一种共轭下降算法的全局收敛性

给出了求解无约束优化问题的一种共轭下降算法，该算法具有充分下降性的共轭梯度公式。在较为温和的条件下，利用宽松的非精确线搜索条件得到全局收敛性结果，同时数值实验表明了算法的有效性。     

无约束优化DFP算法的全局收敛性

讨论了无约束优化问题的ＤＦＰ算法的全局收敛性．在适当的条件下，证明了对一致凸目标函数，在非精确线搜索下ＤＦＰ算法具有全局收敛性     

VisualBasic．NET中的数据处理方法

信息处理是在计算机技术中应用最广泛的领域。使用精确的数据结构描述实际模型，实现算法程度化是程序设计本质。论述了在VisualBasic．NET环境中实现数据结构的动态处理，并以实例阐述了构造实际模型的设计思路。     

树的q-最优划分及其应用

本文从集合划分的概念出发,提出了关于树的q-最优划分的问题。同时,还提出了求树的q-最优划分的精确算法和启发式算法。最后,以配电网系统的实际设计为例来说明算法的应用。     

隐含概念漂移的数据流分类算法研究

数据流具有快速性、连续性、多变性及无限性等特性，使得传统的分类方法不再适用。由于数据流多变的特性，设计高效、高精度的分类算法是比较困难的。目前数据流在电信、网络等众多应用领域客观大量存在，因此研究快速的、精确的、稳定的数据流分类系统具有较高的理论价值和应用前景。近年来，大量的研究工作都旨在高效准确地解决隐含概念漂移的数据流的分类问题。本文研究了一些适合数据流的分类算法，根据算法主要思想的不同进行分类，根据每种思想的发展历程对其相应的算法进行论述，并对部分经典算法分析其处理概念漂移的性能，并对进一步可做的工作进行展望。     

BFGS修正算法在前馈神经元网络学习中的应用

介绍了拟牛顿公式中 BFGS修正算法和 Wolf- Powell不精确线性搜索准则所具有的全局收敛性质 ,分析了将该算法应用到前馈神经元网络的训练学习中存在局部最优的原因     

利用SPECAN算法的聚束SAR成像处理

讨论了距离向去调频聚束模式SAR信号的回波模型及特点,通过对聚束SAR信号的时、频域关系的分析,给出了适合去调频后的聚束SAR数据的成像算法。该算法结合了SPECAN算法高效和标准条带成像算法精确的优点,首先采用SPECAN算法对原始数据距离向去斜,其次采用距离-多普勒算法实现方位精确聚焦,与传统的距离-多普勒算法相比,成倍地降低处理的数据量,从而可实现聚束SAR的实时成像处理。对Ku波段实际飞行数据采用该算法压缩得到高分辨率的图像,验证了理论分析的正确性和所用方法的可行性。     

精确求解平面内直线度误差的计算机算法

提出了一种按最小区域法求解平面内直线度误差的计算机精确算法并给出了证明。     

旅行商问题的一个精确算法

本文对经典的旅行商问题给出一种精确式算法,计算结果表明,它具有一定的优越性和实用性。     

NURBS曲线小波分解的一种快速算法

为了对NURBS曲线进行精确的分解,提出了半正交B样条小波分解的新算法,同时给出了处理NURBS曲线的非整数阶分辨率的小波分解算法.对于NURBS曲线,无论它有多少个控制点,均可以对它进行半正交分解,而不受控制点数必须等于2i 3的限制,这对于NURBS曲线的多分辨率造型具有较大应用价值.     

广义线性互补问题的共轭梯度算法

本文构造了广义线性互补问题的一个光滑价值函数,该函数具有良好的微分性质.基此价值函数提出了求解广义线性互补问题的一类不精确线搜索共轭梯度算法,证明了算法的全局收敛性,并通过数值试验检验了算法的实用性.     

分块结式矩阵逆阵的快速算法

利用结式矩阵求逆矩阵的多项式快速算法,给出了具有结式矩阵块的分块矩阵逆矩阵的一种快速算法。该算法仅用结式矩阵的第一行元素进行计算,在计算机上实现时只有舍入误差,故在理论上是精确的。最后给出了应用该算法的数值例子。     

基于卡尔曼滤波和改进粒子群的MPPT算法

针对常规的粒子群算法（particle swarm optimization algorithm，PSO）在应用中存在数据波动大、数据精确采集难度高和追踪速度慢等问题，课题组提出了基于卡尔曼滤波和改进粒子群优化算法的光伏最大功率点跟踪（maximum power point tracking，MPPT）控制器技术，并结合卡尔曼滤波、恒定电压和冒泡排序等方法进行优化。实验结果表明课题组提出的算法可以快速、准确地跟踪到最大功率点，提高了MPPT的响应速度和精度，提高了光伏发电的利用效率。     

SIFT匹配算法在视频拼接中的优化应用

在视频拼接中．由于视频帧存在噪音大,光线变化、模糊以及旋转等情况,传统的SIFT算法处理后出现了较多的错误匹配点时。为了提高匹配的准确率,提出了一种优化的SIFT算法：在SIFT算法的图像匹配过程中,计算所有匹配点对所确定的直线的偏转角度,设置一个角度误差范围,对匹配点对进行角度误差约束筛选,根据得到的匹配点对时偏移量进行精确计算,实现视频帧的融合。最后通过大量实验,验证了优化后的SIFT算法更加准确地对视频帧进行匹配拼接,消除了重复区域拼接的模糊性,符合视频拼接对于偏移量计算的精确要求,实现了视频拼接的实时性和高效性。     

EB环境下的一个匹配模型及其算法研究

描述了基于相同属性的元素两两重复匹配在实际应用中的具体意义,提出了EB环境下基于相同属性的元素两两重复匹配问题的基本概念,讨论了重复匹配的各种情况和最大重复匹配、最小重复匹配以及平凡匹配的定义和判定准则;分析了最大重复匹配(最小重复匹配)的精确求解算法,得出在m个元素、n种属性的情况下,求解两两最小(最大)重复匹配算法的时间复杂性为Smn的结论;最后提出一个改进算法,其时间复杂性为O(C),改进后的算法还适宜于手工作业。     

基于蚁群算法的校服衣片排样优化算法

蚁群算法是一种仿生类进化算法,通过模拟信息素更新和节点转移策略,求解出优化组合问题的最优解。针对某校服厂衣片的特殊性,采用更精确的梯形包络。在此基础上,用蚁群算法对包络梯形进行求出排样序列,并用基于最低水平搜索算法得出排放位置。根据提出的算法,设计了程序代码,并与矩形包络和遗传算法进行对比,验证了方案的可行性和有效性。     

数字经济中算法消费者的生成机理、保护方案与制度建构

算法消费者是数字经济中新业态新模式下的消费者，具有可分类、可预测和可被操纵的特点。算法消费者的生成机理体现在认知、动因和结构三方面：从认知层面上，人工智能体思维在心理认知学、意思表示等方面与人类思维的差异，决定了算法只是智能互联网平台的一种工具；从动因层面上，算法消费者的形成顺应了消费者行为理论数字化演变的趋势；从结构层面上，以算法为纽带的平台和算法消费者之间关系的失衡，意味着应给予算法消费者特别保护。国外算法消费者的保护方案虽然在法律形式上有所差异，但均以寻求平台监管和算法消费者保护之间的平衡作为内核，具体体现为赋予算法消费者算法权利和强调以透明度为核心的算法治理两方面。我国应在把握数字经济发展规律的基础上，完善平台监管、算法规制的分级制度，健全平台数据合规和算法的治理制度，确立平台数字社会责任和算法伦理制度，最终通过平台治理模式和算法权利成长的权责制度以推进算法消费者保护的制度构建。     

算法的风险及法律规制探析

算法作为人工智能的核心，以大量数据流为基础，按照被赋予的逻辑运算规则，进行数据处理分析，为日常生活、商业金融和行政自动化辅助乃至于独立决策提供服务。算法自动化决策虽带来了诸多便利，但也催生了“算法黑箱”“算法歧视”“信息茧房”“算法趋同”等新的安全风险。为规制算法、防治算法权力异化，《个人信息保护法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》等法律法规相继出台，由此中国建立了多元的算法规制路径：针对算法的控制者和编写者，采用算法评估制度、算法备案制度、算法解释、算法检查制度以及严格的侵权问责进行规制；针对算法的相对人，采用个人数据赋权的方式保护用户权益。     

一种分级超结构换热器网络综合优化方法及其应用

对分级超结构换热器网络模型的温度计算提出了一种通用的精确解方法,同时得到了显式解析解,并以这一解析解为基础,设计了以遗传算法和模拟退火算法为主,结合最速下降法的混合遗传算法,此外还在算法中引进精英策略和结构变异策略.应用实例的计算结果显示了这一混合遗传算法对于换热器网络的参数和结构都具有良好的搜索能力.     

最短路问题的Auction算法在无圈网络中的改进

提出了Auction算法在无圈网络中的一种改进．在改进的新算法中，采取了新的推进(extension)方式，从而成功地降低了算法的复杂性．改进后算法的复杂性为O(m)，此处m是图的弧数．