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公开(公告)号:CN118094075B
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410522186.0
申请日:2024-04-28
摘要: 本发明公开了基于动态更新加权矩阵的密度模型求取方法,解决了现有技术中密度模型求取不准确和分辨率不高的问题,具体步骤包括:利用互相关系数为每个单元体分配初始权重,即构建初始加权矩阵;通过求解第一最小二乘问题,得出每个单元体的密度与权重之比;根据每个单元体的密度与权重之比,求出第k次迭代的密度向量;通过求解第二最小二乘问题,得出每个单元体的新权重,并构建新加权矩阵;以新加权矩阵代替初始加权矩阵,循环执行迭代。在迭代过程中,实时监测相邻两次迭代的密度向量之差的2范数,若该范数小于预设的阈值,即终止迭代,并输出最后一次迭代的密度向量作为最终的密度模型。本发明具有逻辑简单、高效可靠和高分辨率等优点。
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公开(公告)号:CN118094075A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410522186.0
申请日:2024-04-28
摘要: 本发明公开了基于动态更新加权矩阵的密度模型求取方法,解决了现有技术中密度模型求取不准确和分辨率不高的问题,具体步骤包括:利用互相关系数为每个单元体分配初始权重,即构建初始加权矩阵;通过求解第一最小二乘问题,得出每个单元体的密度与权重之比;根据每个单元体的密度与权重之比,求出第k次迭代的密度向量;通过求解第二最小二乘问题,得出每个单元体的新权重,并构建新加权矩阵;以新加权矩阵代替初始加权矩阵,循环执行迭代。在迭代过程中,实时监测相邻两次迭代的密度向量之差的2范数,若该范数小于预设的阈值,即终止迭代,并输出最后一次迭代的密度向量作为最终的密度模型。本发明具有逻辑简单、高效可靠和高分辨率等优点。
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