行ρ~-混合阵列加权和最大值的完全收敛性

先利用ρ-混合序列Rosenthal型最大值不等式,得到一个关于行ρ-混合阵列加权和最大值的完全收敛性定理,再利用此定理证明ρ-混合序列加权和最大值的MarcinkiewiczZygmund型强大数定律.     

可分离凸规划问题的交替邻近梯度法的次线性收敛率

给出了目标函数为3个凸函数的和且具有线性约束的可分离凸规划问题的交替邻近梯度法在遍历意义下的次线性收敛率为■的一个充分条件.     

弹性波散射问题优化PML方法的收敛性

基于频域复坐标拉伸,给出一种解时谐弹性波散射问题的单轴优化完美匹配层(PML)方法.该方法通过在吸收函数中引入一个小参数ε_0,使散射问题优化PML方法的计算不再依赖PML层的厚度.结果表明,当参数ε_0充分小时,优化的PML解指数收敛于原弹性波散射问题的解.     

修正的Dai-Liao三项共轭梯度方法

共轭梯度方法是求解大规模无约束优化问题最有效的方法之一。近年来提出的共轭梯度法具有良好的收敛性和数值结果。然而,这些方法并不总是产生下降方向。Dai-Liao方法虽然不会产生上升的搜索方向,但是也不满足充分下降条件。大量学者对Dai-Liao方法的参数进行研究使得Dai-Liao方法获得更好的收敛性和计算结果。因此,我们基于下降的三项共轭梯度方法和通过对Dai-Liao方法的迭代矩阵进行特征值分析,得到参数的一种自适应选择,并且利用HZ和DK方法的截断思想,提出了两种新的修正的Dai-Liao方法,使得修正的Dai-Liao方法满足充分下降条件和对一致凸函数全局收敛。在计算上优于HZ+、DK+方法和一种修正的Dai-Liao三项共轭梯度方法,有效可行。     

基于改进粒子群优化的K-means算法在学生状态分析系统中的应用

研究学生状态分析系统,旨在收集学生的综合数据,并对这些数据进行分析给出学生的状态,为老师和学生提供一个交流平台.使用基于改进粒子群优化的K-means算法来分析学生的数据,可以提高K-means聚类算法的全局搜索能力,缓解粒子群优化算法的早熟收敛现象.与基于标准粒子群优化的k-means算法和基于遗传算法的k-means算法的收敛结果相比,本文研究的算法有更好的搜索能力.将系统得到的学生评估结果与人工评价得到的相比,从系统获得的评价更全面、更客观.系统还可以提供视觉信息.最重要的是系统还能帮助老师更好地了解学生,及时引导学生,提高管理学生的效率.     

无约束优化的过滤器线性搜索

构造了一种求解无约束优化的过滤器线性搜索的新方法,结合了过滤器算法的思想,其搜索方向由牛顿法产生。在新的迭代点产生时,采用过滤器算法的原则来判断该点是否被接受。并且在合理的假设下,全局和局部是二次收敛的。     

改进智能算法的认知无线Mesh网络优化频谱分配算法

随着网络资源日益紧张,认知无线Mesh网络中的频谱优化分配问题的研究主要集中在总带宽的最大化和占用频谱数的最小化。文中考虑到杂草算法的多样性以及容易实现和编码快捷等特点,提出一种基于改进入侵杂草优化算法(IWO)的频谱优化分配方法(IIOW)。通过对扩散条件中调和指数的优化,使得扩散更加均匀准确,大大加快收敛速度,同时优化了适应度函数的曲线。仿真结果表明:基于改进IWO的优化算法能在最大化总带宽与最小化信道占用数的情况下,获得较为理想的适应度函数曲线,同时加快收敛速度。     

φ混合随机变量阵列加权和的收敛性质

利用φ混合随机变量的Rosenthal型矩不等式,考虑一定权重条件下,不同分布φ混合随机变量阵列的强收敛性质,得到了一些新结果.     

统计收敛与超滤子收敛的关系

利用几何泛函分析和Banach空间理论,讨论了Banach空间中统计测度收敛与超滤子收敛的关系.通过给出的端点和超滤子之间的关系,证明了在Banach空间中,序列(xn)按超滤子U2N收敛等价于按x*∈ext B(l∞/c0)*()+所确定的统计测度收敛.     

求解非对称代数黎卡提方程的一种新交替线性隐式迭代法

提出了一种新交替线性隐式迭代法来求解非对称代数黎卡提方程的最小非负解,证明了该算法的单调收敛性,并且估计了该算法的渐进收敛因子.与已有的交替线性化隐式迭代法相比,该算法在迭代次数、CPU时间以及误差3个方面均有一定优势.