Inertial projection algorithms for convex feasibility problem

The purpose of this paper is to apply inertial technique to string averaging projection method and block-iterative projection method in order to get two accelerated projection algorithms for solving convex feasibility problem.Compared with the existing accelerated methods for solving the problem,the inertial technique employs a parameter sequence and two previous iterations to get the next iteration and hence improves the flexibility of the algorithm.Theoretical asymptotic convergence results are presented under some suitable conditions.Numerical simulations illustrate that the new methods have better convergence than the general projection methods.The presented algorithms are inspired by the inertial proximal point algorithm for finding zeros of a maximal monotone operator.     

Research into Freedom Surface Modeling System of Double Beta Spline in Space

ＲｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｏＦｒｅｅｄｏｍＳｕｒｆａｃｅＭｏｄｅｌｉｎｇＳｙｓｔｅｍｏｆＤｏｕｂｌｅＢｅｔａＳｐｌｉｎｅｉｎＳｐａｃｅＬｉｕＸｕｍｉｎＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉｎｚｈｏｕＴｅａｃｈｅｒｓＣｏｌ...     

Approximate subgradient projection algorithm for convex feasibility problem

An ε-subgradient projection algorithm for solving a convex feasibility problem is presented. Based on the iterative projection methods and the notion of ε-subgradient, a series of special projection hyperplanes is established. Moreover, compared with the existing projection hyperplanes methods with subgradient, the proposed hyperplanes are interactive with ε, and their ranges are more larger. The convergence of the proposed algorithm is given under some mild conditions, and the validity of the algorithm is proved by the numerical test.     

基于模糊投影寻踪聚类的洪灾评估模型

针对洪水灾害样本集的复杂性、随机性以及差异性,本文将模糊聚类迭代理论与投影寻踪技术进行互补融合,构建了模糊投影寻踪聚类模型.该模型采用投影值标准差和投影值欧氏距离平方和来构造投影指标函数,避免了传统投影寻踪模型由于经验性选取密度窗宽导致过于主观的问题;将高维数据低维化后进行模糊聚类运算,再通过对最优投影方向的寻优进行投影寻踪聚类运算,降低了模糊聚类迭代的运算量,实现了两种模型的双重迭代聚类.误差分析及聚类有效性评价表明,互补融合后模糊聚类与投影寻踪聚类的双重迭代聚类使得聚类精度和效果也得到了较大提高;此外,除优化算法初始化参数外,模型无需预设其它参数,也不依赖于随机训练样本,可客观依据历史样本集内在规律来进行洪灾聚类评估.实例研究和方法比较表明,提出的模型计算简洁,且能有效处理洪灾评估中的随机、模糊等主客观不确定性,能够为洪灾风险管理提供科学的决策支撑.     

邻域自适应选取及权值平均的投影去噪方法

针对常规局部投影方法在选取邻域点和还原时间序列两方面存在的不足,基于混沌时间序列的相空间重构理论,提出了一种基于相空间重构理论的改进的局部投影非线性去噪方法。该方法在邻域范围的选取和时间序列还原两方面进行了改进。用自适应的邻域选取方法代替了常规的固定邻域范围的方法,同时用加权平均代替直接平均还原时间序列。用改进后的方法对不同初始噪声水平下的Henon时间序列和Lorenz时间序列进行仿真,比较常规方法和改进方法去噪后的信噪比,仿真结果表明提出的改进方法能够更有效地去除包含在时间序列中的噪声成分,同时又能够较好地保留原系统中的混沌特性。     

基于多核学习的在线非线性自适应滤波算法

在在线非线性自适应滤波应用中,由于基于多核学习的算法具有更高自由度并且能够利用更多数据特征,相比基于单核学习的算法在性能上有很大提升。首先给出具有相同“字典”的多核仿射投影算法,该算法是多核学习方法和仿射投影算法的结合。然后基于相干准则针对多核仿射投影算法的特例,对应不同高斯核带宽,利用相干稀疏准则构造不同“字典”,提出利用自适应l₁范数正则项来解决归一化多核最小均方非线性自适应滤波算法在非平稳信号下“字典”存在冗余核函数的问题。最后数值仿真结果与比较验证了所提算法的有效性。     

用投影收缩算法求解考虑排放的交通分配模型

给出一种考虑排放约束条件下的交通分配均衡模型,在所定义的广义出行费用中明确考虑排放因素,通过将变分不等式问题转换成等价的非线性互补问题,采用一种自适应的投影收缩算法求解该模型,所给出的数值算例得到广义费用下的UE最优解,在同样收敛精度的要求下,和其他投影算法相比,采用该算法收敛速度较快.     

DSFT的建立及故障概率空间分布的确定

为利用工矿企业生产过程中已有的长期监测得到的元件故障数据,提出适合于处理这些数据的离散型空间故障树(DSFT).在DSFT基础上提出了确定元件故障概率空间分布的方法,即因素投影拟合法和基于神经网络(ANN)的方法.给出了这两种方法的具体实现过程,考虑了工作时间t和工作温度c对于元件故障的影响,研究了范围c:0~40℃,t:0~50天内的元件故障概率空间分布.并将这两种方法和CSFT得到的元件故障概率空间分布进行了对比分析.比较分析证明:使用DSFT的ANN预测法所得结果要比使用DSFT的因素投影拟合法更为接近CSFT的相对真实结果.在只有监测数据而不清楚系统结构的情况下这两种方法均适用,但ANN法更精确.     

相似目标识别的投影子空间构造方法

基于值空间投影的合成孔径雷达目标识别技术要求不同目标的值空间的交集应尽可能小。然而,对具有相似形态及结构的目标进行识别时,相应目标的值空间存在较大的交集部分,影响识别性能。通过约束投影空间与值空间的关系,提出一种有效构造投影空间的方法。该方法可以增大相似目标在投影空间投影的差异,提高目标识别性能。实验结果表明,本文方法构造的投影空间增大了不同目标间的可分性,识别性能及识别效率明显优于其他经典识别方法。     

虚拟发射装置在投影系统中的定位方法研究

针对现有技术的局限性,提出了一种在三维空间中确定一个物体相对于投影平面的空间六个自由度的方法。阐述了基于激光发射和图像识别的定位技术,采用虚拟发射装置向已知投影平面发射多束激光,通过已标定的摄像机拾取光束在平面的投射图案并计算投射点的位置,进而计算虚拟发射装置相对于平面的位置姿态,对影响定位精度的因素进行了分析。该技术在虚拟消防训练以及虚拟射击训练系统中得到了应用。     

基于非负矩阵分解新的人脸识别方法

非负矩阵分解是一个新的特征提取方法,基于非矩阵分解的理论,提出了具有正交性的投影轴的计算方法和具有统计不相关性的投影轴的计算方法。与原非负矩阵分解方法,提出的方法在某种程度上是降低了特征矢量之间的统计相关性,并且提高识别率。通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行实验,结果表明提出的两种特征提取方法在识别率方面整体上好于原非负矩阵分解特征提取(NMF)方法,甚至超过主成分分析(PCA)法。     

OPTIMAL VALUE FUNCTIONS IN MATHEMATICAL PROGRAMMING AND CONVERGENCE FOR GRADIENT PROJECTION METHOD

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子空间投影稳健波束形成算法及其性能分析

基于投影方法的稳健波束形成算法能够用于改善一般导向矢量失配的稳健性,而且相比于其他算法实现简单。通过分析,在信号加干扰子空间准确已知的条件下,该方法与基于特征子空间的稳健算法等价。由于该方法适用于较高信噪比和较低信号加干扰子空间维数的场景,而且子空间及其维数必须是已知的,因此给出了一种用于信号加干扰子空间及其维数的稳健估计方法,使该算法的应用条件得以满足。详细分析了理想条件下子空间选取对算法性能的影响,并进行了详细的仿真分析,验证了所提出方法的正确性和有效性。     

基于“垂面”距离的TOPSIS法——正交投影法

针对TOPSIS法的不足之处,提出了一种改进方法:基于"垂面"距离的TOPSIS法——正交投影法.回顾了TOPSIS法.定义"垂面"距离,讨论垂面距离的计算、性质、以及与目标贴近度的关系.给出经过简化的正交投影法的计算步骤.举一个具体的例子,应用正交投影法进行评估.总结正交投影法的优点.     

船舶操纵模拟器环幕投影误差分析

根据大型船舶操纵模拟器研制的需要,对模拟器7通道270°宽视场角环幕投影视景的圆柱面环幕透视投影进行分析,建立了圆柱面环幕透视投影变换模型和圆柱面透视投影误差纠正模型。并针对大连海事大学的船舶操纵模拟器进行分析,求出该模拟器环幕透视投影可能产生的最大误差及所需的误差纠正值。分析结果表明,该大型船舶操纵模拟器所作的误差校正满足航海模拟器对视景的误差要求。     

投影神经网络及其应用

本文提出了一种投影神经网络以实现模式矢量向某一空间的投影,文中详细讨论了网络的结构,并提出了一种调整联接权的格形学习算法。本文将投影神经网络应用于飞机目标冲激响应波形的识别问题,得到了良好的效果,研究结果表明这种投影神经网络具有投影精度高、实时性好的优点。     

基于虚拟孔径投影的共形阵MIMO雷达发射波形设计

为了克服共形阵天线单元指向互异带来波形旁瓣高的缺点,该文以圆弧阵为例,提出一种基于虚拟孔径投影的共形阵多输入多输出(multiple input multiple output，MIMO)雷达发射波形设计方法。该方法首先对各阵元指向进行精确建模,并通过共形阵虚拟投影方法,获得规则虚拟投影阵列;其次向量化发射信号矩阵,将发射波形设计问题转为发射信号协方差矩阵降秩问题;最后通过log det heuristic 算法获得针对该虚拟阵列波形设计的凸优化数学模型,并利用凸优化工具箱对其求解。仿真结果表明,相较于现有方法,该方法能够对共形阵MIMO雷达设计更低旁瓣的发射波形。     

PROJECTION-PURSUIT BASED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS： A LARGE SAMPLE THEORY

The principal component analysis （PCA） is one of the most celebrated methods in analysing multivariate data. An effort of extending PCA is projection pursuit （PP）, a more general class of dimension-reduction techniques. However, the application of this extended procedure is often hampered by its complexity in computation and by lack of some appropriate theory. In this paper, by use of the empirical processes we established a large sample theory for the robust PP estimators of the principal components and dispersion matrix.     

大规模海面的快速漫游

虚拟海战场中要求对大规模海面进行实时、逼真的绘制。采用基于视点的连续LOD来减少实际需要绘制的网格数据量,同时通过对大规模海面进行预分块,采用投影三角形扫描算法实现快速裁剪,不同等级网格边界间的裂缝问题通过预缝补技术解决,实现了动态的具有连续细节层次的大规模海面,算法简单,视觉效果良好。     

基于高阶奇异值分解的OTHR海杂波抑制算法

针对短相干积累时间(coherent integration time, CIT)引起的多普勒分辨率低,无法从强大海杂波中检测出舰船目标的问题,提出了基于高阶奇异值分解(higher order singular value decomposition, HOSVD)的海杂波抑制算法。首先利用相邻单元内海杂波的相干性,将毗邻距离单元和方位单元的多脉冲接收数据应用三阶张量表示,然后采用HOSVD方法求解三阶张量的海杂波子空间和目标子空间的投影矩阵,最后利用投影矩阵将三阶张量映射到目标子空间以抑制海杂波。该方法与现有子空间类海杂波抑制方法相比,提高了信干噪比(signal to clutter plus noise ratio, SCNR)和峰值旁瓣电平比(peak sidelobe level ratio, PSLR),解决了目标谱峰偏移问题。