非高斯乘性噪声环境下伪码捕获方法

针对非高斯乘性噪声环境提出了一种伪码捕获方法,将伪码捕获等价为假设检验问题,利用局部最佳检测算法推导出非高斯乘性噪声环境下的伪码捕获检测统计量.给出了基于局部最佳检测算法的捕获结构,并与传统的平方和检测器和非高斯加性噪声环境下局部最佳检测器进行了性能仿真对比.结果表明,文中所提出的捕获方法在非高斯乘性噪声环境下检测性能有较大幅度的提高.     

基于有序子窗搜索的非局部约束稀疏角度锥束CT重建算法

为了在稀疏角度扫描条件下更好地去除重建图像中的条状伪影和保留细节信息,将非局部先验引入锥束CT重建.基于有序子集投影划分思想,提出了有序子窗搜索算法,用以解决锥束CT迭代重建算法中非局部先验计算量过大的问题.该算法将每一个体素的搜索窗划分为M个不重复的子窗,每次迭代中选取不同子集元素计算非局部先验约束.实验结果表明,通过非局部先验约束,可以获得质量更好的重建图像.而且无论是在主观视觉效果方面,还是在峰值信噪比和结构相似性指标等客观评价指标方面,有序子窗搜索算法和传统非局部算法的重建结果均无明显差别,但前者可以明显降低先验项的时间复杂度.     

Banach空间渐近非扩张非自映象的不动点迭代

设E是具有一致正规结构的实Banach空间,其范数是一致Gateaux可微的,设C是E的非空有界闭凸子集.T:C→E是渐近非扩张非自映象.证明了在适当条件下,渐进非扩张非自映象的广义Reich迭代序列的强收敛性,从而改进和推广了Reich、Witemann等人的结果.     

渐近非扩张型映射的不动点定理

证明设X是具一致正规结构的Banach空间，C是X的非空有界子集，T：C→C是渐近非扩张型映射且存在某个No∈N使得T^N0在C上连续，进一步设存在C的非空闭凸子集E具有性质(P)，则T在E中有不动点。     

由拟凸泛函构造的非凸收缩核

Banach空间中的非空闭凸子集是收缩核.通过一致连续的非负拟凸泛函构造了Banach空间中的两个非凸收缩核,其中一个是锥中的子集,另一个不需要限制在锥中,但是需要空间是无穷维的以及泛函是偶的条件.推广了已有文献中由一致连续非负凸泛函构造非凸收缩核的结果,并且在连续函数空间中给出了具体的例子.     

渐近非扩张映射的迭代收敛定理

E是实Banach空间,其范数是一致G可微的;K是E的非空闭凸子集,T:K→K是具有序列{kn}(∪)[1,∞},limknn→∞=1的渐近非扩张映射.在一定条件下,讨论的迭代序列{xn)强收敛到T的1个不动点.     

Banach空间中渐近非扩张映射的渐近行为

设X为一致凸Banach空间,且其对偶空间具KK性质.C为X的非空闭凸子集,{Tn }∞n=1为C上一族渐近非扩张映射.本文主要给出了{Tn }∞n=1的弱收敛定理,同时利用相关的映射构造了{Tn }∞n=1的不动点.     

渐进非扩张映射修正Halpern迭代算法

1 预备知识 设K是Banach空间E的非空闭凸子集, 称T:K→K为渐进张映射,若存在一个满足条件limn→∞θn=0的正数序列{θn}使得‖Tnx-Tny‖(1+θn)‖x-y‖,x,y∈K.称θn≡0,则T为非扩张映射.     

Banach空间中一类算子的强收敛定理

研究了自反的Banach空间中非空凸非扩展保核收缩序列的M-收敛性问题，主要证明了：设E是自反的Banach空间，B是E的闭凸子集，{C0}是B的非空凸的非扩展保核收缩序列,若C0=M-LimC0存在且非空,则C0是B的非扩展保核收缩凸核。     

一类广义非扩张映射的不动点的迭代逼近

本文讨论了任意实Banach空间x的非空闭凸子集E上一类广义非扩张映射的不动点的迭代逼近方法，给出了形如xn＋1=αnTxn^k＋1＋（1-αn）xn^k＋2的序列的不动点的存在性与唯一性，其结果推广和改进了文[1]和[2]的一些结论.     

正则Lipschitz规划的一阶最优性条件和最弱约束规格

讨论了正则的Lipschitz规划的一阶最优性条件,其主要研究工具是局部Lipschitz函数的广义梯度.给出了无等式约束的正则Lipschitz规划的一阶约束规格,并且证明了这种约束规格是最弱的。     

一类非可微广义分式规则的最优性必要条件

在Kuhn-Tucker约束品性下,给出了一类非可微广义分式划解的Kuhn-Tucker型必要条件,提出的问题和所得的结果是对现有文献的改进和推广。     

优化问题中的基本约束规范及其相互关系

分析了优化问题中的基本约束规范,如LICQ,Abadie CQ,Slater CQ,Cotter CQ ZangWill CQ,Kuhn-Tucker CQ。针对等式与不等式约束优化模型,讨论了它们之间的相互关系,并给出了它们之间的相互关系图。     

一类不可微广义分式规划的Kuhn-Tucker型必要条件

在Arrow-Hurwicz-Uzawa约束品性下,给出一类目标函数的分子分母是可微函数与凸函数之和差的广义分式规划问题的Kuhn-Tucker型必要条件,并给出其特例(目标函数中含支撑函数)的Kuhn-Tucker型必要条件.所提出的问题及所得结果相对现有文献更具一般性.     

基于规划理论的最小二乘法改进及其在Markov跳变系统参数估计中的应用

分析了高斯最小二乘法在Markov跳变系统参数估计中的局限性,即不能够直接解决带有约束条件的拟合问题。而Markov跳变系统的转移概率矩阵要满足列和为1的约束,同时在多次观测值中有部分数据是未知的。根据规划问题为带有约束条件的极值问题,且约束条件中决策变量的个数可以多于目标函数中决策变量个数的特点,将Markov跳变系统参数估计问题转化为非线性规划问题。从求解的角度出发,将非线性规划问题转化为凸规划,同时给出了具体的转化方法。从理论上说明了转化后的凸规划问题在满足库恩-塔克条件的前提下,库恩-塔克点一定为全局最优解。最后给出仿真算例,说明结论的合理性。     

关于一类不可微非线性规划的约束品性

就一类在凸集C上目标函数为黎普希兹连续的带有可微不等式约束的非线性规划问题(P),在广义Kuhn-Tucker约束品性或广义Arrow-Hurwicz-Uzawa约束品性的条件下,研究了问题(P)的Kuhn-Tucker型必要条件.并且说明了当C为开集时相应的规划问题是问题(P)的特殊情况;目标函数为可微函数与凸函数的和时的相应的不可微非线性规划问题也是问题(P)的特殊情况;以及目标函数由黎普希兹连续的函数的商式构成的相应的分式规划问题也是问题(P)的特殊情况.     

非光滑多目标规划解的必要条件

ＦｒｉｔｚＪｏｈｎ型和Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ型的必要条件一直是最优化理论中引起人们极大兴趣的问题。本文利用右上Ｄｉｎｉ导数，引用集合在一点的收敛向量的概念，建立了非光滑多目标规划中的ＦｒｉｔｚＪｏｈｎ型和Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ型的必要条件。     

复合优化问题的ε-对偶间隙性质和ε-强对偶

利用共轭函数的上图性质,并引入2类新的约束规范条件,等价刻画了复合优化问题与其Lagrange对偶问题之间的ε-对偶间隙性质、εε-强对偶和ε-Farkas引理.     

复合优化问题的ε-对偶间隙性质和ε-强对偶

利用共轭函数的上图性质,并引入2类新的约束规范条件,等价刻画了复合优化问题与其Lagrange对偶问题之间的ε-对偶间隙性质、εε-强对偶和ε-Farkas引理.     

具内部锥类凸集值优化问题超有效元的Kuhn-Tucker最优性条件

在Hausdorff局部凸拓扑线性空间中考虑具内部锥类凸函数约束集值优化问题(SOP)的超有效元.在内部锥类凸和条件(CQ)成立的假设下,利用择一性定理得到了向量集值优化问题(SOP)超有效元的Kuhn-Tucker型最优性充分必要条件.