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SISSO：结合符号回归与压缩感知的精准数据建模数据驱动法

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简介：
简介：SISSO方法融合了符号回归和压缩感知技术，旨在高效构建精确的数据模型。通过筛选关键变量及其数学表达式，该算法能够从大规模复杂系统中提取简洁有效的物理定律或经验公式。 SISSO 3.0.2版发布于2020年6月，并以Apache许可证第2.0版进行分发。 参考文献： - R. Ouyang, S. Curtarolo, E. Ahmetcik, M. Scheffler 和 L.M Ghiringhelli，Physics Materials 2, 083802 (2018)。 - R. Ouyang, E. Ahmetcik, C. Carbogno, M. Scheffler 和 L.M Ghiringhelli，Journal of Physics：Materials 2, 024002 (2019)。 在切换到新版本时，请使用相应的输入模板。请参阅Wiki页面以获取SISSO的出版物列表和材料信息。安装编译需要MPI Fortran 编译器。 例如，可以转至“src”文件夹并执行以下命令： mpiifort -fp-model precise var_global.f90 libsisso.f90 DI.f90 FC.f90 SISSO.f90 -o ~

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  • SISSO：结合符号回归与压缩感知的精准数据建模数据驱动法
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    简介：SISSO方法融合了符号回归和压缩感知技术，旨在高效构建精确的数据模型。通过筛选关键变量及其数学表达式，该算法能够从大规模复杂系统中提取简洁有效的物理定律或经验公式。 SISSO 3.0.2版发布于2020年6月，并以Apache许可证第2.0版进行分发。 参考文献： - R. Ouyang, S. Curtarolo, E. Ahmetcik, M. Scheffler 和 L.M Ghiringhelli，Physics Materials 2, 083802 (2018)。 - R. Ouyang, E. Ahmetcik, C. Carbogno, M. Scheffler 和 L.M Ghiringhelli，Journal of Physics：Materials 2, 024002 (2019)。 在切换到新版本时，请使用相应的输入模板。请参阅Wiki页面以获取SISSO的出版物列表和材料信息。安装编译需要MPI Fortran 编译器。 例如，可以转至“src”文件夹并执行以下命令： mpiifort -fp-model precise var_global.f90 libsisso.f90 DI.f90 FC.f90 SISSO.f90 -o ~
  • chongbianxie.zip_地震压缩感知与数据重建
    优质
    本研究探讨了地震信号处理中的压缩感知技术及其在数据重建领域的应用，旨在提高数据采集效率和重建精度。 用于简单的使用压缩感知完成地震数据重建过程。
  • 心电数据压缩算法的压缩感知设计
    优质
    本研究探讨了在心电图数据分析中应用压缩感知技术的新型压缩算法设计，旨在提高数据传输与存储效率。 本段落运用压缩感知算法对心电数据信号进行处理，实现了高压缩率与高精度的目标。根据压缩感知算法的原理，稀疏字典能够揭示特定类型数据的结构信息。因此，在针对具有特殊结构的心电数据时，利用该算法探索其内在特性可以更好地符合心电数据分析的需求。通过在MIT-BIH数据库上的实验验证，本段落提出的算法相比传统压缩方法，在均方根误差和压缩率方面都取得了较好的效果。
  • 基于压缩感知的脑电数据压缩采样
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    本研究探讨了在保持信号质量的前提下，利用压缩感知理论对脑电信号进行高效采集与压缩的新方法。通过优化采样过程，显著减少了数据量，为实时传输和存储提供了可能。 压缩感知在脑电信号中的应用研究显示，在医学实践中进行长时间、多通道的脑电图测量会产生大量数据，如何有效处理这些数据是一个亟待解决的问题。近年来出现的压缩感知理论为这一问题提供了新的解决方案。 本段落首先介绍了EEG信号的基本知识和压缩感知的相关理论框架。接下来的研究集中在基于压缩感知理论对单通道EEG信号进行压缩采样上。具体来说，在脑电信号的最佳稀疏分解方面，实验对比了多种原子生成函数的效果（如高斯函数、高斯小波函数以及墨西哥草帽函数），结果显示这些方法能有效实现EEG信号的稀疏表示。 在测量矩阵的选择环节中，研究比较了几种常用矩阵对重构误差的影响，包括但不限于高斯随机矩阵和托普利兹矩阵。通过选择合适的测量矩阵并对其应用以观测稀疏分解系数向量，从而得到压缩采样值，并利用正交匹配追踪算法恢复出原始信号的系数向量，最终完成EEG信号的重建。 在此基础上，在单通道EEG信号处理的基础上进一步提出了一种多通道联合压缩采样的方法。这种方法通过减少所需原子的数量和观测次数，实现了更高效的脑电信号数据压缩。
  • 压缩感知与压缩传感图像重建算法
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    本研究探讨了压缩感知理论及其在图像处理中的应用，特别是开发高效的压缩传感技术以实现高质量的图像重建。 该算法基于压缩感知的图像重建方法，通过将图像分块并应用正则化技术来提高重建性能和加快处理速度。
  • 基于压缩感知的信号重建算法
    优质
    本研究聚焦于开发先进的压缩感知技术，旨在优化信号重建过程中的效率与精确度，适用于大数据环境下的高效数据处理。 基于压缩感知的信号重构算法包括了正交匹配 Pursuit（OMP）算法等一系列经典方法。
  • 压缩感知图像重建（IRLS与MP算法详解）.rar_PPT版_压缩感知技术_压缩感知IRLS方法
    优质
    本PPT深入探讨了压缩感知领域的IRLS与MP两种关键算法，并详细解析了基于IRLS方法的图像重建技术，适用于研究者和技术爱好者。 本段落详细介绍了KSVD、OMP、IRLS、Dantzig Selector 和 MP 等算法的原理，并在MATLAB平台上进行了编程实现。此外，还通过撰写PPT对这些内容进行了讲解。
  • OMP压缩感知重建方法
    优质
    OMP（正交匹配 Pursuit）压缩感知重建方法是一种信号处理技术，用于从少量不完整测量中高效地重构稀疏信号。此方法通过迭代过程逐步选择最佳原子来逼近原始信号，在保持高精度的同时显著减少了数据采集和存储需求。 我下载了一个压缩感知重构的OMP代码，感觉不错，就上传了供大家共享。
  • GPSR压缩感知重建算法
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    GPSR压缩感知重建算法是一种利用正交匹配追踪及梯度投影方法优化信号稀疏表示的高效重构技术，广泛应用于无线通信和图像处理领域。 文档为MATLAB语言的GPSR算法实现，并已亲测有效。文件内包含详细的使用说明。