基于新的核函数求解线性规划的原始-对偶内点算法

基于一个新的不显含增长项与障碍项的核函数,对线性规划提出了一种原始-对偶内点算法。这个核函数用于确定算法的搜索方向和度量迭代点与中心路径的距离。基于新的核函数和相应邻近函数良好的分析性质,证明了大步校正和小步校正算法的迭代复杂性阶分别为O(nlogn/ε)和O(nlognε)。     

凸二次规划基于新的核函数的大步校正原始-对偶内点算法

本文对凸二次规划提出了一种基于新的核函数的大步校正原始-对偶内点算法．这种核函数构造新的障碍函数不仅可以定义新的搜索方向，而且可以控制内迭代的过程，使得对凸二次规划提出的大步校正原始-对偶内点算法的多项式复杂性阶改善到O（√n（logn）2log（n／ε）），优于基于经典对数障碍函数的相应算法的复杂性阶．     

求解凸二次规划的新内点算法

对凸二次规划提出了一种基于双障碍三角核函数的大步校正原始-对偶内点算法。通过应用新的技术性引理和这类核函数良好的性质,证明了算法的迭代复杂性为O(n~(2/3) logn/ε),这与目前凸二次规划基于三角核函数的大步校正内点算法最好的迭代复杂性一致。     

带宽自适应的MeanShift目标跟踪算法

针对传统均值漂移(Mean Shift)目标跟踪算法中核函数带宽缺乏良好自适应调整的缺点,提出了自适应调整核函数带宽的Mean Shift目标跟踪算法.该算法首先采用核函数计算目标颜色特征值的概率密度,在视频当前帧目标的最优位置区域由目标颜色特征概率投影生成目标概率密度分布图;然后根据概率密度零阶矩值调整下一帧跟踪窗口...     

单调线性互补问题基于新的核函数的大步校正内点算法

提出了单调线性互补问题基于新的核函数的大步校正内点算法.这个核函数是强凸的,而且它既不是自正则函数也不是经典的对数函数.基于这个核函数,可以定义新的迭代方向和邻近度量.利用这个新的核函数的一些性质,得到新算法的迭代复杂性为O（√n（logn）^2log（n/ε））,这减少了大步校正原始-对偶内点算法的实际计算效果与理论复杂性之间的差距.     

SVM与DTW结合实现语音分类识别

提出一个将支持向量机(SVM)与动态时间归正算法(DTW)相结合的方法,即将DTW内嵌入SVM常用的径向基内积核函数(RBF)中,由此得到一个RBF/DTW混合结构内积核函数,从而实现支持向量机对语音的分类识别.     

4阶收敛的三次卷积插值算法及其边界条件

图像插值是数字图像处理中的基本算法,三次卷积插值算法是图像插值中最常用的算法之一.当插值核函数定义在(-2,2)区间上时,其插值精度可达o(h3),即3阶收敛.为了提高插值精度,文章把核函数的定义区间扩大到(-3,3),此时插值精度可达o(h4).在左、右边界点插值时通过利用相邻采样点数据的相关性来解决数据缺失问题,这样可使全部插值过程达到4阶收敛.     

求解P_*(κ)-水平线性互补问题的核函数内点算法

提出了一个新的核函数,使用该核函数设计了一个求解P*(κ)-水平线性互补问题(P*(κ)-HLCP)的多项式内点算法.为了给出算法的复杂度,首先分析了该核函数的性质;最后,给出了大步更新算法和小步更新算法的迭代复杂度,这些复杂度与目前内点算法最好的复杂度一致.     

基于核独立分量分析的盲多用户检测算法

针对DS-CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,提出了一种改进的核独立分量分析(KICA)算法.该算法首先将五阶收敛的牛顿迭代公式引入到传统的FastICA算法中,同时还引入了一种新的核函数——混合核函数来解决非线性混合信号的分离问题,从而实现了多用户信号检测.最后将所提出的算法与传统的FastICA算法和KICA算法进行仿真比较.结果表明:所提出的算法不仅收敛速度较快,而且具有较小的误码率.     

基于Fr-AF与改进RIDT的QFM-PRBC伪码估计

针对二次调频-伪码调相(quadratic frequency modulated-pseudo random binary phase code,QFM-PRBC)复合信号伪码估计的难题,提出一种基于分数阶模糊函数(fractional ambiguity function,Fr-AF)和改进的三角窗抗干扰核函数(reduced interference distribution kernel based on the triangular window,RIDT)变换的伪码估计算法.应用平方法解决伪码与信息码相位突变问题,并用累加平均减小平方法带来的噪声影响,利用分数阶模糊函数估计平方累加后信号的最高项和次高项系数,重构信号对接收端信号降阶;采用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)对基于三角窗减少干扰的核函数变换加以改进以提取降阶后信号的伪码序列.仿真实验表明了算法的有效性,当累加次数为20且信噪比在-4 dB以上时,伪码可以正确估计.     

二阶锥规划基于核函数凸组合的内点算法

首先给出了一个新的核函数,该函数为两个核函数的凸组合,进而将该核函数应用于求解二阶锥规划原始对偶内点算法中.分析了算法的复杂性并得到了一个关于大步校正方法的迭代界.最后给出了数值试验结果,讨论了参数对算法的影响.     

解线性规划问题的基于新核函数的内点算法

原始-对偶内点算法是求解线性规划问题和非线性规划问题的重要方法。在本文中,给出了一个新的核函数。基于这个核函数可以构造出一个解线性规划问题的原始-对偶内点算法,并计算出了这个算法的一个理论迭代界。     

凸二次优化问题基于有限核函数的新内点算法

本文给出了凸二次优化问题基于一类有限核函数的新的大步校正内点算法.这些核函数是一类相当广泛的函数,它的主要特征是非自正则的,而且在其可行域边界上的值是有限的.利用类似于线性规划的相应算法的分析方法,证明了新算法具有目前最好的大步校正算法的迭代复杂性,即O（√nlognlog（n/ε））.     

Neumann Bessel级数的收敛性

由Neumann Bessel积分算子的核函数K_n(z,ξ)出发, 构造一种Bernstein型核M_n(z,ξ),并证明了带有新核的积分算子在单位圆周Γ((|z|=1)上一致地收敛到每个连续函数f(z),且具有最佳收敛阶.     

正定二次规划内点稳定算法

进一步讨论一种新二次规划的内点算法.该算法不同于传统的内点算法:它不含有原始或者对偶变量的逆,因而在靠近解集附近也有定义(well defined).证明了若目标函数的二次部分为标准正定二次型,则在计算迭代方向时,可以把对(m 2n)×(m 2n)阶KKT系统的求解转化为(n-m)×(n-m)阶KKT系统的求解,从而在很大程度上提高算法的效率.     

粗糙核Littlewood-Paley算子在加权Morrey空间上的有界性

当核函数Ω∈L^q(S^n-1)（1p,κ（ω）上的有界性结果.     

基于Hermite组合核EMD-WT-LSSVM的非平稳非高斯风压预测

运用经验模态分解(EMD)将某大跨度膜结构测点非平稳风压分解为一系列相对平稳的固有模态函数和一个剩余分量.为消除实测风压中噪声对固有模态函数的影响,使用小波变换对每个固有模态函数进行去噪,将去噪后的固有模态函数及剩余分量作为样本输入.分别将径向基核函数、Hermite核函数及Hermite组合核与最小二乘支持向量机结合(LSSVM),运用粒子群算法(PSO)对3种算法的正则化参数及核参数进行智能寻优,建立基于径向基核函数、Hermite核函数及Hermite组合核的PSO-LSSVM风压预测算法,并基于超高层建筑实测风压验证了组合模型的鲁棒性.单点预测结果表明,基于Hermite组合核的PSO-LSSVM的预测算法较其余两种算法具有更高预测精度及泛化能力;空间点预测结果进一步证明了该方法对于非平稳非高斯风压预测的有效性.     

遥感图像分类的多核SVDD算法

将K型核函数和指数径向基核函数分别与径向基核函数组合成多核函数,并利用其构造出性能更加优越的支持向量域描述(SVDD)算法.将提取的遥感图像各波段光谱特征组成特征向量,分别用基于径向基核函数和多核函数的SVDD算法进行遥感图像分类.仿真实验结果表明:改进核函数的SVDD分类算法提高了分类精度,缩短了训练时间.     

END样本下递归密度函数估计的相合性

同分布扩展负相依(extended negatively dependent, END)随机样本具有未知的概率密度函数。 在适当的条件下证明了一类递归密度函数核估计的强相合性和r-阶矩相合性。     

Kantorovich型Shepard算子在Orlicz空间内的逼近性质

以K-泛函和连续模为工具,在Orlicz空间内讨论了Kantorovieh型Shepard算子Lπ,λ(f,x)的收敛性,并引用核函数得出λ>1时相应的逼近阶.