化问题,向前向后分裂算法是求解该问题的一种重要方法.为了提高算法的收敛率,向前向后分裂算法的加速变形被提出.本文对Salzo[20]等提出的一种加速变形进行了收敛性分析,并通过数值试验检验其效果.本文还考虑了Lasso问题的一个相关变形,其目标函数是可微的,此问题可以用非线性共轭梯度法来求解,本文通过数值试验检验了Dong[4]提出的PR+算法和Li[14]等提出的MPRP算法的效果.
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