一种补偿线性和非线性结合共轭梯度法重建荧光分子层析

摘要

共轭梯度法在求解大尺寸数据的非线性优化问题中是有效的。提出了一种用于荧光分子层析成像(FMT)重建的补偿线性和非线性联合共轭梯度法。该算法以重新启动策略为基础，将线性共轭梯度法和非线性共轭梯度法结合起来，充分利用两种共轭梯度法的优点，弥补其不足。采用二次惩罚法获得非负约束，减少了问题的病态性。仿真研究表明，该算法准确、稳定、快速。与传统的共轭梯度重构算法相比，该算法具有更好的性能。它为FMT中荧光信息的重建提供了一种有效的方法。

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