解带非线性等式和不等式约束优化问题的超记忆梯度广义投影算法

利用广义投影技术 ,将求解无约束规划的超记忆梯度算法推广 ,建立了求解带非线性等式和不等式约束优化问题的一种超记忆梯度广义投影算法 ,并证明了算法的收敛性。该算法具有稳定、计算量小、所需收敛条件弱、收敛性强等特点 ,并改进了广义梯度投影算法的收敛速度。数值算例表明该算法是有效的。     

解带线性或非线性约束最优化问题的结合共轭梯度参数的记忆梯度Rosen投影算法

对于求解无约束规划的记忆梯度算法中的参数。作者利用Rosen投影矩阵给出了一个条件以确定其取值范围。使其在取值范围内取值均能得到目标函数的记忆梯度Rosen投影下降方向。从而建立了求解带线性或非线性约束最优化问题的记忆梯度Rosen投影算法．然后在较弱条件下证明了算法的收敛性。同时给出了具有好的收敛性质和较快收敛速度的结合FR,PR,HS共轭梯度参数的记忆梯度Rosen投影算法,从而将经典的共轭梯度法推广用于求解约束规划问题．由于算法需要较小的存储,算法适合于大规模问题的计算．数值例子表明算法是有效的．     

光栅投影式测量点云数据的曲面重构技术

提出了一种通过光栅投影式测量方法所得结果来获取新的按明暗变化规律分布的三维点群方法．它包括对被测物体进行三维几何模型重构、对被测物体的普通图像进行抖动处理以及将抖动所得图像中的白色像素点向重构的曲面进行投射三个主要步骤．分析了该方法面临的关键问题——线状分布原始三维测量点的曲面重构,提出了一种基于线状分布原始三维测量点的三角片几何模型重构算法,算法简单,可以确保生成性状良好的三角片对曲面进行拟合,并且能够避免出现曲面裂口,从而使曲面连续、光顺．     

基于自由形变和外轴投影的复杂表面重构

提出了一种复杂表面的重构算法.算法以切片图像为输入数据,通过自由形变（free-form deformation,FFD）建立切片轮廓间的对应关系.根据相邻轮廓的拓扑关系,进行外轴投影（external axes projection,EAP）解决分叉问题.所提算法在输入源稀松、输入轮廓复杂时,仍有较高的配准度;算法高度并行,执行效率高.实验结果证明,该算法可以解决复杂表面的重构问题.      

等式约束优化问题的一类混合共轭梯度投影算法

构造了一种混合共轭梯度法,并将其与Rosen投影梯度法相结合运用于求解线性等式约束优化问题.这种新的混合共轭梯度投影法有效改善了Rosen投影梯度法收敛性速度较慢的情况,并在Wolfe线搜索下具有全局收敛性.     

Banach空间中伪单调变分不等式的严格可行性

证明了在无限维的Banach空间中,当假设映射是紧场和伪单调时,变分不等式的解集非空有界等价于它的严格可行性,将文献(Facchinei F, Pang J S. Finite-dimensional Variational Inequalities and Complementarity Problems[M]. New York:Springer-Verlag,2003.)中定理2.4.4从有限维欧氏空间推广到了无限维的Banach空间.     

线性模型最优线性无偏预测的一种相对效率

本文得到了一般线性模型中最优线性无偏预测的优良性,并研究了最优线性无偏预测和简单投影预测的一种相对效率。     

一种求解广义变分不等式问题的新方法

给出了一种求解广义变分不等式问题的新方法,并在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性和线性收敛性;并且研究了在不精确情况下的全局收敛性.     

一种广义N步迭代算法的收敛性及其在变分不等式中的应用

本文首先引入了一种新的广义n步迭代算法,应用它解决了在Hilbert空间中的一类非线性变分不等式解的存在性和收敛性问题.     

基于ASIFT和圆投影特征的图像被动取证

文中针对图像篡改中最常见的复制粘贴篡改被动取证问题展开图像分析研究,提出了一种基于仿射尺度不变特征变换(ASIFT)和圆投影特征的算法,用于检测图像中是否存在复制粘贴篡改.实验结果表明:基于仿射尺度不变特征的算法对具有明显角点特征的篡改图像的取证效果较好,而基于改进圆投影特征的算法对不具备明显角点特征的篡改图像(如随机性纹理、平坦区域)的取证效果较好,因此联合使用基于这两种特征的算法对常见的复制粘贴型图像篡改进行被动取证能达到较好效果.