基于交叉覆盖神经网络的人脸识别

提出一种利用交叉覆盖神经网络(ACNN)进行人脸识别的方法.该方法应用基于几何意义的MP神经网络模型——球面邻域模型,将神经网络的训练问题转化为点集覆盖的问题.通过分析交叉覆盖算法,阐述了人脸识别的训练算法,该算法克服了传统BP算法识别率低和易陷入局部最小的问题.实验结果表明,在采用多样本训练后,该算法具有较高的识别率。     

神经网络算法在非线性系统中的应用研究

研究了一种非线性系统分析的神经网络算法,提出并证明了该算法的收敛性定理,为学习率的取值范围提供了理论依据.解决了BP算法存在局部极小的问题,并给出了该算法的应用实例.研究结果表明,对于随机给定的初始点,该算法都能稳定收敛到它的一个实根,计算精度可控,而且能得到高精度解,因此,该算法是有效的.此外算法还可以用来解多元非线性方程和线性方程组.     

关于分裂凸可行性问题的粘性迭代算法1

研究了分裂凸可行性问题，给出了该问题的一个新的近似解算法，并证明该算法具有强收敛性，所获得的结果改进了前人的工作。     

等式约束广义几何规划的一种优化算法

本文研究带有等式约束的广义几何规划问题,提出了一个基于增广Lagrange函数的新算法．该算法允许初始点任意,在适当条件下可以避免罚因子趋于无穷,并且该算法全局收敛于原问题的K-T点．     

渐变式路径优化在GIS中的应用

为了解决传统算法收敛速度慢、搜索区域盲目等问题,提出了一种新的算法——渐变式路径优化算法.该算法是结合D ijkstra算法和遗传算法的优点,采用启发式搜索和自适应禁忌等策略进行优化而形成的一种混合算法.对新算法和传统算法进行了比较,同时将该算法应用于G IS路径规划中,对新算法中的关健参数σ、β因子进行了测试.仿真结果表明该算法极大地加快了搜索速度,提高了搜索效率,取得了良好的效果.     

基于动态罚函数的PSO-CO算法

本文分析了协同优化算法中所存在的问题,采用动态罚函数的解决思路,对系统级中的一致性等式约束问题进行改造,使其成为一无约束问题.另外,提出不同学科分配不同的惩罚权重的方法,大大提高了计算精度.同时,以粒子群算法替代了原有的求解算法,消除了初始解对优化结果的影响,也改善了算法的整体求解速度.在Matlab软件中实现该算法的运行,同时通过两个典型算例对该算法进行验证,表明其具有较好的优化性能.     

一类广义Jacobi矩阵的逆特征值问题

本文研究了一类广义Jacobi矩阵的逆特征值问题,给出了该问题有解的充要条件,并讨论了解的唯一性.进一步,本文给出算法计算该问题的解,数值实例说明算法是行之有效的.     

渐变式路径优化在GIS中的应用

为了解决传统算法收敛速度慢、搜索区域盲目等问题，提出了一种新的算法——渐变式路径优化算法该算法是结合Dijkstra算法和遗传算法的优点，采用启发式搜索和自适应禁忌等策略进行优化而形成的一种混合算法对新算法和传统算法进行了比较，同时将该算法应用于GIS路径规划中，对新算法中的关健参数σ、β因子进行了测试仿真结果表明该算法极大地加快了搜索速度，提高了搜索效率，取得了良好的效果     

解决批量流水线调度问题的离散微粒群算法

提出了解决以makespan为目标的批量流水线调度问题的离散微粒群优化算法.该算法采用了基于工序的编码方式,设计了新的粒子生成公式,通过局部搜索来提高算法的开发能力,从而使微粒群算法可以直接应用于调度问题.仿真实验表明了上述算法的有效性.     

一个求解退化约束优化问题全局和超线性收敛的可行SQP算法(英文)

提出了一个求解退化约束优化问题的可行SQP算法.在该算法的每一次迭代,通过求解一个二次规划子问题得到可行下降方向,为克服Maratos效应,高阶修正方向通过求解另一个二次规划子问题得到.在合适的条件下,证明了该算法的全局收敛性和超线性收敛速度.最后给出了一些初步的数值结果.