基于修正Chirp-Fourier变换的多分量chirp类数字水印算法

提出一种新的基于修正Chirp-Fourier变换的数字水印算法,该算法直接在空域嵌入多分量Chirp信号作为水印信息,而用修正Chirp-Fourier变换对这一特定结构的水印信息进行盲检测.仿真结果表明,该算法具有较高的透明性,对于通常的图象处理和攻击也具有较好的鲁棒性.     

关于修正局部Crank-Nicolson法对于二维热传导方程的应用的注记

在<修正局部Crank-Nicolson法对于二维热传导方程的应用>一文中,作者把一维和二维热传导方程半离散化后,借助于泛函分析中Lie乘积公式,利用矩阵分裂得到修正局部Crank-Nicolson格式,该格式是显示差分格式.不需要直接解以大型矩阵为系数矩阵的线性方程组,从而计算简单,计算量小,在实际问题中有较大应用价值.本文作者在学习和应用该算法时,发现关于该算法的某些结论需要修正.     

基于多正态分布的随机生产模拟直接算法

本文提出了一种基于多正态分布的随机生产模拟新算法。该算法不需要修正原始负荷,而直接从负荷的多正态分布与系统出力的多正态分布导出有关的解析计算公式。数学算例表明该方法是一种准确、快速的算法。     

螺旋锥齿轮数控展成轨迹生成及直接插补算法

给出了螺旋锥齿轮五坐标NC展成加工运动和直接插补算法，该直接插补算法以NC原理上的最小步长逼近展成轨迹，可获最大展成运动精度，在综合考虑展成允许误差，机床动力特性及伺服驱动能力的基础上，给出了进给速度的限制修正及平滑处理算法，该算法可作为螺旋锥齿轮数控机床数控系统核心处理算法。     

基于残差修正的挠性转子动平衡量的计算方法

介绍了挠性转子平衡问题的数学模型,分析了目前工程上常用的几种计算挠性转子平衡问题的方法的缺点,提出了基于最小二乘方法的扰动算法、直接修正算法和约束算法.这些算法在一定程度上改善了原来的工程上计算挠性转子平衡问题的方法的缺点.计算实例验证了基于最小二乘方法的扰动算法、直接修正算法和约束算法可以得到更满意的结果.     

热传导方程的修正C-N格式及稳定性分析

提出热传导方程的修正C-N显格式,xn+12,xn+1J-1的差分格式的处理方法,对算法进行了稳定性及收敛性证明,得到了修正显式热传导方程的稳定性条件为r≤3.数值实验表明,该方法稳定性好,宜于直接在计算机上使用.     

求解各向异性扩散LLT模型的新的图像去噪算法

基于四阶各向异性扩散的图像去噪LLT模型,提出了一种修正不动点选代算法.该算法以最速下降方向为搜索方向,以避免直接计算逆矩阵,减小了舍入误差,提高了算法的收敛速度.利用矩阵的谱性质证明了该算法的收敛性.数值实验结果表明:对于256× 256的“Lena”图像,在标准差为15的高斯白噪声情况下,本文提出的算法将信噪比由S...     

基于灵敏度分析的井架结构模型修正方法研究

从井架结构模态参数对物理参数变化的灵敏度出发,探讨了井架结构的模型修正问题.以设计参数型模型修正方法为基础,对井架结构杆件的材料、截面形状和几何尺寸等参数进行直接修正.确定优化模型的目标函数及约束变量,利用一阶优化算法对结构参数进行了优化和状态评估.通过实验室简易井架模型的分析验证了此方法的可行性.该方法为复杂井架结构的损伤识别和状态评估提供了一个新思路.修正算法的优化方法采用ANSYS一阶优化方法,敏感性分析和模型修正完全基于ANSYS软件进行,适合于实际工程的应用.     

用八叉树数据结构自动生成三维网格的算法设计

针对计算冶金学中几何空间离散－网格生成的问题，利用数据结构技术，建立了三维网格自动生成所需八叉树数据结构，设计了八叉树遍历及子结点编码算法，应用该算法开发了三维网格自动生成软件，该软件与数值计算对象输入软件相联接，能够将数值计算对象离散成由直六面体组成的网格系统，该算法保留了修正八叉树算法的优点同时由于采用直接八叉树数据结构算法更加简便．     

基于混沌猴群算法的结构有限元模型修正研究

有限元模型修正可转化为优化问题,基于此,将全局寻优算法--混沌猴群算法引入到有限元模型的修正中。利用响应面法,实现结构响应与待修正参数间非线性隐性关系的显式表达,基于最小残差原理,建立优化目标函数;利用混沌猴群算法求解该函数,得到修正后的结构有限元模型。以一个数值算例验证了该方法在结构有限元修正中应用的可行性。本文研究拓宽混沌猴群算法的应用范围,为有限元模型修正提供了一种新的思路。     

Self-adapting Scalable Differential Evolution Algorithm

Differential evolution ( DE ) demonstrates good convergence performance,but it is difficult to choose trial vector generation strategies and associated control parameter values.An improved method,self-adapting scalable DE ( SSDE ) algorithm,is proposed.Trial vector generation strategies and crossover probability are respectively self-adapted by two operators in this algorithm.Meanwhile,to enhance the convergence rate,vectors selected randomly with the optimal fitness values are introduced to guide searching direction.Benchmark problems are used to verify this algorithm.Compared with other well-known DE algorithms,experiment results indicate that this algorithm is better than other DE algorithms in terms of convergence rate and quality of optimization.     

基于自适应互信息极小化算法的混合语音信号分离

针对混合语音信号的盲分离问题,基于自适应的互信息极小化算法是一个非常良好的解决办法,本文深入研究了该算法,并且为了加快算法的收敛速度,对该算法进行了改进,文章最后给出的实验结果表明,改进后的算法在分离语音信号和收敛速度上,都是非常有效的.     

基本蚁群算法的A.S.收敛性研究

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法，虽然该算法已经在众多组合优化领域中得到广泛应用，但是对其收敛性尤其是A．S．（AlmostSurely）收敛性问题的研究还存在很多空白．本文在介绍蚁群算法基本原理的基础上，以Markov链和离散鞅作为研究工具，对基本蚁群算法的A．S．收敛性问题进行了理论证明，把最优解集序列转变为下鞅序列来考察残留信息素轨迹向量的收敛性，随后提出了基本蚁群算法首达时间的定义，并对基本蚁群算法首次到达时间的期望值进行了理论分析．     

控制时滞系统的遗忘因子迭代学习算法研究

提出遗忘因子是关于迭代次数的函数,简化了传统遗忘因子迭代学习控制算法的收敛条件,并给出了收敛性分析.将改进收敛条件的遗忘因子迭代学习控制算法应用于一类带控制时滞的线性系统,给出了仿真实例.仿真结果表明,在改进的收敛条件下,合理地选择遗忘因子函数,带遗忘因子的PD型迭代学习控制算法在研究的控制时滞线性系统应用之下具有一定的有效性和优越性.     

基于改进动态因子的鲸鱼优化算法

为了实现鲸鱼优化算法的种群多样性、减小计算复杂度,构造具有搜索上下界的初始种群。进一步,设计动态收敛因子和动态权重因子,以提高算法的收敛速度和计算精度,在此基础上,提出基于改进动态因子的鲸鱼优化算法并证明了其收敛性,分析了其复杂度。为了验证新算法优化性能和普适性,将改进的鲸鱼优化算法与其他优化算法进行比较,并将其应用到无人机路径规划中。结果表明：基于改进动态因子的鲸鱼优化算法相比于其他优化算法有更好的收敛精度和更快的收敛速度。可见,基于改进动态因子的鲸鱼优化算法性能更好,能更高效的完成任务。     

等式约束最优化问题的一种信赖域算法

对一般非线性等式约束最优化问题提出了一种信赖域算法,其子问题较易求解。证明了算法的整体收敛性和局部超线性收敛性,并给出了数值结果。     

解决非线性互补问题非光滑牛顿算法的全局收敛以及局部收敛性分析

考虑基于Facchinei F等（1997）提出的解决非线性互补问题的非光滑牛顿算法的收敛性质．对该算法我们在较弱的条件下给出了一般性的全局收敛结果，改进了Facchinei F（1997）和Dan H（2002）文中的相关结果，作为这个定理的推论，我们得到的迭代序列的每一个聚点x^＊或者是非线性互补问题的解或者是稳定点．最后，在局部误差界的条件下给出了超线性（二阶）收敛速度的证明．     

解矩阵方程的一种多项式预处理技术

先引入多项式预处理技术,用一次插值多项式法构造出一个合理的多项式预处理矩阵并对矩阵方程进行预处理,这样不仅可以缩小矩阵的奇异值的分布范围,而且能达到改善其奇异值比的目的;然后给出了新的算法,并分析了该算法的收敛速率的估计式,此估计式表明,只要采用恰当的预处理技术就可显著地提高迭代法的收敛速度;最后给出了数值例子,结果说明经过预处理后的矩阵方程比原来的矩阵方程的收敛速度更快,这充分表明了矩阵方程在多项式结构的预处理矩阵下求解速度的优越性,也说明通过一次插值多项式的构造来选取预处理矩阵是可行的.     

Riesz投影的数值算法及收敛性

利用二次规划与压缩映射原理,给出了一种Ｒｉｅｓｚ投影问题的数值算法,并证明了算法的收敛性。若利用此算法,又可构造一种变分不等式的迭代算法。文末给出了一个算例,说明该算法具有精度高,收敛速度快的特点。     

时变最优化信息处理技术及其应用(Ⅱ)——前馈神经网络学习算法

多层前馈神经网络应用成功的关键之一在于寻找一种有效的学习方法。尤其是在线应用,其学习和效率显著极为重要。而且前应用最广泛的ＢＰ算法却存在收敛慢和振荡等缺点。