Méthodes de programmation en nombres mixtes pour l'optimisation parcimonieuse en traitement du signal

Méthodes de programmation en nombres mixtes pour l'optimisation parcimonieuse en traitement du signal

L approximation parcimonieuse consiste à ajuster un modèle de données linéaire au sens des moindres carrés avec un faible nombre de composantes non nulles (la norme L0). En raison de sa complexité combinatoire, ce problème d optimisation est souvent abordé par des méthodes sous-optimales. Il a cepen...

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Auteurs principaux : Ben mhenni Ramzi (Auteur), Bourguignon Sébastien (Directeur de thèse, Membre du jury), Ninin Jordan (Directeur de thèse, Membre du jury), Jutten Christian (Président du jury de soutenance, Membre du jury), Cafieri Sonia (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Kowalski Matthieu (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Honeine Paul (Membre du jury), Ralaivola Liva (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Centrale Nantes 1991-.... (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Méthodes de programmation en nombres mixtes pour l'optimisation parcimonieuse en traitement du signal / Ramzi Ben mhenni; sous la direction de Sébastien Bourguignon et de Jordan Ninin
Publié : 2020
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Signal, Image, Vision : Ecole centrale de Nantes : 2020
Sujets :
Traitement du signal
Algorithmes parallèles
Représentation parcimonieuse
Recherche opérationnelle
Parcimonie
Optimisation en norme l0
Programmation en nombres mixtes
Algorithmes branch-and-bound
Démélange spectral
Thèses et écrits académiques

Internet

http://www.theses.fr/2020ECDN0008/document