最优化问题广义投影下的广义次可行方向算法

利用广义投影技术和次可行方向法思想建立了非线性等式与不等式约束最优化问题的一个算法，它采用广义投影代替了传统的转轴运算，而且广义投影阵只由ε－积极约束函数的梯度产生，对于不等式约束的辅助优化问题，该算法是一个次可行方向类算法，称之为广义次可行方向法，算法在较弱的条件下具有全局收敛性。     

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.     

修正的HS共轭梯度算法的全局收敛性

对求解无约束优化问题的共轭梯度法中的方向参数给定新的区间取法，将HS共轭梯度参数限制在此区间上，保证搜索方向是目标函数的充分下降方向，在此基础上提出了修正HS共轭梯度算法（MHS），并在较弱的条件下讨论了新算法在广义Armijo步长搜索下的全局收敛性。数值试验结果表明，新算法比广义Armijo步长搜索下的FR、PR、HS共轭梯度算法有效。     

广义互补问题的一种非光滑算法的收敛性分析

基于广义互补问题的半光滑方程组变形，给出了求解广义互补问题的一种新算法。该算法的显著特征是每次迭代只需求解-线性方程组。并在适当条件下建立了算法的全局收敛性和局部超线性(二次)收敛性。     

时间乘子加权广义预测控制

提出一种具有时间乘子加权性能控制的广义预测控制算法，此方法能提高系统的稳定性，同时与其他算法相比提高了系统的瞬态响应，文中还给出这种加权下广义预测控制渐进稳定的充分条件，仿真实验说明了算法的有效性。     

删除单个样本情况下学习算法稳定性分析

给出了在样本集中删除一个元素后广义学习算法的稳定性定义.在此定义下,给出了算法广义界的估计.     

线性约束优化问题拓广的广义梯度投影算法

在去掉非退化假设条件下 ,提出了求解线性约束的非线性最优化问题的一个拓广的广义梯度投影算法 ,并在广义Armijo步长探索下证明了算法的全局收敛性质     

一类超线性收敛的广义投影非拟牛顿算法

结合广义投影算法与非拟牛顿法，给出了求解线性约束非线性规划问题的一类带有非精确线搜索的新算法。在一定的条件下，我们证明了该算法的全局收敛性和超线性收敛性。     

广义预测控制算法鲁棒性的频域分析

通过对广义预测控制算法的结构分解，建立了在频域分析ＧＰＣ算法稳定鲁棒性的方法，并证明了广义控制器在满足一定的边界条件下，如果能使系统开环稳定，则必能使系统闭环稳定，最后由仿真结果进一步说明了结论的正确性。     

一种新颖的超宽带自参考发射接收方案

针对发射参考超宽带系统的低资源利用率和相关模板易受噪声干扰的缺点，提出一种新的自参考发射接收方案和基于此方案的广义似然比检验分组判决算法．所提方案利用部分重叠窗检测结构，将已判决符号的接收信号作为参考，省去了参考信号占用的能量与时间资源，达到了满数据发送速率；引入差分编码解决了重叠窗带来的误码传播问题．分组判决算法利用检测窗内所有数据帧，在广义似然比准则下对相关模板进行联合估计，进一步压制了模板噪声．仿真结果表明，与传统发射参考以及其他发射参考方案相比，该自参考方案及其检测算法在广义信噪比下能提供更好的误码性能．