非线性lp问题的极大熵方法

在非线性l1问题极大熵方法的基础上,构造了非线性l(0＜p＜1)问题的极大熵方法.为了克服lp问题的非光滑性,导出了极大熵函数,并证明了极大熵函数列的收敛性.根据同伦算法证明了极大熵函数的最优解序列逼近于非线性lp问题的最优解,并提出了解决计算过程中易于溢出的方法.最后,数值仿真表明算法是十分有效的.     

一类连续minimax问题的区间极大熵算法

讨论了目标函数为C^1类函数的连续型minimax问题的区间极大熵算法。通过构造目标函数的极大熵函数及其区间扩张，利用区域二分原理和无解区域的删除原则，建立了求解连续型minimax问题的区间极大熵算法，证明了算法的收敛性，给出了数值算例。数值结果表明，其算法是可靠和有效的。     

非线性互补问题的熵函数法

提出了求解非线性互补问题的熵函数法 .证明了熵函数逼近问题解的存在性和唯一性及算法的全局收敛性 .数值算例表明了算法的有效性     

一类连续型minimax问题的区间斜率算法

讨论了目标函数为一阶连续可微的无约束连续型minimax问题的区间算法.利用连续型极大熵函数和区间斜率法,通过建立区间扩张和无解区域删除检验原则,构造了求解连续型minimax问题的区间斜率算法,证明了算法的收敛性,并给出了数值算例.相关结论和数值结果都表明,其方法是可靠和有效的.     

非线性凸规划的熵函数法

提出了求解非线性凸规划的熵函数法．分析了算法的性质,证明了熵函数逼近问题解的存在性和唯一性．最后,用数值算例表明了该算法的有效性．     

Min-Max-Min问题的区间极大熵算法

讨论了目标函数和约束函数都是一阶连续可微的离散Min-Max-Min问题.利用罚函数法和极大熵函数思想将问题转化为无约束可微优化问题,构造了极大熵函数的区间扩张并证明了它的收敛性,给出了无解区域删除原则,建立了区间极大熵算法,理论证明和实例计算表明算法是可靠和有效的.     

一种求解多目标优化问题的有效算法

为突破求解多目标优化问题已有方法的局限,研究一种新的全局收敛算法,其中目标函数和约束条件均为一阶连续可微函数。该方法结合理想点法和调节熵原理将带约束多目标优化问题转变成无约束问题,构造函数的区间扩张和无解区域删除原则,建立了区间调节熵算法,并证明其收敛性。数值算例表明,该算法是有效、可靠的。     

非线性l1问题的一种解法

本文对非线性l1问题minx∈RnF(x)=∑mi=1|fi(x)|,从理论上研究了F(x)的下降方向、最优解与某种盒式约束最小二乘问题的最优解之间的关系,进而构造了一个非线性l1问题的下降算法,并证明了该算法的收敛性.数值例子说明所给的非线性l1问题的下降算法是有效的.     

三项共轭梯度法在信号恢复问题中的应用

讨论信号恢复问题,对l1正则化模型,用光滑函数近似l1-范数,并用三项共轭梯度法进行求解.证明了水平集的有界性,函数梯度的Lipschitz连续性,得到了算法的全局收敛性.进行了数值实验,数值实验结果表明本文方法的有效性.     

一类无约束非线性整数规划的区间算法

讨论目标函数为Lipschitz连续函数的无约束整数规划的数值算法.通过构造目标函数的区间扩张和无解区域删除检验原则,建立了求解无约束非线性整数规划的区间算法,并进行了数值实验.理论证明和数值实验均表明算法是可靠和有效的.     

基于可调节判别器的领域适应

当前基于对抗学习的领域适应(DA)对目标样本的适应性较差,导致目标域的预测精确度较低,为此提出基于可调节判别器的领域适应(A-DADA)算法.首先,利用两个判别器分类概率的距离作为权重应用到目标域对抗训练损失函数中,旨在减少已对齐目标样本对抗训练的次数同时增加未对齐目标样本的对抗训练次数;其次,将平方熵损失函数作为最小...     

求解极大极小问题的调节熵函数法的收敛性

对调节熵函数法的收敛性作了理论分析.     

高超声速钝头体表面热流的数值模拟

高超声速飞行器表面热流的精确预测对于飞行器的安全至关重要。传统的模拟方法在预测热流中主要包括两个难点,一是传统的计算格式数值粘性太大;二是熵修正函数的引进限制了热流分辨率。为了解决上述两个问题,通过设计一可调参数,引进了可调数值粘性格式。为了使该格式适用于高超声速流动模拟,通过反扩散方法,将格式一致提升至二阶精度,并引进了与之相适应的熵修正函数。对三维球头和钝锥绕流进行了数值实验,结果表明,相对于传统格式,修正后的可调数值粘性格式可以显著降低热流计算对网格的依赖性,提高计算精度。     

不确定性多属性决策中确定属性熵权的一种方法

针对属性值以区间数形式给出的不确定性多属性决策中确定属性权重的问题,提出了一种区间数熵权的确定方法·依据多属性决策中传统熵权确定方法的思路,首先,通过构建两个最优化模型,求得区间熵;然后根据传统熵权确定公式及区间数运算法则得到以区间数形式表示的属性熵权·该方法具有概念清晰、实用的特点,得出的属性熵权能够较好地反映各属性信息的差异程度·最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性·     

基于遗传势场法的足球机器人路径规划

以足球机器人系统为研究背景,采用了人工势场法和遗传算法相结合的方法,实现了足球机器人路径规划.首先根据势场原理设计可调参数的势场函数,再规划出已知环境下可调参数的势场函数,然后设计遗传算法中的相关适应值函数,最后用遗传算法优化势场函数中的参数,得到遗传势场法.同时利用C++编程实现遗传势场法的仿真平台,并在该平台上进行仿真实验,结果表明,遗传势场法具有避障以及适于在实时环境中使用的优点,在解决实际路径规划问题中是行之有效的.     

一种新的区间直觉模糊交叉熵及其应用

为了全面反映区间直觉模糊集的不确定性,定义了区间直觉模糊集的3种不确定性因子,即直觉因子、模糊因子和跨度因子;基于这3种不确定性因子,给出了一种新的区间直觉模糊交叉熵,并且证明了交叉熵的相关性质;利用区间直觉模糊集的交叉熵,提出一种确定属性权重的方法,并且根据区间直觉模糊集的加权相关系数,给出了具体的区间直觉模糊多属性决策算法;最后,通过实例分析了方法的可行性和有效性。     

一种效能评估中缺失数据的填充方法

针对评估数据缺失的问题,提出了一种新的缺失数据填充方法.从信息熵的角度对评估系统进行描述,并提出一种建立在区间值信息系统上的加权广义信息熵,对这种信息熵的非负性、单调性和极值性进行证明.在此基础上,通过研究评估系统数据缺失前后信息熵的变化情况,建立一种基于加权广义信息熵的缺失数据填充方法,并从知识粒度的角度论述加权广义信息熵的机制.通过实例分析与现有的部分算法进行比较,进一步证明文中算法对评估系统缺失数据填充的有效性.     

BP 网络中的熵函数准则(英文)

从极限角度证明了传统ＢＰ算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用的均方误差准则并提出了一种基于熵函数准则的ＢＰ算法，理论分析和仿真结果都表明此熵函数准则优于均方误差函数准则     

基于区间值毕达哥拉斯模糊数的多属性决策方法

针对决策信息为区间值毕达哥拉斯模糊数(IVPFN)的多属性决策问题,提出了一种基于区间值毕达哥拉斯模糊交叉熵的多属性决策方法。首先,将交叉熵的概念引入到区间值毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)中,定义了一种新的区间值毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)交叉熵测度,并以此来刻画两个区间值毕达哥拉斯模糊集之间的差异程度;其次根据每个区间值毕达哥拉斯模糊数(IVPFN)的得分函数,确定区间值毕达哥拉斯环境下的正、负理想解;再次在TOPSIS原理基础上,根据每个方案与正、负理想解之间的相对贴近度来获取最佳方案;最后通过一个实例对文中所提出的方法进行验证,表明了该方法的可行性与合理性。