一种新的盲自适应频移滤波器

介绍了基于谱相关理论的频移滤波器，在此基础上提出了采用两种自适应算法的FRESH滤波器：LMS算法和CMA算法，并通过计算机仿真比较了两种算法的性能．结果表明，采用CMA算法的FRESH滤波器不需要训练序列，在性能上比较接近于传统的LMS算法，是一种实用的FRESH滤波器．     

256色模式下调色板的匹配

在计算机屏幕上同时显示两幅颜色相差较大、调色板各异的图像，需要匹配两幅图像的调色板。本文引入了两种匹配算法，颜色中和算法和颜色分类算法，并分别谤述这两种算法的基本原理和在２５６模式下的实现方法。     

RSA算法、DES算法的特点分析及结合

对目前两种较著名的RSA算法和DES算法的特点进行了讨论分析。指出可以将DES算法和RSA算法相结合，以综合发挥两种密码体制的优点，即DES的高速简便性和RSA密钥管理的方便和安全性。提出了两种算法相结合的方法和步骤。     

两种恒模波束形成算法性能分析

论文介绍了最陡下降和最小二乘两种恒模波束形成算法，在DS—CDMA系统中，就两种算法的收敛性能和稳态性能．进行了MATLAB实验仿真，结果表明，两种算法在恒模波束形成中的性能差别明显。     

有理特征值问题两类改进的数值求解算法

为探讨有理特征值问题的数值求解方法，在二分迭代算法及Rayleigh函数迭代算法的基础上，利用区间变换法构造了两种新算法，并给出这两种新算法的收敛性结果.数值计算结果表明，新算法在求解大规模有理特征值问题上优于已有算法.     

消除机网暂态计算中数值振荡的新算法

在电力系统机网暂态过程中往往存在有多次开关操作，导致在暂态过程数值计算中产生数值振荡，本文介绍两种新的能有效消除数值振荡的算法－－在空间矢量坐标系下的带特征因子的欧拉法和不带特征因子的吉尔法，就电感元件推导了这两种算法的数学模型，分析了它们的特点，与通常采用的方法相比，这两种算法具有计算精度较高，算法简单、节省机时，适应性广的特点，文中以两个简单算例验证了这两种算法的正确性和消除数值振荡的有效性。     

面向指纹二值图像的两种并行细化算法

本文讨论了两种并行细化算法；其中健壮性并行细化算法是对Ａ．ＤＡＴＴＡ等人提出的算法的一种改进，作为比较，还讨论了数学形态学方法。通过在指纹细化处理中的应用，对这两种算法作了较为详细的比较。     

多协议标记交换网络实现流量工程的路由算法

对多协议标记交换网络中实现流量工程的路由算法进行了研究，提出两种TE(流量工程)路由算法．一种是对Dijkstra算法进行改进的、最小化最大带宽利用率的TE路由算法；另一种是根据链路的使用情况赋权值、并综合考虑带宽和跳数限制的最小权值TE路由算法．最后，对两种算法进行了仿真．结果表明，两种算法能在一定程度上避免对部分链路的过度使用，起到均衡负载分布的作用．     

指纹图像细化算法的研究

对指纹图像的细化算法进行了较深入的研究，分析了两种常用的细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点．针对这两种算法的不足，分析其产生的原因，并且在第二种算法的基础上，重新构建了细化模板，提出了一种新的细化算法．经过实验证明。该算法能够很好的满足细化的要求，细化完全彻底，细化以后的指纹骨架在纹线中心线，并保持了纹线原有的拓扑结构和细节特征，而且光滑无毛刺，运算速度也很快．     

配送中心一体化决策优化模型与算法

为实现配送中心运作决策一体化，构建多物品两级库存和运输决策优化模型．根据分解一迭代和两阶段逐步优化两种不同的分析思路，分别对原模型进行转化，使转化后的各子模型能用目前较成熟的算法来求解．最后提出两种分析思路下的主算法设计方法，将求解各子模型的成熟算法纳入到各自的主算法框架中，从而形成求解原问题的两个不同的完整算法．     

Hilbert空间中一类变分不等式的近似解

提出了两种与预解算子有关的迭代序列，得到了Hilbert空间中一类变分不等式的近似解，并证明了迭代序列在各自条件下的强收敛性和弱收敛性.     

Hilbert空间中一类变分不等式的近似解

提出了两种与预解算子有关的迭代序列,得到了Hilbert空间中一类变分不等式的近似解,并证明了迭代序列在各自条件下的强收敛性和弱收敛性.     

非线性等式约束分解信赖域算法(Ⅰ)

本文采用分解、合成的思想,求解非线性等式约束优化问题,第一节,介绍了算法的发展;第二节,利用Fletcher罚函数,给出本文使用的两个算法:通常信赖域算法,非单调信赖域算法。非单调信赖域算法是通常信赖域算法的推广,算法实践表明:非单调信赖域算法更具优越性,开始受到充分重视。     

修改Broyden族在一类非精确线搜索下的全局收敛性

将一类W olfe类线搜索模型的LS搜索模型与文献[10]提出的修改B royden族(M BC 1和M BC 2)相结合,得到M BC 1算法和M BC 2算法,并证明M BC 1算法和M BC 2算法在LS搜索模型下具有全局收敛性.     

一种基于弱拟牛顿方程的单调梯度法的收敛性

基于弱拟牛顿方程,Leong W J等人提出了一种单调梯度法,该算法在每次迭代时利用对角矩阵逼近Hessian矩阵,使计算量和存储量明显减少,并且此算法对凸函数具有收敛性。在此算法的基础上,进一步研究了算法对于一般函数的收敛性,并证明了在一定的假设条件下算法仍具有全局收敛性、R-线性收敛性和超线性收敛性。     

一类拟牛顿算法的收敛性

根据一类基于新拟牛顿方程Bk 1sk=yk*的修改BFGS类算法,采用广义W olfe线搜索模型(GW搜索模型):f(xk 1)≤f(xk) δkαgTkdk和g(xk 1)Tdk≥m ax{,σ1-(kα‖dk‖)p}gTkdk,其中0<δ≤σ<1,p∈(-∞,1),得到一类修正的BFGS算法(M BFGS),证明了M BFGS算法的全局收敛性和超线性收敛性.数值试验结果表明M BFGS算法是有效的.     

优化问题的序列线性方程组解法

拟牛顿算法是求解无约束优化问题的有效算法.序列二次规划方法是将拟牛顿算法应用于求解约束优化的推广与发展,它保持了拟牛顿算法的超线性收敛速度而成为约束优化的重要算法类.序列线性方程组方法则是它的进一步发展,目的在于每步求迭代方向dk时避免求解计算量较大的二次子规划.现在序列线性方程组方法仍在研究和发展,目的是简化算法结构、减少计算量,同时保持算法的优良性质.     

记忆梯度法的一个推广

在[1]中的基础上,通过一系列的构造,而将无约束最优化问题中的记忆梯度方法直接推广到了求解带有线性约束的非线性规划问题中,并且在两种不同的线搜索之下,证明了推广的算法具有整体收敛性质。     

非劣解变异蛙跳算法

针对基本蛙跳算法搜索速度和精度不高的缺点,将变异的思路融入基本蛙跳算法,提出了一种非劣解变异蛙跳算法.算法充分利用蛙群的群体信息,对青蛙子族群中的若干非劣解结合自身信息和群体信息进行变异,避免了算法陷入局部最优,并大幅度提高了算法的搜索速度.实验表明,改进后的算法收敛速度以及收敛精度方面都比基本蛙跳算法有了很大程度的提高,同时,该算法与相关文献中的算法进行比较发现,其性能有较大的提高.     

一个修正的既约梯度算法及其收敛性

本文给出一个修正的既约梯度算法,同以往既约梯度算法的不同处在于下降方向的选取以及收敛性质的改进。