一个修改的非单调BFGS信赖域方法

在MBFGS方法以及一种非单调的搜索技术的基础上,提出了一种非单调BFGS信赖域方法.相对于单调的BFGS信赖域方法而言,该算法采用了非单调技术,使得信赖域子问题的求解更加容易.此外,在一定的假设条件下,证明了算法的全局收敛性.进一步的数值实验验证了算法的有效性.     

一个修改的非单调BFGS信赖域方法

在MBFGS方法以及一种非单调的搜索技术的基础上,提出了一种非单调BFGS信赖域方法.相对于单调的BFGS信赖域方法而言,该算法采用了非单调技术,使得信赖域子问题的求解更加容易.此外,在一定的假设条件下,证明了算法的全局收敛性.进一步的数值实验验证了算法的有效性.     

无约束优化问题的Newton-过滤器算法

构造了求解无约束优化问题的新算法,该算法结合了一般的Newton算法的思想和过滤器线性搜索策略,一方面搜索方向由Newton算法产生;另一方面在接受新的迭代点时,采用过滤器线性搜索策略,确定步长,且新算法是全局收敛的.     

求解非线性最小二乘问题的自适应锥模型信赖域算法

针对非线性最小二乘问题,利用锥模型算法思想,给出了海赛矩阵中二阶信息项的割线近似的不同校正公式,并利用自适应信赖域技术给出了求解非线性最小二乘问题的自适应锥模型信赖域算法.算法中我们允许使用非精确方法近似求解信赖域子问题.文中给出了新算法的全局收敛性和超线性收敛性分析以及数值试验结果.     

无约束优化问题的锥模型回溯过滤信赖域算法

基于锥模型信赖域框架,结合多维滤子集技巧,提出一个求解无约束优化问题的回溯过滤信赖域算法,锥模型比二次模型更一般,其信赖域模型是它的一个特例.而且对比于一般的二次模型,更多地利用了每一个迭代点的信息.本文在通常的假设条件下,分析了算法的全局收敛性.     

求解Fermat场址问题的组合算法

提出一种由信赖域方法和梯度法相结合的求解Fermat场址问题的新算法．该算法在迭代中先采用信赖域法，当出现内循环时。则改用不做线搜索的梯度法．算法运算简单，具有全局收敛性，并克服了信赖域算法产生内循环时造成的运算量大和梯度法收敛速度慢的缺陷。     

一个自动确定信赖域半径的锥模型信赖域方法

自适应信赖域算法由于利用了对算法有重大影响的有关当前迭代点的信息,提高了算法的效率,因此对于无约束最优化问题提出一个锥模型自适应信赖域算法.算法中信赖域半径采用新的自适应修正策略.算法在每步迭代中以R-函数变化的速率、水平向量信息以及当前迭代点的一阶导数信息来修正信赖域半径的大小,使得信赖域半径的修正依据于问题本身,克服传统信赖域算法中没有利用当前迭代点的信息修正信赖域半径的缺点.在一定的条件下简洁地给出了算法的全局收敛性分析.算法丰富了已有的自适应信赖域算法.     

基于非单调技术的ODE型算法

将非单调技术与信赖域ODE算法相结合,提出了一种求解无约束优化的新算法,从而减少了迭代次数以及信赖域子问题的计算次数.并给出在一定条件下算法的整体收敛性,数值试验表明算法有效.     

基于信赖域技术的局部收缩的微粒群算法

为了改善标准的微粒群优化算法(SPSO)的性能,给出一个新的速度更新策略——局部收缩策略,且把信赖域技术引入PSO算法中进行惯性权重的动态调整,提出一个新的微粒群优化算法——基于信赖域技术的局部收缩的微粒群算法.新算法(NPSO)保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.利用10个测试函数测试新算法的性能,并分别与SPSO、与混沌相结合的微粒群算法(PSOC)、具有被动聚集的微粒群算法(PSOPC)、SPSO的全局版本及带有收缩因子的微粒群算法(CPSO)比较,实验结果表明,新算法(NPSO)大大地改善了实例测试函数的表现.       

无约束优化问题的多重滤子线搜索信赖域方法

结合多重滤子、线搜索和非单调技术,对无约束优化问题提出新的非单调信赖域算法.当试验点迭代不成功时,采用多重滤子线搜索,尽量减少重新求解信赖域子问题的次数,从而降低了计算量.在一定的条件下,给出新算法的全局收敛性证明.     

一类新拟牛顿算法的全局收敛性与数值试验

在Hiroshi Yabe等提出的新拟牛顿方程基础上,给出一类新拟牛顿算法(称为MBFGS算法),同时在一定的假设条件下,结合Wolfe搜索准则,证明了MBFGS算法具有全局收敛性,并进行了数值试验,结果表明,对于一般的无约束优化,本文的MBFGS算法是正确和有效的.     

无约束最优化问题中修改的BFGS方法

本文对BFGS公式进行修正,形成了MBFGS公式,并结合Wolfe-Powell型非精确线性搜索准则设计出了MBFGS算法,通过对目标函数合理的假设证明了该算法具有全局收敛性,又运用Matlab编写程序实现了该算法,初步的数值例子表明了该算法是有效的,并且有收敛速度快的特点.     

基于非单调线性搜索技术的修正HS共轭梯度法

基于拟牛顿法中MBFGS修正技术,对HS共轭梯度法中搜索方向的计算公式进行了修正,在较弱的条件下,结合非单调Armijo线性搜索技术,证明了所提出的修正HS共轭梯度法具有全局收敛性,最后通过数值实验验证了所提出的算法的有效性。     

A Real-time Face/Hand Tracking Method for Chinese Sign Language Recognition

This paper introduces a new Chinese Sign Language recognition (CSLR) system and a method of real-time tracking face and hand applied in the system. In the method, an improved agent algorithm is used to extract the region of face and hand and track them. Kalman filter is introduced to forecast the position and rectangle of search, and self-adapting of target color is designed to counteract the effect of illumination.     

基于核相关滤波的飞行员手势跟踪研究

结合飞行员操作过程中手部的运动特点,针对核相关滤波器跟踪算法在目标尺度变化和快速移动时存在的问题,提出了一种结合了手势检测与核相关滤波跟踪算法的飞行员手势跟踪方法。首先,将肤色分割与背景减除进行有效的融合,对静态手势进行快速检测。然后,使用KCF算法对定位的手势区域进行跟踪以获取手势实时位置和轨迹。跟踪过程中比较手势检测与手势识别所得到的手部信息,当出现偏差时对搜索框进行更新。从而实现有效的手势检测与跟踪。实验结果表明,该方法可以实现对飞行员变形手势快速、准确的实时跟踪,对部分遮挡和尺度变化有很好的适应性,能够满足后期飞行员手部行为分析的要求。     

A novel multi-sensor multiple model particle filter with correlated noises for maneuvering target tracking

Aiming at the effective realization of particle filter for maneuvering target tracking in multi-sensor measurements,a novel multi-sensor multiple model particle filtering algorithm with correlated noises is proposed.Combined with the kinetic evolution equation of target state,a multi-sensor multiple model particle filter is firstly constructed,which is also used as the basic framework of a new algorithm.In the new algorithm,in order to weaken the adverse influence from random measurement noises in the measuring process of particle weight,a weight optimization strategy is introduced to improve the reliability and stability of particle weight.In addition,considering the correlated noise existing in the practical engineering,a decoupling method of correlated noise is given by the rearrangement and transformation of the state transition equation and measurement equation.Since the weight optimization strategy and noise decoupling method adopt respectively the center fusion structure and the off-line way,it improves the adverse effect effectively on computational complexity for increasing state dimension and sensor number.Finally,the theoretical analysis and experimental results show the feasibility and efficiency of the proposed algorithm.     

新的结合非线性互补问题函数的逐步二次规划滤子算法

对于结合非线性互补问题(nonlinear complementary problem,NCP)函数的逐步二次规划(sequential quadratic programming, SQP)滤子算法,提出一种新方法来构造滤子,目的是为了使滤子的接受条件更宽松,降低进行可行性恢复的机率.对于改变滤子构造后会引起的滤子点数量过多的问题,又给出一种限制滤子点数量的办法.另外,通过一些数值例子对这种新算法进行检验,事实证明这种算法是有效的.     

基于极大后验估计的STUKF算法跟踪再入弹道目标

针对弹道导弹再入阶段飞行受力情况复杂多变,状态噪声未知时变的非线性跟踪问题,提出基于极大后验估计的STUKF非线性滤波跟踪算法。该算法采用最小偏度单行采样策略,在保证跟踪精度的同时,提高实时性;引入带有多重次优渐消因子的强跟踪算法,在线调整状态一步预测均方误差阵,提高系统对突发机动跟踪的稳定性;采用指数加权的方法,利用次优无偏MAP时变噪声统计估计器,在线估计未知系统过程噪声的统计特性,提高系统应对噪声变化的能力。仿真结果表明:该算法具有比不敏卡尔曼滤波算法(UKF)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)更好的跟踪性能。     

网络环境下基于差值的聚合查询策略

聚合查询(GNN)在网络环境中是一个相对比较新的操作.与传统的只有一个查询结点的任意性,使得GNN查询比只有一个查询点的kNN查询复杂得多.文章提出了一种基于2个查询点的差值聚合查询,基于单查询点的YPK-CNN,利用双曲线性质把查询空间分成几大部分,在此基础上计算出双曲线的渐近线以简化删减条件,直接删减掉不符合条件的搜索空间.实验结果显示,针对这种特定的差值聚合查询,我们所提出的基于双曲线渐近线过滤策略的查询算法要比基本查询算法在查询响应时间和访问结点次数方面更高效.