报告题目：Non-Negative Sparse Recovery via Momentum-Boosted Adaptive ThresholdingAlgorithm
报告人：温金明 教授
报告时间：2024年10月25日（星期五）上午10:30-11:30
报告地点：藕舫楼629室，腾讯会议993-223-638
主持人：张志超 教授
报告摘要：Recovering a non-negative sparse signal from an underdetermined linear system remains a challenging problem in signal processing. Despite the development of various approaches, such as non-negative least squares, as well as variants of greedy algorithms and iterative thresholding methods, their recovery performance and efficiency often fall short of practical expectations. Aiming to address this limitation, this paper first devises a momentum-boosted adaptive thresholding (MBAT) algorithm for non-negative sparse signal recovery. Then, we establish two sufficient conditions of stable recovery for the proposed algorithm by using the restricted isometry property and mutual coherence. Extensive tests based on synthetic and real-world data demonstrate the superiority of our approach over the state-of-the-art non-negative orthogonal greedy algorithms and iterative thresholding methods, in terms of the probability of successful recovery, phase transition, and computationalattractiveness.
报告人简介：温金明，2015年6月博士毕业于加拿大麦吉尔大学数学与统计学院，从2015年3月到2018年8月，先后在法国科学院里昂并行计算实验室、加拿大阿尔伯塔大学、多伦多大学从事博士后研究工作。2018年9月起在暨南大学工作，现任暨南大学三级教授、博士生导师、国家高层次青年人才、广东省青年珠江学者，中国数学会理事、人工智能学会离散智能计算专委会常务委员兼副秘书长、广东省运筹学会常务理事、广东省工业与应用数学学会理事、广东省计算数学学会理事，近5年主持国家自然科学基金3项、省级项目4项。温教授的研究方向是整数信号和稀疏信号恢复的算法设计与理论分析，近年来以第一作者/通讯作者在Applied and Computational Harmonic Analysis、Inverse Problem、IEEE Transactions on Information Theory、IEEE Transactions on SignalProcessing等期刊和会议发表60余篇学术论文。
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2024年10月21日