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一类稀疏加组稀疏优化问题的迭代重加权算法研究
一、引言
在信号处理、机器学习、统计学习等多个领域中，稀疏优化问题一直是研究的热点。尤其是当数据具有特殊的结构时，如一类稀疏加组稀疏优化问题，其重要性更为凸显。这类问题旨在从大量的数据中提取出重要且具有解释性的特征，同时在多个相关特征组成的组内进行稀疏约束，有助于揭示数据间的潜在联系。本文将针对一类稀疏加组稀疏优化问题，重点研究迭代重加权算法，以期为相关领域的进一步发展提供新的思路和方法。
二、问题背景及意义
在现实世界的应用中，许多问题都需要解决稀疏性问题，例如在图像处理、生物信息学、网络流分析等。传统的稀疏优化方法虽然可以在一定程度上解决这些问
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