正布尔函数随机生成算法

层叠滤波器是一类新型非线性滤波器，生成正布尔函数是确定层叠滤波器的关键．在应用全局化优化算法，如遗传算法、模拟退火算法时，如果不能随机生成正布尔函数，则无法应用这些算法优化层叠滤波器，提出了一种随机生成正布尔函数算法，能随机生成正布尔函数，使应用全局化优化算法优化层叠滤波器成为可能．仿真结果表明，该算法可行．     

粗糙集高效遗传约简算法

提出了简化差别函数的概念及其算法，简化差别函数不仅具有与决策表相同的决策能力，而且剔除了由决策表导出的原始差别函数中的重复项和冗余项．为了降低遗传约简算法适应度函数的搜索空间，有效提高计算速度，又提出了一种高效遗传约简算法，其将染色体时简化差别函数的覆盖度以及染色体中包含1的个数作为适应度函数的参数，从而保证了算法朝着最小约简收敛，并从理论上证明了算法的属性约简结果为最优，算法的时间复杂度为O（｜f′｜｜｜C｜｜U｜^2）,同时，通过4个实例对算法进行了验证，结果表明简化差别函数的项分别为原来的0．39％、0．0008％、0．00008％和0．0003%，且在500代以内能够获得最小属性约简．     

基于免疫进化算法的径向基函数网络

基于免疫进化算法，提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的新算法——免疫径向基函数网络(IRBF)训练算法．该算法通过提取RBF网络核函数宽度的先验知识作为疫苗构成免疫算子，缩小了标准进化算法搜索空间的范围，提高了算法的收敛速度．计算机仿真表明，采用这种算法训练的RBF网络达到了较好的性能．     

错误分离最小化的一个新的近似算法

在错误分离最小化的模型中，一般都是用sigmoid函数或者一个凹函数来近似步函数，从而得到一个序列线性算法．本文用了一个分片线性函数来近似步函烽，从而给出了一个新算法，并且证明了算法是有限步终止的．     

Quasi-Regression基函数的选择和算法改进

Quasi—Regression主要用于解决高维空间的函数逼近问题．函数的拟合效果依赖于所选择的标准正交基函数和拟合算法．在很多情况下，未知函数可以表示成若干个部分变量的函数和．本对此提出了一种函数的拟合算法，通过对这些部分变量的函数的拟合，得到原函数的拟合，并且说明新方法精度更高，计算量更少．     

低维函数的快速优化算法

基于群体的进化算法是求解函数优化问题的常用方法,但存在收敛速度慢和易陷入早熟的缺点．提出了一个基于（1＋1）-ES分块进化的低维函数优化算法,采用分块进化,引入丢弃不重要分块和二次优化求精的策略,实现了全局搜索过程和局部搜索过程的分离．通过算法分析,表明了算法比较适合于低维函数．仿真结果表明了提出的算法的抗早熟能力和求解效率均优于FEP．     

一种基于网格划分的模糊聚类算法

提出了一种改进的模糊聚类算法GBFC(Grid—Based Fuzzy Clustering)．在定义隶属度函数前先做网格划分，形成数据簇的基本形状，并提供真实的参数信息参与此后的隶属度函数定义．隶属度函数综合考虑了影响簇形状的因素，具有合理直观的几何意义且形式简洁．算法通过网格划分加速聚类过程，通过模糊隶属度函数容忍噪声数据，克服了传统模糊聚类算法时间耗费量大的缺点．实验表明该算法具有良好的聚类性能．     

非线性凸规划的熵函数法

提出了求解非线性凸规划的熵函数法．分析了算法的性质,证明了熵函数逼近问题解的存在性和唯一性．最后,用数值算例表明了该算法的有效性．     

宿豫区似大地水准面的精细化研究

对GPS高程的多项式曲面拟合、多面函数拟合和BP神经网络拟合算法进行了比较分析．结果表明,三种拟合算法均能达到四等几何水准的要求,但BP神经网络拟合算法精度最高,多面函数拟合算法精度最低．     

求解均衡问题的分离惯性算法

研究两个函数和的非光滑均衡问题，对这类问题提出了一个结合惯性方法的分离算法．每次迭代，交替求解两个简单的强凸子问题．在不要求函数是Lipschitz连续或Hlder连续的条件下，证明了算法的收敛性．通过与已有的几个算法比较，验证了算法的有效性．     

一种改进的多项式实根隔离算法

基于Maple软件包Discoverer中Trealroot算法,提出了一个整系数一元多项式实根隔离的改进算法.采用以Descartes法则和一个特殊的高效区间牛顿算法为根数法则的二分法,彻底抛弃了泰勒平移,避免了泰勒平移在高次稀疏情况下对性能的拖累;同时避免使用Trealroot中2个经验值.改进算法对于高次稀疏多项式特别有效,而且越是稀疏,算法的效率越高.对大量随机多项式进行测试,并与Trealroot和realroot(Maple中的实根隔离程序)进行比较.实验数据表明,该算法对高次稀疏多项式的实根隔离有很高的效率.     

一类连续型minimax问题的区间斜率算法

讨论了目标函数为一阶连续可微的无约束连续型minimax问题的区间算法.利用连续型极大熵函数和区间斜率法,通过建立区间扩张和无解区域删除检验原则,构造了求解连续型minimax问题的区间斜率算法,证明了算法的收敛性,并给出了数值算例.相关结论和数值结果都表明,其方法是可靠和有效的.     

自相关函数估值的快速算法

本文给出一种自相关函数估值的快速算法，与直接计算的方法相比，该算法的乘法运算次数减少将近一半，而且该算法所依据的数学原理浅显，易于编程，是一种简单而十分有效的算法。     

非线性l1问题的区间调节熵算法

本文证明了非线性 l1问题调节熵函数的相关性质,将调节熵函数和区间分析相结合,构造了非线性l1问题的区间调节熵算法,讨论了调节熵函数的区间扩张及其收敛阶,证明了算法的收敛性,给出了数值算例.理论与数值结果表明该方法是可靠和有效的.     

带约束的离散全局优化问题的填充函数法

通过构造一个新的双参数填充函数求解带约束的离散全局优化问题的全局最优解,研究了填充函数的分析性质,并据此给出了带约束的离散全局优化问题的一个填充函数算法.数值试验证结果表明该算法是可行的、有效的.     

图像增强的自适应免疫算法

介绍了自适应免疫算法的基本原理及实现步骤，并将其应用到图像的增强处理中，在传统的图像管理处理中，针对图像灰度分布的不同情况，需要定义相应的灰度变换函数。Tubbs将图像增强处理中几种常用的非线性变换函数表示成一个归一化的非完全Beta函数，但确定Beta函数参数仍是一个复杂的问题，本文利用自适应免疫算法来确定该变换函数的最佳参数值，通过对自然图像的仿真实验可以看出本文方法的有效性。     

分划递推法在Hanoi塔问题上的应用

采用分划递推法通过功能归约变换,形式化推导和证明Hanoi塔问题中圆盘的移动规律,从而推导出结构清晰、可读性好、效率高、占用存储空间与圆盘个数无关的非递归算法,算法比较分析地显示出形式化推导在获得高效和正确性的算法程序中的作用.相关算法在UNIX平台下用C语言进行实现.     

双曲正弦罚函数法

对求解一般约束优化问题提出一种算法,并证明了算法的收敛性,数值实验表明了算法的可行性.     

多极值全局最优化问题的辅助函数法(英)

对于多极值全局最优化问题的目标函数构造了辅助函数并给出了基于辅助函数的下降算法、数值计算结果验证了该算法的有效性。     

双曲余弦罚函数法

对求解一般约束优化问题提出一种新的双曲余弦罚函数算法,并证明了算法的收敛性.数值实验表明了算法的有效性.