一类非单调修正DY共轭梯度法

研究了一类非单调线搜索修正DY法,在适当的条件下,对一般非凸函数,证明了在新给出的非单调线搜索下修正的DY共轭梯度方法的全局收敛性,数值结果表明了该算法的有效性。     

一类非线性系统分岔混沌拓扑结构与全局复杂性

为了分析非线性系统在临界点附近的动力学行为,基于稳定性理论,讨论了CHEN系统平衡点的稳定性、局部拓扑结构及其全局复杂性.当2c-a≤0时,系统唯一的平衡点P=(0,0,0)是渐近稳定的;当2c-a>0时,系统有三个平衡点P和P±,且P是不稳定而P±是稳定的.系统在2c-a=0时产生分岔,其稳定的结点分岔出一双曲鞍点和两个稳定的汇,这就是Pitchfork分岔,可见在2c-a≤0变化到2c-a≥0时,吸引集A.从单点集变成为连接P和P±的两异宿轨道的并.同时给出了参数平面上的转迁集,这些转迁集将参数平面划分为不同的区域,在各个不同的区域对应于不同的解.系统随着参数的变化,从平衡点分岔出周期解.     

变时滞神经网络模型的全局指数稳定性

研究了一类变时滞的Hopfield型神经网络的全局指数稳定性,在对网络系统施加两个不同的非线性神经元激励函数的条件下,利用M-矩阵的特性,得到了细胞神经网络模型在一定的条件下全局指数稳定的易于判定的充分条件,数值例子说明了本文结果的有效性.     

一类具功能性反应的捕食系统的定性分析

对具功能性反应的捕食与被捕食者两种群模型：x=x（a-bx）-kxy,y=y（-d＋ckx）。运用定性分析的方法,分析了该系统平衡点的稳定性态,证明了该系统存在鞍结点分支及平衡点的全局渐近稳定性,得到了该生态系统持续生存和捕食者种群走向绝灭的充分条件。     

暗电磁脉冲在耦合型非线性左手材料中的演化

为分析耦合型非线性左手材料中暗电磁脉冲的演化性质,采用分步傅里叶方法编程在Matlab环境中数值模拟,结果表明:一类不同于耦合的非线性Schrdinger方程组暗孤子解的暗电磁脉冲也能够在这种耦合型非线性左手材料中稳定地演化.这类电磁暗脉冲的κ参数决定了它的演化稳定性:这类暗脉冲当深度较小(即参数κ较小)时,能够稳定地在这种耦合型非线性左手材料中传播;而当深度较大(即参数κ较大)时,则出现了脉冲破裂现象从而不能稳定传播;而当给这种不能稳定的且深度较大的暗电磁脉冲加上一个频率微扰时,暗脉冲便不再破裂且能够稳定地在这种耦合型非线性左手材料中传播,但同时又出现了运动速度变慢(快)的现象,这种现象为控制暗电磁脉冲在左手材料中的破裂和运动速度提供了方法.     

基于不完全信息的半监督KMeans算法

聚类是数据挖掘中最重要的研究内容之一,通常用来对数据做统计和分析。本文研究的重点是半监督聚类算法,即在有一部分用户标注的先验信息的条件下,改进现有的聚类算法,以利用少量的用户标注信息,得到更好的数据聚类效果。     

一类时滞非线性动力系统的全局指数稳定性

研究一类具有时滞的非线性动力系统的全局指数稳定性.在时间滞后连续且有界的条件下,通过分析具有时间滞后的微分不等式的稳定性,构造适当的向量李雅普诺夫函数和利用M-矩阵的性质,得到了该类动力系统全局指数稳定的一个充分条件.     

一种促进PSO全局收敛的参数调整策略

模拟鸟群捕食行为的粒子群算法存在早熟收敛问题。理论和实验都证明了粒子群算法参数确定局部搜索能力与全局搜索能力的比例关系,对算法的收敛能力影响极大。对现有的参数调整策略进行了分析,指出了存在的问题。借鉴免疫机制中的多样性和变异理论,提出一种新的参数调整策略,该策略基于抗体的亲和力和粒子的聚集程度来确定粒子的最优适应值变化率及算法参数值。对经典测试函数的实验结果表明,提出的参数调整策略使算法的全局收敛能力得到了显著提高,能有效避免粒子群优化算法中的早熟收敛问题。     

一种基于对偶与逆序组合算子的遗传算法

针对遗传算法易陷入局部最优的问题,模拟生物基因的对偶性和有序性,提出对偶与逆序组合算子,与具有良好全局搜索模式的遗传算子优化组合应用,构造了一种基于对偶与逆序组合算子的遗传算法.从理论上证明了算法的收敛性.仿真实验表明,该算法具有更好的寻优性能,对应用串型编码遗传算法解决非线性优化问题有很好的借鉴意义.     

一种共调控基因聚类的新方法

定义了一种基于滑动匹配的相似度, 并在此基础上提出一种能够自适应确定聚类数目的全局K-均值算法, 解决了现有共调控基因聚类方法无法考虑到基因的正反、 延时、 部分时间和差异表达全部4种共调控关系的问题. 将提出的算法应用于微阵列数据中, 并将实验结果与CLUSTER 3.0算法进行了比较, 验证了算法的可行性和有效性.