• Title/Summary/Keyword: Regularization

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MULTI-PARAMETER TIKHONOV REGULARIZATION PROBLEM WITH MULTIPLE RIGHT HAND SIDES

  • Oh, SeYoung;Kwon, SunJoo
    • 충청수학회지
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    • 제33권4호
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    • pp.505-516
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    • 2020
  • This study shows that image deblurring problems can be transformed into the multi-parameter Tikhonov type with multiple right hand sides. Also, this paper proposes the extension of the global generalized cross validation to obtain an appropriate choice of the regularization parameters for this problem. The experimental results of using the preconditioned Gl-CGLS algorithm were analyzed.

L0-정규화를 이용한 Signomial 분류 기법 (Signomial Classification Method with 0-regularization)

  • 이경식
    • 산업공학
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    • 제24권2호
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    • pp.151-155
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    • 2011
  • In this study, we propose a signomial classification method with 0-regularization (0-)which seeks a sparse signomial function by solving a mixed-integer program to minimize the weighted sum of the 0-norm of the coefficient vector of the resulting function and the $L_1$-norm of loss caused by the function. $SC_0$ gives an explicit description of the resulting function with a small number of terms in the original input space, which can be used for prediction purposes as well as interpretation purposes. We present a practical implementation of $SC_0$ based on the mixed-integer programming and the column generation procedure previously proposed for the signomial classification method with $SL_1$-regularization. Computational study shows that $SC_0$ gives competitive performance compared to other widely used learning methods for classification.

Tikhonov's Solution of Unstable Axisymmetric Initial Value Problem of Wave Propagation: Deteriorated Noisy Measurement Data

  • 장택수
    • 한국해양공학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.1-7
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    • 2008
  • The primary aim of the paper is to solve an unstable axisymmetric initial value problem of wave propagation when given initial data that is deteriorated by noise such as measurement error. To overcome the instability of the problem, Tikhonov's regularization, known as a non-iterative numerical regularization method, is introduced to solve the problem. The L-curvecriterion is introduced to find the optimal regularization parameter for the solution. It is confirmed that fairly stable solutions are realized and that they are accurate when compared to the exact solution.

조정법을 이용한 덕트 내의 이상 층류 유동에 대한 입구 온도분포 역해석 (Inverse Problem of Determining Unknown Inlet Temperature Profile in Two Phase Laminar Flow in a Parallel Plate Duct by Using Regularization Method)

  • 홍윤기;백승욱
    • 대한기계학회논문집B
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    • 제28권9호
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    • pp.1124-1132
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    • 2004
  • The inverse problem of determining unknown inlet temperature in thermally developing, hydrodynamically developed two phase laminar flow in a parallel plate duct is considered. The inlet temperature profile is determined by measuring temperature in the flow field. No prior information is needed for the functional form of the inlet temperature profile. The inverse convection problem is solved by minimizing the objective function with regularization method. The conjugate gradient method as iterative method and the Tikhonov regularization method are employed. The effects of the functional form of inlet temperature, the number of measurement points and the measurement errors are investigated. The accuracy and efficiency of these two methods are compared and discussed.

PRECONDITIONED GL-CGLS METHOD USING REGULARIZATION PARAMETERS CHOSEN FROM THE GLOBAL GENERALIZED CROSS VALIDATION

  • Oh, SeYoung;Kwon, SunJoo
    • 충청수학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.675-688
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    • 2014
  • In this paper, we present an efficient way to determine a suitable value of the regularization parameter using the global generalized cross validation and analyze the experimental results from preconditioned global conjugate gradient linear least squares(Gl-CGLS) method in solving image deblurring problems. Preconditioned Gl-CGLS solves general linear systems with multiple right-hand sides. It has been shown in [10] that this method can be effectively applied to image deblurring problems. The regularization parameter, chosen from the global generalized cross validation, with preconditioned Gl-CGLS method can give better reconstructions of the true image than other parameters considered in this study.

지오데식 돔의 형상 균일화 알고리즘 (The Regularization Algorithm of Configuration for Geodesic Borne)

  • 한상을;이효천;이지연
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2003년도 가을 학술발표회 논문집
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    • pp.340-347
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    • 2003
  • The aim of regularization of a structural configuration is to obtain a structure that consists of elements with identical or nearly identical length. And it is also possible to modify the configuration in a manner that the size of the elements vary in accordance with a specified pattern. For practical purpose, geodesic dome is cut off at a suitable place in order to make it fit on horizontal. Inevitably this pattern effects a change of element lengths. The purpose of this study is to verify a method for regularization of structural configuration by genetic algorithms and modify the element lengths of the dome. As a result of regularization of domes with various rise-span ratio, modified configurations have more regular element lengths and are more economical than initial configurations.

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계층적 평활화 방법을 이용한 움직임 추정 알고리듬 (Hierachically Regularized Motion Estimation Technique)

  • 김용태;임정은;손광훈
    • 한국통신학회논문지
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    • 제26권11A호
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    • pp.1889-1896
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    • 2001
  • 본 논문에서는 보다 효율적이고 정확한 움직임 벡터를 추정하기 위하여 계층적 평활화 방법(hierachical regularization technique)을 이용한 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 계층적 평활화 기법을 이용하여 움직임 벡터들의 신뢰도를 증가시켰고, 주위 벡터와의 평활화를 통해 움직임 벡터들의 비트량을 감소시켰다. 또한 적은 후보 벡터를 이용하여 움직임 벡터를 예측하는 고속 움직임 추정 알고리듬을 적용하여 평활화 과정의 추가로 인해 생기는 많은 연산량을 감소시켰다. 실험 결과 제안한 계층적 평활화 방법을 이용한 고속 움직인 추정 알고리듬은 전방향 탐색(full search) 알고리듬과 비교하여 비슷한 영상 화질에서 많은 연산량 감소를 얻을 수 있었으며 잘못된 벡터의 추정 및 확산을 줄일 수 있음을 확인하였다.

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영상복원에서의 정칙화 연산자 분석 (Analysis on the Regularization Parameter in Image Restoration)

  • 전우상;이태홍
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제2권3호
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    • pp.320-328
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    • 1999
  • 정칙화 반복복원 과정에 사용되는 정칙화 연산자는 Laplacian 연산자를 주로 사용하고 있으나, 일반적으로 미분 연산자를사용하게 되어있다. 본 논문에서는 정칙화 연산자로서의 일반적인 미분연산자틀과 본 연구실에서 사용 되어 온 I-H 연산자의 성능을 비교, 검토하여 분석하였다. 선형적인 움직임에 의한 훼손된 영상에서는, 평면부분은 I-H 연산자가 Laplacian 연산자보다 복원효과와 MSE의 수렴성이 안정된 것을 알 수 있었으며 윤곽부분은 Laplacian 연산자가 I-H 연산자보다 MSE의 수렴성 및 복원효과가 뛰어남을 알 수 있었다. 가우시안에 의해 훼손된 영상에서는, 융곽부분은 I-H 연산자가 Laplacian 연산자보다 MSE의 수렴성 및 복원효과가뛰어나며 평변부분에서는Laplacian 연산자가 I-H 연산자보다 MSE 변에서 안정적으로 F수렴함을 알 수 있었다. 정칙화 이론은 잡음의 평활화와 윤곽의 복원을 동시에 고려하여 처리하기 때문에 영역을 평면부분과 중간 부분 그리고 윤곽부분으로 나누어서 처리결과에 대한 MSE를 비교하였다. Laplacian 연산자와 I-H 연산자는 정칙화 연산자로 사용하기에 적합하였고 다른 미분 연산자들은 반복횟수에 따라 발산하는 것으로 나타났다.

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건물모델 정규화를 적용한 항공라이다의 3차원 건물 모델링 (3D building modeling from airborne Lidar data by building model regularization)

  • 이정호;가칠오;김용일;이병길
    • 한국측량학회지
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    • 제30권4호
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    • pp.353-362
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    • 2012
  • 건물모델의 정규화 없이 3차원 건물 모델링을 하면 건물모델에 왜곡이 발생하거나 위상적 불일치가 발생할 수 있다. 반면에, 정규성을 고려할 경우 제약조건으로 인하여 재구성이 가능한 건물 유형이 제한적일 수 있다. 이에 본 연구에서는 보다 다양한 건물을 고려한 건물모델 정규화 방법을 적용하여 항공라이다 데이터로부터 3차원 건물을 모델링하였다. 우선 특징공간에서의 군집화와 객체공간에서의 분할을 통해 건물점들을 지붕면으로 분할한다. 건물모델 구성요소 간의 평행성, 대칭성, 일치성 등을 충족시키기 위하여 면-선-점의 순차적 조정에 의한 정규화를 통해 3차원 건물을 재구성한다. 도시 지역에 대한 실험을 통해 기존의 방법들보다 다양한 형태의 건물에 대하여 정규성을 충족하는 3차원 모델을 생성할 수 있음을 확인하였다. 또한, 정규화가 건물모델의 정확도에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다.