简介：江苏省丹阳市正则小学由中国著名美术教育家吕凤子先生于1912年创办。百年沧桑中校名虽多次更迭，但吕先生亲手题写的校训“正则”二字却延用至今，其“品行端正，思想纯正，为人诚正，处事公正”的内核已经融入学校管理的方方面面，成为学校教育发展的核心价值观。

简介：研究了基于L曲线的跳频信号重构正则化参数的选取问题，对跳频信号的稀疏性进行了分析，采用L曲线对系统的最优正则化参数进行了选取．在此基础上，通过推广的正则化FOCUSS算法估计了跳频信号的稀疏表示．仿真结果表明，通过L曲线选取的正则化参数在推广的正则化FOCUSS算法下，能够实现跳频信号在噪声环境下的重构．

简介：提出了一种通过求解L1范数最小化问题来重建四元数信号的算法，并且同时考虑了有噪声和没有噪声2种应用场景．该算法首先将四元数域的L1范数最小化问题转化为实数域的二次锥规划问题，然后通过工具包如SeDuMi来解决这个二次锥规划问题．为了验证所提出算法的正确性和有效性，进行了相关的数值试验．试验结果表明：在没有噪声的情况下，在某些实际可接受的条件下原始信号的精确重建是可以实现的；在有噪声的情况下，所提出的算法对于测量中的加性噪声具有鲁棒性．该算法可以被应用于四元数域基于压缩感知理论的信号重建中．

简介：单次脑电分类实验中，采用基于logistic回归的正则化方法来提高分类准确率．首先，提出一种新算法——局部保持投影稀疏logistic回归，将局部保持投影正则项加入到稀疏logistic回归中．该算法旨在保留原始特征空间邻域信息的同时保证结果的稀疏性．然后，利用边界优化法和逐分量迭代算法在训练集上求解权重向量，克服了牛顿一拉夫森法和迭代重加权最小二乘法的局限性．最后，在自步调手指运动数据集上采用十重交叉验证法得到80％的分类准确率，并与稀疏logistic回归的实验结果进行对比，说明局部保持投影正则项有效地保留了对脑电分类有用的信息．

简介：语料库从建库到使用都离不开对语料的处理,同时对语料的检索和替换等更是语料库研究中非常重要的方法,而所有这些任务的实现都离不开正则表达式的使用,它的应用贯穿于语料库研究的始终。基于此,本文首先介绍了正则表达式的概念和功能,然后重点阐述了它的构成、获取的途径和在语料库研究中进行检索和替换等方面的应用。

简介：为了提高图像插值的恢复效果，提出了一种基于图结构正则化稀疏表示的双层伯格曼迭代算法．该迭代算法的外层用于约束图像观测数据，内层用于更新图像块的学习字典和稀疏表示系数．引入的图结构正则化稀疏表示约束可以有效地自适应图像块的局部结构，对于严重受损的情形也能得到精确的恢复结果．此外，在内层迭代中改进的稀疏表示和简洁的字典更新策略使算法能快速地趋于收敛．数值实验结果表明，所提出的算法可以有效地恢复图像，在主观视觉效果和客观量化标准上要优于目前已有的算法．

简介：为了提高图像插值的恢复效果,提出了一种基于图结构正则化稀疏表示的双层伯格曼迭代算法.该迭代算法的外层用于约束图像观测数据,内层用于更新图像块的学习字典和稀疏表示系数.引入的图结构正则化稀疏表示约束可以有效地自适应图像块的局部结构,对于严重受损的情形也能得到精确的恢复结果.此外,在内层迭代中改进的稀疏表示和简洁的字典更新策略使算法能快速地趋于收敛.数值实验结果表明,所提出的算法可以有效地恢复图像,在主观视觉效果和客观量化标准上要优于目前已有的算法.更多还原