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J-GLOBAL ID：202202263054300658   整理番号：22A1155949

スパース信号再構成のための多目的最適化アルゴリズムの比較研究【JST・京大機械翻訳】

A comparative study of multi-objective optimization algorithms for sparse signal reconstruction

著者 (2件)： Erkoc Murat Emre (Electrical and Electronics Engineering, Erciyes University, Kayseri, Turkey) ,  Karaboga Nurhan (Electrical and Electronics Engineering, Erciyes University, Kayseri, Turkey)
資料名： Artificial Intelligence Review  (Artificial Intelligence Review)
巻： 55  号： 4  ページ： 3153-3181  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0339C  ISSN： 0269-2821  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 効率的スパース信号回復アルゴリズムの開発は,圧縮センシング理論の重要な問題の1つである。圧縮センシング理論には多くのタイプのスパース信号回復法が存在する。これらのアルゴリズムは凸最適化,非凸最適化, greedy欲法のようないくつかのカテゴリーに分類される。最近,多目的アプローチのような知的最適化技術が圧縮センシングに使用されている。最初に,本論文では,圧縮センシング理論の基本原理を要約した。次に,多目的アルゴリズム,局所探索方法,および膝点選択方法に関する簡潔な情報を与えた。その後,文献における多目的スパース回復法をレビューし,それらの多目的最適化アルゴリズム,局所探索法,および膝点選択法に従って調査した。また,本研究では,既存の研究に従って多目的スパース再構成法の例を設計した。最後に,設計したアルゴリズムを試験し,様々なタイプのスパース再構成試験問題を用いて比較した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *最適化 ,  *最適化手法 ,  再構成 ,  問題 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  *多目的最適化 ,  凸最適化 ,  圧縮センシング ,  非凸最適化 ,  *疎信号再構成 ,  疎信号回復 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 多目的最適化 ,  圧縮センシング ,  スパース再構成 ,  進化アルゴリズム ,  膝領域 ,  局所探索法

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： スパース信号再構成 ,  多目的最適化 ,  アルゴリズム ,  研究