一类非精确线搜索下的混合共轭梯度算法

给出了一类在非精确线搜索下的混合共轭梯度算法,对李荣生提出的NCG算法进行了改进,在算法的迭代过程中,保持了迭代方向的下降性,在较弱的条件下证明了全局收敛性,数值试验表明该算法是相当有效的.     

一类Wolfe搜索下的共轭梯度法及其全局收敛性

构造一个新的求解无约束优化问题的非线性共轭梯度公式中βk参数的计算公式,采用该公式得到Wolfe非精确线搜索的新算法,并证明新算法具有全局收敛性,并用数值实验验证新算法是有效的.     

色散型光学双稳系统中的随机共振

运用统一色噪声近似理论、最速下降法理论和随机共振的双态理论推导出在色散型光学双稳系统中由于注入相干光的强度和位相的波动所引起的乘性噪声并在外部周期性弱信号共同驱动下系统的平均首次通过时间和系统信噪比的解析表达式,分析了不同的初始条件下,噪声的关联时间和噪声的强度对首通时间和信噪比的影响,通过对信噪比曲线的研究,分析了系统的随机共振现象.     

基于区间套混沌搜索的混合优化方法

基于对Logistic映射混沌变量概率分布的研究,提出了一种区间套混沌搜索方法,避免了混沌搜索的盲目性.将区间套混沌搜索方法与共轭梯度法结合,提出了一种混合优化方法,利用区间套混沌搜索方法搜索到近似最优点,再用共轭梯度法求得最优点.数值计算结果表明,该方法可显著提高优化效率.     

一类超线性收敛的投影非拟牛顿算法

本文将梯度投影与非拟牛顿法相结合，给出了一类求解线性约束非线性规划问题的新算法。在一定的条件下，证明了该算法的全局收敛性和超线性收敛性。     

求解带球约束的变分不等式问题的二次外梯度投影算法

二次外梯度投影算法是求解变分不等式问题的一种重要算法 .在这种算法中 ,每迭代一次需要计算两次投影 :第一次为到可行域上的投影 ,第二次为到可行域或可行域与一超平面的交上的投影 .本文对现有的变分不等式问题的二次外梯度投影算法进行分析 ,并对可行域为球的二次外梯度投影算法的计算过程进行简化 .最后 ,我们给出了数值分析 .     

无约束最优化的共轭梯度路非单调信赖域算法

提供了无约束最优化问题的共轭梯度路径非单调信赖域算法。进而获得了共轭梯度路的一些重要性质。基于这些性质和一些合理的假设，证明了算法具有整体收敛性和保持局部超线性收敛速率。     

BP网络激励函数的研究

研究BP算法中激励函数f对收敛速度的影响 ,并将其用于传感器静态误差的综合修正 ,实验证明取得了较好的效果 ,得出了陡峭函数收敛快的结论     

求解线性不等式组的一类无约束极值方法

求解线性不等式组可行解的方法会带来计算的不稳定性或者是低效率。提出了一类新的求解线性不等式组可行解的方法——无约束极值方法。在非空的线性不等式组可行域的相对内域上建立一个非线性极值问题,根据对偶原理,得到一个对偶空间的无约束极值问题和原始、对偶变量之间的简单线性映射关系,将原来的求解线性不等式组问题转化为一个无约束极值问题。应用了Newton法和共轭梯度法。数值实验结果表明,此方法是有效的。     

新的变步长归一化最小均方算法

为了解决最小均方 (L east Mean Square,L MS)算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾 ,提出了一种新的变步长归一化 (Norm alized) L MS(NL MS)算法。这种算法根据滤波器系数的梯度计算新的步长。当算法尚未收敛时 ,使用较大的步长 ;随着收敛程度的加深 ,逐渐减小步长。试验显示了该算法具有很好的收敛性能和跟踪性能。与其它的变步长L MS算法相比 ,该算法在标准 NL MS算法基础上增加的运算量和存储量都很少且与阶数无关 ;而且该算法的参数受观测噪声的影响很小 ,在观测噪声强度发生变化的情况下不需要重新调整参数 ,仍然可以保持很好的收敛性能