一种基于异常的自适应非选择性算法研究

本文研究的重点是检测器生成算法，在非选择性变异算法（Negative Selection Mutation，NSMutation）的基础上，提出了一种自适应非选择性算法，完成了算法的设计、性能分析和实验。实验结果表明，新算法在正确检测、错误检测、计算时间上都表现出优越的性能。     

求解强伪单调变分不等式和不动点问题公共点的投影算法

研究求解强伪单调变分不等式和不动点问题公共点的投影算法，提出一个惯性形式的投影算法，在映射f强伪单调非Lipschitz连续，U为非扩张映射的条件下证明算法的强收敛性.最后，数值实验验证算法的有效性.     

数据挖掘中的剔除非频繁项超集法

在关联规则数据挖掘中，根据非频繁项的超集仍是非频繁项的结论，总结出一种高效的关联规则算法：剔除非频繁项超集法，并与经典的Apriori算法作比较，其效率比Apriori算法高。     

退化约束不可微规划的一个次梯度算法

文[1]给出了求线性等式与变量非负约束不可微凸规划近似解的一个算法。该算法不论是近代过程还是收敛性证明都强烈地依赖约束集非退化这个条件，本文放弃非退化假设，设计了一个近似解的迭代算法，并证明了算法有限次迭代后终止于所考虑问题的一个近似解点。     

智能天线几种非盲算法性能仿真的比较

介绍了无线通信CDMA系统中智能天线非盲算法求权模型，用迭代的自适应算法进行了模拟，获得了三种常用的非盲算法在不同运动环境下的仿真结果，并进行了性能比较。     

递归问题的非递归算法及效率分析

给出了程序设计中两种递归问题的非递归算法实现过程，并与递归算法进行比较，结果表明，非递归算法在时间复杂度与空间复杂度两项指标上均优于递归算法，且不使用系统栈，执行过程不依赖于函数或过程的重复调用，有更大的灵活性，可以应用在程序与软件设计中．     

求解一类（0,1,2）规划问题的二级定界组合算法

提出了一种求解一类（０，１，２）规划问题的二级定界组合算法，该算法采用二级高位优先的先成算法，按目标函数的一定排列顺序有规划地生成所有组合，采用二级定界组合算法，有效地删除大多数非可行组合和非最优组合，大大减少了搜索组合的个数，具有较高的计算效率。     

递归算法非递归化的一般规律

尽管递归算法具有结构简练、清晰、可读性强、正确性容易得到证明等优点，但递归算法在执行过程中会耗费太多时间和空间。为了追求算法的时空效率，特别是使用不支持递归的程序语言的情况下，必须将递归算法转化为非递归算法，问题才能得到有效解决。为此，给出了递归算法转化为非递归算法的一般方法，并以Hanoi塔问题、二叉树的中序遍历问题为例进行了详细地分析。     

非合作通信中调制识别算法研究进展

 概述了非合作通信中调制识别技术的概念、内涵；介绍了经典调制识别算法和智能调制识别算法的基本原理与处理流程，分析了每类算法的优势以及存在的问题；针对现有调制识别算法存在的问题，探讨了非合作通信中调制识别算法的发展方向。     

一个求解广义圆锥互补问题的光滑非精确牛顿法

研究一个求解广义圆锥互补问题的光滑非精确牛顿法.该算法基于一个新的光滑函数，将广义圆锥互补问题等价转化成一个光滑的非线性方程组，然后利用非精确牛顿法求解此方程组.算法在每次迭代时只需求解牛顿方程的一个近似解，因此适于求解大规模广义圆锥互补问题.在适当条件下，证明算法具有全局和局部二次收敛性质.数值实验结果表明算法是非常有效的.     

非周期信号数字滤波综合方法

具有非周期频谱特性的衰减直流分量，通常滤波器难以消除，给系统分析带来误差本文利用关联滤波算法消除非周期分量的影响，给出了具体算法，并对计算结果进行了验证。     

基于分水岭算法的磁共振脑图像自动分割

基于分水岭算法，提出了一种新的非脑组织去除和自动的脑磁共振图像的分割方法，利用区域合并技术克服分水岭算法固有的过分割问题，通过参数的设置，可以将图像中的非脑组织去除掉；对已去除非脑组织的图像，巧妙地将分水岭算法、区域合并和κ—均值算法相结合，可进行全自动地分割，效果良好。     

求解凸可行问题的非精确变样本采样投影算法

【目的】构造求解大规模凸可行问题的有效算法，以克服现有算法要求投影运算具有显式表达式或者可以求得精确投影的局限。【方法】借助非精确近似技术和变样本采样技术，提出求解凸可行问题的非精确变样本采样投影算法。【结果】在样本增长率和非精确参数满足一定的条件下，证明了算法依概率1的收敛性。然后在样本增长率分别为几何增长和多项式增长的条件下，分析了算法的收敛率和计算复杂度。特别地，当样本率呈几何增长时，算法具有线性收敛率。【结论】数值实验结果验证了算法的有效性。     

基于有序非自然竞争的动态比较算法

利用初级竞争模型与静态比较算法，提出了有关有序非自然竞争的几个重要概念，其中自比较特别有用，建立了动态比较算法解决有序非自然竞争中的多轮竞争问题。     

非完整指纹图象的处理

根据非完整指纹图象的特点，总结并提出了对非完整指纹图象处理的方法和算法，并以此为基础，建立了非完整指纹图象处理软件包。这些方法和算法用８０８６宏汇编语言编程，并在ＩＢＭ ＰＣ／ＸＴ－２８６数字图象处理系统上实现。     

基于最优权重的三维非局部均值图像去噪算法

将二维非局部均值的优化理论和收敛性定理推广到三维情形，并提出了具有最优权重的三维非局部均值算法。首先通过最小化L₂估计的上界，得出了三维非局部均值算法的自适应平滑参数的最优加权。接着证明提出的算法在统计上是以最优速度收敛的。仿真实验表明，与其它去噪方法相比，本文算法能够有效去除各类方差稳定的独立同分布随机噪声，并且具有更好的估计结果。     

一个矩阵问题的判定算法

本文为非负方阵不可约性和非周期性的判定给出了实现算法。作为非构造性的求解算法，这是个典型的例子。     

基于改进无迹卡尔曼滤波的多径估计算法

【目的】在导航定位系统中，基于卡尔曼滤波框架的多径误差抑制算法是提高定位精度的有效方法。但是，在算法的过程噪声和观测噪声协方差初值的选取不当时，会导致估计结果误差很大甚至发散。另外，由于此类算法是基于最小均方误差准则，算法在受到非高斯噪声干扰时尤其是重尾非高斯噪声，会出现估计精度显著下降的问题。【方法】为了在高斯噪声和非高斯噪声下都能够保持较好的多径估计结果提高定位精度，本文提出一种自适应最大相关熵无迹卡尔曼滤波(adaptive maximum correntropy unscented kalman filter, AMCUKF)多径估计算法，算法在观测更新过程中引入最大相关熵作为优化准则，以解决在非高斯噪声下的估计精度下降的问题，在噪声协方差更新过程中用观测量的残差序列对噪声协方差矩阵进行递归更新，取代过程噪声和观测噪声协方差初值的选取。【结果】在高斯噪声和非高斯噪声下分别进行了仿真实验，通过与两种基于卡尔曼滤波框架的估计算法进行对比表明，AMCUKF多径算法不仅能够在高斯噪声下保持较好的多径估计结果，而且在非高斯噪声下也能够保持更高的多径估计精度，有效抑制非高斯噪声的干扰。     

半无限规划的一个对偶参数化的SQP算法

基于非单调SQP算法的优点，给出半无限规划问题的一个结合SQP技术的对偶参数化算法，并给出了算法的收敛性证明。     

钝体尾流的双重小波包分解

根据湍流相干结构和非相干结构不相关的特性，提出了一种钝体尾流双重小波包分解的新算法，将湍流的运动分解成相干分量和非相干分量，该算法以湍流相干分量和非相干分量的相关系数作为迭代的控制指标，减小了过去算法中的随意性，用该算法对大长宽比的钝体尾流三维超声波流速仪测量数据的分析表明：1)钝体间距与宽度之比大于4时，钝体间的相互影响可以忽略不计；2)流线型的钝体尾流紊动强度较小。