借助修改拉盖尔多项式逼近带噪声模型的连续系统辨识

本文讨论具有连续相关性扰动的随机连续线性系统基于修改拉盖尔正文多项式逼近的参数辨识问题，采用的算法为多过是小二乘迭代辨识算法，其中的噪声干扰是用有限阶滤波器和维纳过程来表示的。文中考虑了辅助变量系统的设计问题，其中辅助变量是采用精致辅助变量定义方法定义的．最后给出的计算机仿真结果表明本文讨论的算法是有效的。     

一种新的鲁棒离散自适应控制方法研究

本文提出一种对测量仪表和控制器误动作等引起的大扰动或异常值有较好鲁棒性的离散自适应控制策略,并讨论了基于文献[6]的鲁棒辨识算法的自适应控制算法,对确定性线性系统中的稳定性和跟踪最优性、递推参数估计的收敛性和一致性的两定理进行了证明。计算机仿真表明,本文控制算法对大扰动或异常值具有良好的鲁棒性和最优跟踪特性。     

New Mehrotra＇s second order predictor-corrector algorithm for P_＊（κ） linear complementarity problems

It has been shown in various papers that most interior-point algorithms for linear optimization and their analysis can be generalized to P*(κ)- linear complementarity problems. This paper presents an extension of the recent variant of Mehrotra’s second order algorithm for linear optimijation. It is shown that the iteration-complexity bound of the algorithm is O
(4κ + 3)√14κ + 5 n log (x0)Ts0 ε , which is similar to that of the corresponding algorithm for linear optimization.     

New Mehrotra's second order predictor-corrector algorithm for P*(κ)linear complementarity problems

It has been shown in various papers that most interior-point algorithms for linear optimization and their analysis can be generalized to P*(κ)linear complementarity problems.This paper presents an extension of the recent variant of Mehrotra's second order algorithm for linear optimijation.It is shown that the iteration-complexity bound of the algorithm is O((4k+3)√14k+5nlog(x0)Ts0/ε),which is similar to that of the corresponding algorithm for linear optimization.     

框式线性规划的非精确不可行内点算法

对框式线性规划提出了一种非精确不可行内点算法，该算法使用的迭代方向仅需要达到一个相对的精度，在初始点位于中心线的某邻域内的假设下，证明了算法的全局收敛性。     

非线性回归模型辨识的混合计算智能算法

通过定义牛顿算子、选择算子、混合数据结构以及适应度，得到可结合遗传算法和牛顿法两者长处，既有较快收敛性，又能以较大概率求得全局解（一致收敛估计）的非线性参数辨识算法。数值计算结果表明该方法显著优于遗传算法和牛顿法。     

基于遗传算法和最速下降法的函数优化混合数值算法

在遗传算法中嵌入一个最速下降算子，并定义适当的适应度函数和子代个体的选择算子，从而可结合遗传算法和最速下降法两者的长处，得到既有较快收敛性，又能以较大概率得到全局极值的新的用于连续函数全局优化的混合数值算法。数值计算结果表明了本文方法显著优于求解函数优化的遗传算法和最速下降法.     

凸二次优化问题基于有限核函数的新内点算法

本文给出了凸二次优化问题基于一类有限核函数的新的大步校正内点算法.这些核函数是一类相当广泛的函数,它的主要特征是非自正则的,而且在其可行域边界上的值是有限的.利用类似于线性规划的相应算法的分析方法,证明了新算法具有目前最好的大步校正算法的迭代复杂性,即O（√nlognlog（n/ε））.     

线性互补问题基于核函数的满Newton步不可行内点算法

针对单调线性互补问题提出了一种满Newton步不可行内点算法.算法的每次主迭代是由一个可行步和若干个中心步组成.在算法的分析中,引入了一个有限核函数取代经典的对数障碍函数从而导出新的可行步,并且证明了算法的迭代复杂性与目前已知最好的线性互补问题的不可行性内点算法的迭代复杂性结果保持一致.