L(1/2)正则化研究及其在压缩传感与特征选择中的应用

项目名称： L(1/2)正则化研究及其在压缩传感与特征选择中的应用

项目编号： No.60975036

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 张海

作者单位： 西安交通大学

项目金额： 30万元

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. 目前最为成熟和流行的方法是L(1)正则化（即Lasso、Basis Pursuit）. 然而在应用中L(1)正则化并不能产生最稀疏的解. 本项目的研究目的在于提出一套新的正则化理论-L(1/2)正则化，并发展相应的算法.将提出一种具有更稀疏解的特征选择方法.将应用L(1/2)正则化理论发展一类新的压缩传感策略，显著提升信号或图像可压缩比率.所提出的L(1/2)正则化理论将揭示 （ ）正则化的本质属性，为机器学习设计算法提供理论基础. 本项目所提出的基于L(1/2)正则化的压缩传感策略将有望为信号重建提供全新的途径.

中文关键词： L(1/2)正则化；稀疏性；压缩感知；；

英文摘要：

英文关键词： L(1/2) regularization；Sparse；Compressive sensing；；