对里卡特算法的改进

本文在文献[1]的基础上,针对分布式环形网的环境,对文献[1]所给算法加以改进,并论证了改进算法的正确性及其在性能方面的优越性.     

一类改进的拟牛顿算法

在利用拟牛顿算法求解非线性无约束优化问题中,本文在文献[8]提出的拟牛顿方程基础上,通过加权形式构造一类改进拟牛顿方程,产生了修正的BFGS校正公式,进而提出改进的拟牛顿算法,在一定条件下证明新算法的全局收敛性。数值实验结果表明,与文献[12]中的拟牛顿算法对比,新算法在迭代次数上更有优势。     

基于改进小波包的堆内构件振动信号去噪方法研究

针对压水堆核电站堆内构件振动监测系统缺少对非平稳监测信号进行有效处理的问题,提出了一种改进的小波包去噪算法,分别对阈值函数以及阈值选取等做出改进,用于更好地识别堆内构件工作状态。应用有限元软件(ANSYS)建立了压水堆堆内构件模型,通过模拟堆内构件流致振动仿真实验,得到吊篮外侧流体域压力激励,并获取了压水堆堆内构件的流致振动信号,验证了改进去噪算法的有效性。结果表明改进算法较好地保留了信号的高低频率特征,相比于传统方法显著提高了信噪比。     

一类求解变分不等式和平衡问题的迭代序列的强收敛定理

给出了一种改进的迭代算法,可用于求解变分不等式和平衡问题,并证明了此迭代序列的强收敛性;推广了文献[1]和[3]的结果.     

基于前缀的BM串匹配改进算法

采用文献[11]求解子串前缀的方法，给出了BM算法一个改进算法。改进算法最坏情况下的时间复杂度达到O(m*n／k)，有效地减少了字符重复比较的次数，提高了匹配效率。     

求解大型线性稀疏方程组改进的中心线法

求解线性方程组问题本是一个非常古老的数学问题,已进行了大量的研究.但随着科学技术的发展.求解问题的系数矩阵的规模变得越来越大,求解大规模稀疏矩阵的线性方程组问题已经成为科学计算中的最重要的问题之一.求解大型线性稀疏方程组的中心线法于1986年提出,文献[7]对其进行了部分改进,本文通过改进文献[7]中偏离中心线的偏离度,重新定义中心线向量,提出了一种与初始向量的选取无关的大范围收敛的迭代算法.与文献[7]的算法比较,本文提出的算法具有大范围收敛、计算量小、精度高的优点.     

改进的堆选法

堆选法是由William 1964年提出,由Floyd改进,并至今一直在数据结构课程和算法设计与分析课程中作为一节主要内容讲述的算法。本文进一步改进了这一算法,大大地提高了算法效率。     

信号的光滑性重构及其在仿真中的应用

分析了文献[1]中分段多项式的光滑性,给出了分段多项式在节点处光滑的相容条件.并通过对输入信号的光滑重构的方法,对文献[1]算法进行了改进.以简单的算例表明了输入信号光滑性重构的有效性.     

约束最优化的Huard算法的改进及收敛速度分析

约束最优化问题是应用非常广泛的一类问题.求解约束最优化问题的方法很多,但各有优缺点,P.Huard 在文献中[1]提出的中心算法也难免如此.由于文献[1]所给的距离函数不太理想,使得迭代速度较慢.文献[2]重新构造了距离函数,讨论了算法的收敛性.本文讨论了算法的收敛速度,阐明了P.Huard 所提出的中心算法收敛慢的原因,并对它进行了进一步的改进,构造了一类距离函数,使收敛速度得列了很大的改善,最后进行了实例的计算与比较.     

分配问题基圈调整算法注记

本文术语符号见[1]。我们在[1]中设计的算法,由于忽视了初始基组的可行性,使它有很大的局限性。为改正这一问题并注意减少迭代次数,本文使用 Vogel 近似法代替最小元素法,使初始基组更接近最优方案。我们设计的这一改进的基圈调整算法,步骤如下:     

非凸函数的一类改进BFGS算法的全局收敛性

文[1]提出了一类改进的BFGS算法,并在目标函数为一致凸的条件下,证明了算法具有全局收敛性。针对该算法,在目标函数为非凸函数时,提出一个假设条件,证明具有wolf线搜索的该算法亦具有全局收敛性。     

大规模网络最大流对偶图算法模型及实现

在网络最大流算法的研究中,为了减少计算量,提出了许多改进的方法.基于图论中的最大流最小割定理,利用网络流图的对偶图的最短路径求网络最大流,对求最短路径的Dijkstra算法进行了研究,给出了一种改进的Dijkstra算法模型,该算法采用了堆排序中的小根堆来选择最短路径结点,使用集合运算对堆中的结点进行处理,使得参加运算的结点数减少,提高了算法的效率.     

信号的光滑性重构及其在仿真中的应用

分析了献[1]中分段多项式的光滑性，给出了分段多项式在节点处光滑的相容条件．并通过对输入信号的光滑重构的方法，对献[1]算法进行了改进．以简单的算例表明了输入信号光滑性重构的有效性．     

非凸函数的一类改进BFGS算法的全局收敛性

文[1]提出了一类改进的BFGS算法,并在目标函数为一致凸的条件下,证明了算法具有全局收敛性.针对该算法,在目标函数为非凸函数时,提出一个假设条件,证明具有wolf线搜索的该算法亦具有全局收敛性.     

一种改进的最近邻聚类算法

提出一种改进的近邻新聚类算法,该算法具有较高的效率,只需计算一遍样本间的广义距离,即可完成初步的聚类。该算法最大特点是：在很大程度上使聚类结果避免陷入局部解;不用预知类别就可对大批数据进行分类,并能指出可能的异常数据。仿真结果证明该算法大大优于LBG法[1]和模糊聚类法[5]     

计算加权Moore-Penrose逆A+M,N的一个改进的并行算法

利用PREPARTAFP和SARWATEDV[6] 的一些结果 ,给出一个计算加权Moore Penrose逆A MN 的改进的并行算法 ,改善了文献 [8]中提出的算法。在与PREPARTAFP和SARWATEDV文 [6 ]中相同的假设下证明了改进的并行算法的时间复杂性和处理机台数分别为 T =0 ((logn) 2 ) ,　 P =max m/n 2 nα/logn ,2r1 / 2 nα(logrlogn)时空积 (成本最优性 ) T× P小于T×P(T和P分别为 [8]中原有并行算法的时间复杂性和处理机台数 )。     

关于自反Banach空间中点到集映象簇的两个算法

本文在自反Banach空问中,定义了点到集映象簇的两个算法,在较弱的条件下,我们证明了算法的收敛性。应用之一,我们改进了[3]中第二章§2定理2的收敛性条件。     

一类广义集值拟变分不等式的迭代算法

研究了Hilbert空间中一类广义集值拟变分不等式的迭代算法,证明了迭代序列强收敛于广义集值拟变分不等式的解,并给出了近似解的迭代算法,本文的结果推广和改进了文献[1,2]等的相关结果。     

列联表规整化对关联规则挖掘算法的改进

关联规则挖掘算法是数据挖掘中非常重要的部分。通过对有趣度参数和列联表规整化的研究，进一步改进了对关联规则挖掘算法。并指出文献[1]中存在的对稳健统计概念的曲解。     

基于改进粒子群算法的移动机器人定位构图研究

为深入探究粒子滤波算法,针对粒子群优化算法易陷入局部最优解问题,利用Levy步长对PSO算法的权重和学习因子进行改进,从而改善了对移动机器人位置的最优估计。基于Levy-PSO算法改进粒子群优化的FastSLAM算法,应用matlab软件平台建立地图,构建仿真环境,阐明具体的仿真流程。改进FastSLAM算法和原算法相比,平均相对误差降低了13.5%,证明了改进FastSLAM算法的有效性。通过ROS平台在室内复杂环境开展了建图实验,在建图效果、建图精度以及算法实时性上都有较好的性能指标。通过仿真实验探讨了路标数量与系统性能的关系,以及机器人运动路径与误差消除效果的关系。