用子结构灵敏度综合优化设计重频约束下的结构

本文提出了结构优化的一种广义化准则法，分别把Ｃｈｅｎ的优化准则法和Ｈｅｏ的子结构灵敏度综合延伸到重特征重值场合，并借助于向量的广义变分改进了Ｃｚｙｚ的方法。     

基于广义熵优化准则的非线性非高斯系统故障分离方法

针对非高斯随机系统研究了一种基于滤波的故障分离方法。通过故障、扰动的统计信息获取状态估计误差和输出估计误差的（联合）概率密度函数,再根据所建立的广义熵优化准则设计滤波器。仿真结果显示,在故障和干扰均出现及主要故障不出现两种不同的情况下系统响应完全不同,说明该广义熵优化准则能有效分离故障。     

广义对角占优阵和非广义对角占优阵的判定条件

给出了复方阵为广义对角占优矩阵新的判定准则,同时也得到了复方阵为非广义对角占优矩阵的判定方 法。     

混合约束多峰优化问题的一个协同共轭进退粒子群算法

为解决混合（等式和不等式）约束的多峰优化问题（MOPs），本文在粒子群算法框架下提出了粒子优度比较准则和局部协同与共轭进退寻优两种迭代进化策略．优度比较准则在适应度和约束违反度的双重限制下指导粒子高效地执行进化策略，局部协同策略可使粒子能通过局部抱团收敛到多个全局最优解，而共轭进退寻优策略则提升了寻优的速度和精度．基于优度比较准则与两种进化策略的有效结合，本文设计了一个协同共轭进退粒子群（CCARPSO）算法，以充分融合粒子群算法的全局搜索能力和共轭进退法的局部快速寻优能力．数值仿真表明，该算法能有效解决复杂约束MOPs和非线性方程组的多根问题，在广义Logistic分布的参数估计中有全局优化能力和较高的计算精度．     

压缩感知中基于广义Jaccard系数的gOMP重构算法

为了解决信号重构性能差的问题,提出了一种基于广义Jaccard系数的广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit, gOMP)重构算法。该算法利用广义Jaccard系数相似性匹配准则替换gOMP算法中的内积度量准则,优化了通过感知矩阵来选择与残差余量最匹配原子的匹配方式。实验结果表明,该算法的重构成功率不仅高于gOMP算法,同时也高于OMP、StOMP等算法。     

线性模型信息准则的稳健性

在不需要假定：１）被选模型包含真实模型；２）误差分布为正态分布的条件下，应用作者定义的广义Ｋ－Ｌ差异度，得到了自变量选择的广义Ｋ－Ｌ差异度准则。这个准则包含了所有信息准则作为它的特例，由此说明信息准则具有稳健性。     

函数项级数一致收敛柯西判别法的改进形式

考虑函数项级数和含参变量广义积分的一致收敛性的判别问题,经典的柯西准则判别法是证明函数项级数和含参变量广义积分一致收敛的有效方法,然而应用柯西准则判别函数项级数和含参变量广义积分非一致收敛时,对每一个问题都要给出各自具体细致的操作过程,相当的繁琐,没有形成系统的理论方法。经过对经典的柯西准则的表述方式给予改进,利用改进表述的柯西准则,给出了函数项级数和含参变量广义积分的非一致收敛性的一般性方法,叙述简便,通过实例说明改进的柯西准则的表述方法的技术指引性和对在具体问题使用中的简洁性,容易掌握并有利于传播。     

最优化问题广义投影下的广义次可行方向算法

利用广义投影技术和次可行方向法思想建立了非线性等式与不等式约束最优化问题的一个算法，它采用广义投影代替了传统的转轴运算，而且广义投影阵只由ε－积极约束函数的梯度产生，对于不等式约束的辅助优化问题，该算法是一个次可行方向类算法，称之为广义次可行方向法，算法在较弱的条件下具有全局收敛性。     

偏差校正最小二乘法参数辩识的分析和仿真

本文旨在分析偏差校正法与其他参数辩识方法的关系。在前面部分，借助移位向量把二次准则表达成待辩识参数的显函数。这样广义最小二乘法，偏差校正法及伪线性法的离线算法便很容易地以这同一准则导出。后面部分从递推预报误差法导出以上三种方法的递推算法。通过以上分析并采用仿真手段清楚展现了各种算法间的相互关系。     

基于广义能量法的曲面光顺

提出了同时考虑曲面几何及物理等多项光顺准则的基于广义能量法的曲面整体光顺思路，建立了包含曲面截线族粗光顺、曲面粗光顺两个步骤的曲面光顺方法，论述了曲面精光顺中广义能量表达式和约束条件的建立，实践证明，这种方法对于提高曲面的整体光顺性能具有良好的效果。     

传感器观测相关条件下的最优分布式检测融合算法

针对分布式串行检测融合系统的检测性能优化问题,研究了一种各部传感器判决规则联合优化的系统性能优化方法.融合系统由N部传感器构成,系统性能优化准则采用Bayes准则.在各部传感器观测相关的条件下,为了使系统检测性能达到最优,推导出了传感器判决规则联合最优化的必要条件,得出了最优传感器判决规则满足的一组系统方程,并根据系统方程组设计了求解各部传感器最优判决规则的数值迭代算法.仿真结果表明,采用该数值迭代算法联合优化各部传感器的判决规则,可使融合系统的Bayes风险显著低于单部传感器.     

薄板优化设计的一个准则法

本文提出了薄板结构优化设计的一个新的准则法，该方法避免了目前许多准则法所存在的。 分主动变量与被动变量的困难．文中给出一数值例子，说明了本文提出的方法的有效性。     

广义分式规划的鞍点最优性准则

建立了一类广义分式规划的一个不完全Lagrange函数,并利用这一函数研究广义分式规划的鞍点最优性准则,在不变凸性假设下,获得了该类广义分式规划鞍点最优性的充分条件和必要条件.     

一类非光滑分式半无限规划的最优性条件

在广义一致凸函数，广义一致伪凸函数，广义一致拟凸函数的基础上，讨论了一类分式半无限规划的最优性问题，得到了涉及这些广义凸性的一类分式半无限规划的一些最优性条件。     

广义凸(h,φ)多目标规划的充分性和对偶性

在两类(h,φ)广义凸函数的假设下, 用分析方法研究(h,φ)多目标规划的最优性条件和对偶问题, 得到了一些充分最优性条件和对偶定理.     

n集函数极小极大分数规划的最优性充分条件

本文主要讨论了n集函数极小极大分数规划最优性问题.首先介绍了具有广义V不变凸的函数的概念,然后在这类广义凸性性质下证明n-集函数极小极大分数规划的最优性充分条件.     

一类多目标半无限分式规划的最优性与对偶性

利用一类新的广义一致局部Q连通凸函数,讨论了一类多目标半无限分式规划的最优性与广义Mond-Weir对偶性,给出了相应的最优性条件以及对偶性定理.     

非线性凸半定规划的最优性条件

考虑非线性凸半定规划问题,引入了矩阵函数广义梯度和广义方向导数的定义,讨论了凸矩阵函数的一些性质.并给出了非线性半定规划的最优性必要和充分条件.     

向量优化问题的强有效解的高阶最优性条件

利用凸集分离定理和集值映射的高阶广义相依(邻接)导数,讨论向量优化问题的强有效解的最优性条件.在广义锥次似凸的条件下,获得了无约束向量优化问题的强有效解的高阶必要与充分最优性条件.     

广义岭型主成分估计在降维估计类中的方差最优性质

定义了一类降维估计,称为广义岭型降维估计类.在这类降维估计中,用矩阵求特征值的方法研究了广义岭型降维估计的方差最优性质.证明了它的方差阵最小,方差阵的特征值最小.进一步导出了广义岭型主成分估计的方差和、方差阵特征值乘积及方差阵的正交不变范数最小.