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正则化算法通过在目标函数中加入一个罚函数来实现对解的阻尼作用，达到稳定目标的解决方案，与此同时又在一定程度上确保了空间分辨率。 Tikhonov正则化的基本思想及最小化目标函数： (4-33) 式中： 为正则化因子； 称为正则化函数。 一般采用二范数形式，即 (4-34) 式中： 是根据先验信息得到的解的估计值。式(4-33)的意义在于在求解过程中使得偏差被最小化的同时使得
正则化算法通过在目标函数中加入一个罚函数来实现对解的阻尼作用，达到稳定目标的解决方案，与此同时又在一定程度上确保了空间分辨率。 Tikhonov正则化的基本思想及最小化目标函数： (4-33) 式中： 为正则化因子； 称为正则化函数。 一般采用二范数形式，即 (4-34) 式中： 是根据先验信息得到的解的估计值。式(4-33)的意义在于在求解过程中使得偏差被最小化的同时使得
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一个由先验信息约束的稳定解集 然后再从中选择一个解 8Ti khonov 方法是一种应用最普遍的解决 病 态 逆 问 题 的 方 法 它 已 广 泛 应 用 于 ECT 的 图 像重建 2Ti khonov 正则化的基本思想即最小化目标函数为J g =I2Sg -"2+uR g式中 u 为正则化因子 R g 称为正则化函数 R g 通常采用2 范数形式 即R g = L g -g25式中 g 是根据先验信息得到的解的估计值 L 是和某种运算相对应的矩阵 式 4 的意义在于在求解过程中使得偏差被最小化的同时又能使估计
一个由先验信息约束的稳定解集 然后再从中选择一个解 8Ti khonov 方法是一种应用最普遍的解决 病 态 逆 问 题 的 方 法 它 已 广 泛 应 用 于 ECT 的 图 像重建 2Ti khonov 正则化的基本思想即最小化目标函数为J g =I2Sg -"2+uR g式中 u 为正则化因子 R g 称为正则化函数 R g 通常采用2 范数形式 即R g = L g -g25式中 g 是根据先验信息得到的解的估计值 L 是和某种运算相对应的矩阵 式 4 的意义在于在求解过程中使得偏差被最小化的同时又能使估计
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