一种解病态线性方程组的神经网络算法

详细研究了求解病态线性方程组AX=b的神经网络算法,提出并证明了神经网络算法的收敛性定理,算法的收敛性定理为神经网络学习率的选择提供了理论依据.为了验证算法的有效性,给出了应用实例.研究结果表明了求解病态线性方程组的神经网络算法是有效的.     

多输出单元BP神经网络梯度算法的收敛性

梯度算法广泛应用于训练前馈神经网络.对于单输出前馈神经网络的梯度算法的收敛性已经有了详细的讨论.研究了带有多个输出单元的BP神经网络的梯度算法,证明了误差函数在梯度算法所生成的权向量序列上的单调递减性,并且证明了梯度算法的弱收敛性和强收敛性.     

基于投影神经网络求解凸规划问题的二分法

将投影梯度神经网络方法和二分法相结合,提出了一种求解凸规划的新算法,并证明了该算法的收敛性.     

2型FIR高阶数字滤波器优化设计

研究了2型FIR线性相位滤波器的幅频特性与激励矩阵为CTB的神经网络并行算法之间的关系,提出并证明了该神经网络算法的收敛性定理,给出了FIR高阶数字滤波器优化设计实例.计算机仿真结果表明了该神经网络并行算法在FIR高阶数字滤波器优化设计领域的有效性.     

神经网络算法在非线性系统中的应用研究

研究了一种非线性系统分析的神经网络算法,提出并证明了该算法的收敛性定理,为学习率的取值范围提供了理论依据.解决了BP算法存在局部极小的问题,并给出了该算法的应用实例.研究结果表明,对于随机给定的初始点,该算法都能稳定收敛到它的一个实根,计算精度可控,而且能得到高精度解,因此,该算法是有效的.此外算法还可以用来解多元非线性方程和线性方程组.     

界约束非线性优化问题的信赖域滤子法

提出一种信赖域滤子方法来求解界约束的非线性优化问题,该方法将滤子技巧和投影梯度方法相结合,简化了算法的形式,证明了算法的全局收敛性,并给出了数值试验.     

利用分数样条模型求解分数阶线性微分方程组

针对分数阶线性微分方程组的求解问题,提出了一种利用分数样条模型的求解方法.该方法通过合适的基于分数样条函数模型的缺项分数插值结合Caputo导数求解线性分数阶微分方程.数值实验表明,数值解和精确解相一致,同时证明了提出的方法具有收敛性.     

基于神经网络并行算法的海尔伯特变换器优化设计

研究了一种基于神经网络并行算法的海尔伯特变换器优化设计方法，提出并证明了冲经网络算法的收敛性定理，给出了海尔伯特变换器优化设计实例，仿真结果表明用该算法设计的海尔伯特变换器具有高的计一算精度和快的收敛速度，因而是有效的。     

一种改进的反向传播神经网络算法

在标准反向传播神经网络算法的基础上,提出了一种改进的反向传播神经网络算法.通过对每个处理单元增加3个参数来增强作用函数,且3个参数与连接权一样,在学习过程中进行实时更新.此算法提高了学习速度,且减少了进入局部最小点的可能性.通过XOR问题的仿真证明了改进算法的有效性.     

一类偏微分方程反系数问题的数值解

在再生核空间中讨论了一类偏微分方程反系数问题的数值求解方法,利用再生核函数的特殊性质建立两个迭代序列,并证明了它们的收敛性,最后给出数值算例来验证此方法的有效性.     

抽象空间脉冲发展方程初值问题的上下解方法

主要研究有序Banach空间中一阶脉冲发展方程的初值问题解的存在性。仅在半群为正半群时,对脉冲项加很少限制,利用正算子半群特征与上、下解单调迭代方法,得到了非线性脉冲发展方程初值问题最小、最大mild解的存在性等若干结果,推广了已有工作。     

三维非线性Sobolev-Galpern方程有限差分逼近的长时间行为(英文)

研究三维非线性Sobolev-Galpern方程Dirichlet初值问题的一个全离散有限差分格式。利用离散空间泛函分析和能量估计的方法证明了此数值格式的唯一可解性,同时得到了此差分格式的长时间的稳定性和收敛性。进一步,证明了离散动力系统整体吸引子的存在性以及离散动力系统的上半连续性。上述结果说明该数值离散格式可有效地模拟相应的无穷维动力系统。     

用小波插值方法解Euler方程

给出了求解多维Euler方程的小波插值方法.该方法较流体力学中常用的数值解法相比,由于小波函数的局部性,在处理奇异性问题时具有优势,不会出现震荡(Gibbs现象)或者误差较大现象,此方法为该类方程的初边值问题提供了高精度的小波数值解.数值试验表明,此方法能获得较完善的结果.     

利用再生核解一类常微分方程

充分运用再生核的技巧,给出了一类常微分方程边值问题的精确解的级数形式表达式,为了得到边值问题的近似解,描述了迭代解法并进行了理论分析.本方法的优点在于构造了新基底,绕过了求施密特正交化的麻烦.通过数值例子验证了该方法不仅有效而且高精度.     

具有区间数的粗糙神经网络故障认定方法

针对具有区间数的信息系统．提出用粗糙神经网络求解其问题的方法．给出了粗糙神经网络的拓朴结构和学习算法以及粗糙神经网络的逼近定理．最后以歼击机的操纵面故障认定为例，构造了歼击机故障认定的粗糙神经网络．并通过仿真说明了方法的可行性和有效性．     

一类奇异微分方程边值问题的数值方法

在再生核空间中讨论一类二阶奇异微分方程两点边值问题.研究方程解存在的充分性和解唯一的必要性,建立解的精确表达式,获得近似解的求解方法,数值模拟结果说明该方法的有效性.     

关于GMRES方法收敛性质的数值实验观测

广义最小剩余法(GMRES)是一种求解线性代数方程组A_x=b的迭代法,对解一类非对称问题特别是由微分方程数值解导出的大型稀疏问题具有相当的竞争力,这里我们报告一些数值试验结果及我们所观察到的收敛性质,在第一部分我们主要讨论GMRES的收敛速度,工作量的大小等,并指出我们所观测到的超线性收敛现象。     

带三阶粘性项的高维广义KdV—Burgers型方程组的整体解

考虑了一类带三阶粘性项的高维广义ＫｄＶ－Ｂｕｒｇｅｒｓ型方程组的周期边值问题和初值问题，利用先验估计及Ｇａｌｅｒｋｉｎ方法，证明了所论问题整体解的存在性、唯一性和正则性。