ARMA模型参数估计的GW-LS两段算法

提出了新的GW-LS两段算法,很好地改善了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的性能。首先摈弃传统的拟合到AR模型的思考方法,而是基于ARMA模型的相关函数用Gevers-Wouters(GW)算法对ARMA模型拟合到高阶滑动平均(MA)模型;然后在拟合的MA模型参数基础上,用最小二乘(LS)算法求解一个不相容的线性方程组,从而估计出ARMA模型参数。最终的仿真实例说明了本算法较高精度、较快速度的收敛特性。     

一类改进的蚁群算法及其收敛性分析

在基本蚁群算法的基础上,提出了一类改进的蚂蚁算法,并证明了当算法迭代次数n充分大时,对于任意小ε>0,算法至少一次找到最优解的概率P*(n)≥1-ε,当n→∞时,P*(n)→1.数值实验表明,改进的算法在取得满意搜索结果的同时,能减少算法的计算量.     

跨越函数法:一类全局优化的新策略

提出了一类求解全局优化问题的新策略:跨越函数法.与以填充函数法为代表的一类全局优化方法相比,跨越函数法直接凸显了在求解全局优化问题时构造辅助函数的目的,并能仅通过一次迭代跨越函数值比当前局部极小值高的区域,而直接找到原函数f(x)的位于函数值比当前局部极小值低的区域中的局部极小点,通过有限次迭代,找到全局最优解.     

基于SVM的人脸识别方法研究

在人脸的特征提取及分类识别实验中,使用K-L变换提取了人脸图像的数字特征,用SVM进行分类识别,对40个人的280幅图片构成的训练样本集构造基于支持向量分量的两个不同核函数的分类器。对这40个人的其他120幅图片构成的测试样本集分类,两种分类器分别取得了9.83%和10.08%的分类错误率,分类器达到了很好的效果。