一类求解无约束优化的自适应拟牛顿型信赖域算法

提出一类求解无约束优化的自适应拟牛顿型信赖域算法,信赖域半径更新准则采用由L-函数给出的一类自适应更新准则,当前迭代点处的目标函数的二阶海森矩阵用某种拟牛顿型公式近似。在一定假设的条件下,算法具有传统信赖域算法的全局收敛性质。数值实验表明,对于求解无约束优化问题算法是有效的。     

一类新的自适应信赖域算法

提出了一类新的自适应信赖域算法．该算法利用相邻迭代点的实际下降量与预测下降量的比值加权和来衡量二次模型的近似程度,同时信赖域半径迭代准则采用由以．函数给出的一类自适应迭代准则．在一定假设的条件下,算法具有传统信赖域算法的全局收敛性．数值实验表明,算法是稳健和有效的．     

求解无约束问题的修正PRP共轭梯度算法

提出了一种改进的PRP共轭梯度算法,其搜索方向自动具有充分下降性和信赖域性质,且在一定条件下,具有全局收敛性.数值结果表明该算法对求解无约束光滑问题是有效的.     

GloMoSim中DSR协议实现分析

利用FischerBurmeister函数将混合互补问题转化为非线性方程组，由光滑函数逼近FB函数来求解非线性方程组.文中将信赖域方法和梯度法相结合，提出了Jacobian光滑化方法.算法在一定条件下的全局收敛性得到了证明，数值试验表明算法切实有效，有一定的优越性.     

一类带有二阶线搜索的非单调信赖域算法

提出了求解无约束最优化问题的带有新的非单调线搜索的非单调信赖域算法.当试探步不成功时,算法沿着试探步的方向求得下一个迭代点,其中步长运用新的非单调二阶线搜索计算,这种方法没有重新求解子问题,减少了计算量.在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性.     

曲线线性搜索的模型信赖域方法

针对模型信赖域方法中搜索方向存在的不足，提出了按负曲率方向进行搜索的模型信赖域算法，并证明了算法的收敛性，进一步地，将曲线线性搜索与模型信赖域方法结合，给出了一般的按曲线搜索方向进行线性搜索的模型信赖域方法，证明了这种搜索方法的可行性，这种方法具有搜索选择的灵活性和一般性，可在实际中针对不同的情况进行选择搜索方向，使得它具有曲线搜索的优点及模型信赖域方法的整体收敛性．最后，提出了几种常用方法的搜索方向可作为本方法的特殊形式。     

求解大规模非光滑优化问题的一种修正Hestenes-Stiefel共轭梯度算法

利用Moreau-Yosida正则化技术和非单调线搜索技术,设计了一种针对大规模非光滑优化问题的修正Hestenes-Stiefel共轭梯度算法.该算法的搜索方向不仅自动满足充分下降条件,而且属于信赖域.在适当条件下,新算法全局收敛.初步的数值实验也表明新算法对于求解大规模非光滑无约束凸优化问题是有效的.     

求解对称矩阵特征值的一种收缩方法

在Lanczos过程通常会发生算法中断或数值不稳定的情况。本文将给出求解对称矩阵特征值问题的一种收缩方法。新算法将采用增广子空间技术,在Lanczos过程中向Krylov子空间加入少量绝对值较小的特征值所对应的特征向量进行收缩.数值实验表明,新算法比Lanczos方法收敛速度更快。     

频域子空间模态参数辨识方法的改进及应用

频域子空间辨识方法具有数值稳定、辨识精度高等特点,但是其受噪声的影响会造成较大误差.本研究提出一种加权的频域子空间辨识算法,根据输出噪声方差对数据进行加权分配,以提高噪声条件下频域子空间辨识的精度,并采用数值模拟对改进算法进行了仿真验证.最后将其应用到某传动部件的模态参数辨识,获得了该部件的模态参数.     

GPS网平差的多元响应-非线性最小二乘模型及其解的最优化混合算法

在控制网中,用GPS测量,可以同时测得一个点的基线向量,在具有起算数据时可获得观测点的三维坐标等多个响应变量值,将这些响应变量包含的信息综合起来,可以得到参数的更精确的估计.本文针对GPS测量数据为多元响应数据的特点,建立了一个GPS网平差的多元响应-非线性最小二乘模型,针对该模型,结合拟牛顿法和信赖域算法建立了一个新非线性优化的混合算法,该算法具有全局收敛性和超线性收敛性.     

解约束优化问题的一种信赖域方法

提出了一种解约束光滑优化问题的依赖域方法，并给出了算法的全局收敛性。     

Web服务中的推荐机制的研究

运用卡尔曼滤波和TARCH分析计算得出股市收益率的自相关系数，用以反映股市效率的高低。通过对比分析了会计准则国际趋同前后，“一带一路”亚洲地区主要资本市场效率的变化情况，发现趋同效果的发挥跟其实施的环境有很大的关系，市场经济越完善的国家和地区越需要国际趋同的会计准则，趋同的会计准则也更能发挥作用，而市场经济不发达的国家会计准则的作用有限。     

基于图像特征的猪肉新鲜度无损检测方法

以计算机视觉为基础,研究使用图像特征检测猪肉新鲜度的方法,通过对采集到的猪肉图像进行消噪和图像分割处理,从背景中分离出猪肉样本图像用于进一步处理;提出颜色区域比作为检测猪肉新鲜度的图像特征,使用聚类算法检验图像特征与新鲜度的相关性,并计算出分类阈值用于新鲜度检测.经试验验证颜色区域比与猪肉新鲜度间有较高的相关性,且本方法能够实现对猪肉新鲜度的检测和分类.     

曲面三角网格模型参数化

提出了一种新的曲面三角网格模型参数化算法——加权最小二乘离散参数化方法 ( WLSDP)。该算法通过将空间数据点映射到平面凸区域 ,实现曲面三角模型参数化。它是离散保角映射 ( DCM)与离散保积映射( DAM)的线性组合 ,兼有二者的优点 ,如鲁棒性与低变形。用户通过调整该算法中的比例因子 q,可以得到满足不同特定问题要求的参数化结果     

PGP模型的网络传输安全

研究了PGP加密模式在整个网络安全周期里算法无关性环节中的安全问题。结合高可靠性的网络传输方式,提出相对应的信任结构和认证过程,为数据传输建立一个合理的网络安全策略架构。     

一种自适应的图像轮廓提取算法

针对很多图像同时含有线条图案和区域块图案的特性,提出了一种白适应区分线条图案和区域块图案及提取区域块图案边界的解决方法。该方法首先根据设定的矩阵算子检测出图像中的区域块,然后按照一定的规则判断区域的边界,对区域进行填充,最后得到含有线条和区域边界的图像轮廓。试验证明,该方法计算量小,提取的图像轮廓能保留原图像中区域、线条和边界的信息。