基于加权弹性网框架的顺序自适应方法(SAEN)

基于加权弹性网框架的顺序自适应方法 (SAEN) 通过使用复值路径方法命名为c-PW-WEN，降低稀疏度级别顺序从3K到K分三个阶段。此方法利用智能选择的自适应权重，这些权重基于在前一阶段获得的解决方案，以针对不同的EN调整参数值计算WEN解决方案路径，然后选择最佳解决方案。为了实现成本效益，我们开发了一种同伦方法，它是加权套索问题的最小角度回归和收缩(LARS)算法的复值扩展，我们称之为c-LARS-WLasso。这种方法能够在高效的计算方式下为用户提供解决方案。