生命周期不等条件下的约束资本预算优化模型及算法

给出了约束资本预算优化模型的一般数学表达式．根据詹姆斯·范霍恩的共同生命周期法的理论，提出了一种对不同生命周期项目组合的约束资本预算优化的新算法．通过算例，说明了新算法与原有算法的差别，结果表明新算法具有更为优化的特征．     

一种新的单层神经网络学习算法分析模型

提出了适用于单层神经网络快速学习算法分析的一种新模型——广义系统辨识模型，分析了Ｋａｒａｙｉａｎｎｉｓ的快速ＢＰ算法．研究结果表明：利用所提出的新模型，能有效地进行单层神经网络学习算法的性能分析     

NARMAX模型辨识的直交化最小二乘新算法

基于实际中常用的ＣＧＳ（ＣｌａｓｓｉｃａｌＧｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ）、ＭＧＳ（ＭｏｄｉｆｉｅｄＧｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ）、ＨＴ（ＨｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）及Ｇｉｖｅｎｓ算法，给出了１类改进的直交化最小二乘新算法，分别称之为改进的ＣＧＳ、ＭＧＳ、ＭＨＴ及ＭＧＶ算法，改善了原算法的数值稳定性．将改进算法用于非线性ＮＡＲＭＡＸ模型辨识，构造出了１种新的模型结构与参数辨识的一体化算法．新算法基于逐步回归进行模型选项并消去模型中的冗余项，保证了最终模型的结构优化，并可给出比Ｂｉｌｉｎｇｓ等算法精度更高的参数估计．仿真结果证明了文章中算法的优越性     

具有比例积分结构的模型算法自适应控制器

通过构造新型目标函数,并且采用加权预测控制律代替一步预测控制量,得出了一种具有比例加积分结构的自适应模型算法加权控制器．该控制器能实现无偏差跟踪参考输入轨迹．仿真结果表明,对于时变对象,新算法自适应控制比基本型模型算法控制具有更强的鲁棒性．     

透视投影下的镜面反射表面形状恢复新算法

针对含有镜面反射的表面形状恢复问题，提出一种透视投影下基于Ward模型的从明暗恢复形状的新算法．首先，假设光源处在相机的光心处，并引入光强衰减距离因子，用Ward模型建立含有强镜面反射的表面反射图方程，进而由反射图方程构造透视投影下关于形状深度信息的偏微分方程，并用Lax-FriedrichsSweeping方法和改进的非线性黏性因子求解该偏微分方程，得到表面三维形状．所提出的新算法具有准确可靠的特点，比同类算法更加稳定．对合成花瓶图像的实验表明，与基于正交投影的算法相比，新算法恢复高度的平均误差下降了13．5％．     

基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型及其约简算法

针对k等价度容差关系,提出了一种基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展．在此基础上,定义了变精度粗糙集模型约简的概念,讨论了一种刻画属性重要性的新指标,提出了一种启发式约简算法．该算法能从搜索空间中不断地添加重要的属性,并且删除不重要的属性,从而降低了约简的时间复杂度．最后,通过实例说明该算法的有效性．     

线性系统参数估计的改进凸多面锥法

文章对现有的凸多面锥法进行了改进．改进方法采用旧凸多面锥的边的凸组合来求新多面锥的新边,从而提高了算法的稳定性．并且将凸多面锥算法扩展到输出误差模型的参数估计上．仿真算例验证了改进方法的有效性．     

基于互信息的语言模型回退平滑算法

针对二元模型,提出了一种基于互信息的回退（MI Back-off）平滑算法．从互信息的角度,分析词之间的搭配关系,根据模型中每个二元对的互信息对其概率进行不同程度的折扣,并利用低阶模型对零概率事件进行补偿,通过极小化困惑度的原则体现新算法的合理性．在不同类别测试集下,该平滑算法与传统Katz平滑算法相比,模型困惑度下降均超过20％。     

基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法

为了提高标准最近邻数据关联算法的关联效果，提出了基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法．改正了Hong提出的多速率运动模型中关于过程噪声的一处错误，然后把该模型应用于最近邻数据关联算法，并推广到多帧情况．新算法使用序列关联量测更新目标状态，有效降低了最近邻算法中误关联对跟踪效果的影响．仿真结果表明，该算法在减少计算量的同时大大减少了跟踪丢失率。     

利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别

为了提高语音识别系统的性能,基于全域优化的思想,提出了一种用于训练连续隐马尔柯夫模型（ＣＨＭＭ）的新算法——基因算法,并将该算法用于语音识别．用该算法训练ＣＨＭＭ,可得到最佳的模型参数,从而提高了语音识别率．利用该算法训练ＣＨＭＭ,不需要对ＣＨＭＭ的每一个参数单独进行估值,能够在一定的程度上提高训练速度．文中阐述了整个算法,给出了计算机模拟结果,并与传统的训练方法进行了比较．