求解最小体积轴向椭球问题的线性收敛算法

通过定义求解最小体积轴向椭球问题的两个近似最优性条件, 计算满足第二个近似最优性条件的一个新的近似解, 给出一种求解最小体积轴向椭球问题的近似算法, 并证明了算法具有线性收敛性. 实验结果证实了算法的有效性.     

求解全局优化问题的一种新方法

局部最优性必要条件是用来设计局部优化算法的一个主要工具。本文将介绍求解全局优化问题的一种新的方法：利用全局景优性器件（最优性必要备件[NC]和最优性充分备件[SC]）来研究一类{0,1}双值混合二次规划问题的一些最优化算法。首先利用其全局最优性必要条件[NC]来研究这类双值混合二次规划问题的局部最优化算法,然后针对于这类{0,1}双值混合二次规划问题,研究一类特殊的辅助函数Fr,x（x）来克服现有的局部极小点,最后利用所碍到的辅助函数Fr,x（x）和局部优化算法LOMMQP以及全局最冼性充分条件[SC]来得到具有一定终止准则的全局最优化算法（GOM）。     

全局最优化问题的全局最优性条件研究

给出了全局最优化问题的全局最优性条件并证明了相应的结论。     

求解加权最小包容球问题的两种算法

研究在高维空间中的加权最小包容球问题,该问题是非光滑的凸优化问题.提出光滑逼近和非精确牛顿共轭梯度算法求解该问题,并证明其收敛性.此外,给出数值实验,比较这2种算法和经典牛顿共轭梯度算法的计算效率,其中非精确牛顿共轭梯度算法的计算效率更高.     

求解加权最小闭包球问题的列生成算法

先建立求解加权最小闭包球(WMEB)问题的序列最小最优化(SMO)算法的线性收敛性, 再结合列生成算法的思想, 即每次迭代将与当前球 心加权距离最远的点加到核心集中, 并调用SMO算法, 提出一种求解WMEB问题的列生成算法. 数值实验结果表明, 该算法能有效提高求解大规模数据集上WMEB问题的计算效率.     

中心加权次序统计滤波器的快速算法

利用非均衡数据结构,在充分考虑滤波窗口的条件下,提出了一种中心加权次序统计滤波器的快速算法(非均衡数据结构算法)。该算法将滤波窗内的采样值分割成大于和小于第γ个采样值的两个部分。算法设计为适应于任意窗口尺寸和任意中心加权值,即可以是任意大小的奇数或偶数窗口。     

自适应型中心加权的中值滤波器

针对低噪声污染的图像提出了一种改进型中值滤波算法.该算法是一种自适应型中心加权的高效中值滤波算法.通过粗略地检测图像中的冲击噪声污染率,来自适应地调整中心像素的权值.从而控制新的滤波器对不同污染程度的噪声图像进行不同程度的平滑,即对轻度污染的图像进行轻度的平滑,而对污染比较严重的图像进行重度的平滑.实验结果表明.新的滤波算法优于传统的中值滤波器及其他一些典型的改进型中值滤波器.     

优先级k-中心问题的FPT近似算法

优先级k-中心问题是聚类领域中1个经典的NP-难问题。给定度量空间中的1个集合X和参数k∈N⁺,其中,集合X中每个点v都被赋予1个优先级参数r(v)∈R⁺,求解1个大小为k的子集S■X,考虑集合X中任意数据点到集合S的距离与r(v)之间比值,找到最大比值,目标是最小化该比值。对于优先级k-中心问题,目前最好的结近似算法是多项式时间内的2-近似算法,该问题不存在1个(2-ε)-近似算法,(其中,ε为用于控制算法近似比的参数)。本文研究优先级k-中心问题的固定参数可解(fixed-parameter tractability,FPT)时间内的近似算法。基于k-中心问题的贪心策略,提出新的中心点选取方法。研究结果表明：该方法通过贪心策略选取一定规模的候选中心点集,利用加倍度量维度的性质去限制该集合的大小,实现了FPT时间内的(1+ε)-近似算法,降低了目前该问题的近似比。     

一个求解加权MAX-SAT问题的改进蚁群算法

加权MAX-SAT问题(WMSAT)是一个NP-难问题,针对WMSAT的特点,提出一个改进的蚁群算法。该算法的研究对象由边转化为顶点,简化算法模型;提出取值概率的概念,并以之替换信息素,实现对蚁群进化的直接控制,提高蚁群的可进化性。实验结果表明新算法是有效的。     

求解非线性加权互补问题的光滑算法

研究一个新的求解非线性加权互补问题的光滑算法.该算法利用一个带有权重的光滑函数,将非线性加权互补问题等价转化成一个光滑方程组,再利用牛顿法求解此方程组.在非奇异条件下,证明了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.     

φ混合序列自正则加权和的中心极限定理

设{Xn, n≥1}为一严平稳φ混合随机变量序列, EX=0, V 2n=∑ni=1X2i, {an,i, 1≤i≤n, n≥1}为一实数阵列, Sn=∑ni=1an,iXi. 利用随机变量阵列的弱收敛定理, 在较一般的条件下, 证明了自正则加权和{Sn/Vn, n≥1}的中心极限定理, 改进并推广了已有混合序列自正则化中心极限定理的相关结果.     

φ混合序列自正则加权和的中心极限定理

设｛X_n, n≥1｝为一严平稳φ混合随机变量序列, EX=0,V²_n为一实数阵列, 利用随机变量阵列的弱收敛定理, 在较一般的条件下, 证明了自正则加权和｛S_n/V_n, n≥1｝的中心极限定理, 改进并推广了已有混合序列自正则化中心极限定理的相关结果.     

基于加权聚合粒子群算法的矿井火灾救援研究

提出一种基于加权聚合的最小中心粒子群算法,对粒子群优化算法的搜索范围与目标权重进行改进.仿真实验结果表明,采用此算法在典型的标准函数测试中训练速度快、精度高,对其在矿井火灾救援最佳救援路线优化模型中的性能进行测试和分析,可知该方法有利于避免早熟收敛,增强全局搜索能力,同时提高非劣最优解的精度,可为矿井火灾事故救援的决策提供重要技术支持.     

用禁忌搜索算法求解单机总加权拖期最小问题

针对以总加权拖期最小为目标的单机调度问题,提出了一个将启发式方法与禁忌搜索算法相结合的混合禁忌搜索算法HTS（HybridTabuSearch）。利用启发式方法产生初始解,随后通过禁忌搜索算法逐步提高解的质量。大量实验结果表明,提出的混合禁忌搜索算法能够在较短的时间内得到令人满意的较优解。     

ADCINAR(1)模型的加权条件最小二乘估计

用加权条件最小二乘方法, 对基于相依计数序列的一阶整值自回归模型(ADCINAR(1))进行参数估计, 给出参数估计的表达式及其渐近分布, 并推导模型的高阶矩、 高阶累积量、 谱密度和双谱密度. 数值模拟结果表明, 将加权条件最小二乘估计、 条件最小二乘估计和Yule Walker估计进行比较, 验证了加权条件最小二乘方法的有效性.     

卷积型加权残值法求解梁的瞬态热传导问题

通过卷积将热传导方程构造成包含初始条件的新的具有完整初值问题特征的控制方程．对于新的控制方程以伽辽金加权残值法进行求解,经对梁的瞬态热传导问题的计算表明,该方法是一种精度好效率高的求解热传导同题的计算方法．     

一种求解频率分配问题的分布式算法

在蜂窝网络中,需要根据呼叫请求对频率进行分配,同时使得整个网络所需的频率最少。在一类三角网格状的移动通信网络模型基础上描述一个有效的频率分配算法,该算法是分布式的,即网络中每个基站只需要和其邻接基站之间交换部分信息,就可以得出它自身的频率分配方案,且其计算具有相对独立性。     

求解非线性随机微分方程加权格式的收敛性

通过研究加权格式用于求解非线性随机微分方程的收敛性,利用随机变量服从正态分布的性质,得到了在噪声为乘性噪声时,加权格式用于求解非线性随机微分方程均值意义上的局部收敛阶为2,均方意义上的局部收敛阶为3/2,强收敛阶为1.     

基于EM-PLS的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但是它的条件独立性假设和数据完备性要求,影响了其分类性能;在此提出了一种基于EM算法和偏最小二乘的加权朴素贝叶斯分类算法,实验结果验证了该算法的有效性.