自适应数字波束形成的一种新算法及其結构

本文讨论了一种可用于高性能的数字自适应波束形成的新算法及其结构,说明了一个简单的、线性约束的自适应合成器是怎样成为一大类自适应天线子系统基础的。这种自适应合成器的函数作为一个递推的最小平方极小化过程而导出,相应的加权向量则用吉芬斯旋转的Q-R分解得到。另外还介绍了实现这一算法的一种有效的管状输送结构。该结构采用三角形收缩/波前阵的形式,具有许多超大规模集成(VLSI)系统设计所要求的特征。     

风险证券组合投资的最优化分析

文章介绍了风险证券组合投资的优化情况 ,分别讨论了不考虑收益情况下组合风险极小化及考虑收益情况下组合风险极小化问题。在不同的情况下 ,建立不同的数学模型 ,对风险证券组合的总风险进行量化分析。给出了最优投资比例和最小组合风险的公式及其应用     

图像多相分割松弛凸化模型分裂方法

研究了一类向量值极小化问题的凸松弛方法,给出了适用于split Bregman快速算法的一般性等价模型。Vese-Chan多相分割方法和基于分片常数水平集函数的Mumford-Shah方法是新模型的特例。数值实验表明,在Vese-Chan方法和Mumford-Shah方法中应用split-Bregman算法,具有较快的运算速度和较好的分割效果,且对初始条件是鲁棒的。     

极小化最大完工时间的批到达同时加工排序问题

考虑工件成批到达的同时加工排序问题,目标函数为极小化最大完工时间.给出模型在特殊情况下的统筹算法和针对一般情况的局部统筹算法,并通过大量的实例计算来验证两启发式方法的有效性.     

用于计算机在线交通控制系统的优化算法

本文提出了一种适用于计算机干线交通控制系统,称为“总停车次数——延迟极小化”的控制参数优化算法。计算机模拟试验的结果表明这种算法的控制效果比国内目前所用的“最大绿波带”算法有着很大的提高。     

NFA→FA→GFA自动机转换算法

研究了不确定有穷自动机NFA、确定有穷自动机FA、规范有穷自动机GFA的基本关系与等价转换;给出了“NFA→FA”等价转换算法与“FA→GFA”等价转换算法,构造性证明了从FA到GFA的存在性,提供了自动机极小化算法的研究基础。     

求全局极小的“塌方”方法

对求全局极小的方法进行了研究,构造出寻优算法,把寻找全局极小的过程分解为局部寻优过程和突破过程的反复。局部寻优过程可采用一般寻局部极小的任一种优化算法,突破过程通过引入广义实力势函数和寻优过程的结合而实现,实例计算结果表明算法有效可行。     

半局部强拟凸函数及其数学规划

本文给出了半局部强拟凸函数的若干性质并讨论了目标函数与约束函数均为半局部强拟凸函数的极小化问题的充分条件。     

局部Haar条件下的Chebyshev同时逼近(英文)

本文在局部 Haar 条件下,讨论了紧空间上非线性 Dunham 型 Chebyshev 同时逼近,得到了同时逼近为局部最佳的充分必要条件;给出了与非线性同时逼近问题等价的相关线性同时逼近问题;证明了极小集的存在性,在这个极小集上的局部最佳逼近为局部最佳的;获得了区间上非线性同时逼近的交错定理;证明了非线性同时逼近的α阶(α≥1)的强唯一常数等于其相关线性同时逼近的α阶强唯一常数。     

非线性极大极小问题的一个有效算法

针对一类非线性约束极大极小问题,利用极大熵方法将其转化为带等式、不等式约束的非线性规划问题,给出了一种梯度投影算法,解决了一般约束的非线性大系统优化问题,该算法初始点可任意;同时证明了该算法的全局收敛性。初步的数值试验表明,对于该类极大极小问题,算法有良好的数值表现。     

非线性极大极小问题的可行信赖域算法

针对一类非线性约束极大极小问题,利用极大熵方法将转化为带不等式约束的非线性规划问题,给出了一种可行信赖域算法,解决了不等式约束的非线性大系统优化问题,并证明了该算法的全局收敛性。初步的数值试验表明,对于该类极大极小问题,本算法有良好的数值表现。     

Galois域上m序列的游程、分量序列和向量序列

本文讨论了Galois域上m序列的游程、分量序列和向量序列.得到了游程的重要特性:n-1长的零游程是等间隙的,证明了分量序列是素域上的 m 序列;求出了向量序列的线性复杂度、极小多项式、周期和自相关函数.     

Fuzzy矩阵极小范数g逆存在的充要条件

本文在含有最大元１和最小元０的全序格（Ｌ，Ｖ，∧）上，讨论了Ｆｕｚｚｙ矩阵极小范数ｇ逆存在的充要条件，并给出了最大极小范数ｇ逆的计算方法。     

一类刚性系统基于线性多步法的并行计算方法

针对一类分解的刚性系统,提出了一类并行组合方法.该方法将系统分割与方法分割的并行化方法相结合,采用显式线性多步方法求解非刚性子系统,采用隐式线性多步方法求解刚性子系统.讨论了方法的相容阶、收敛性和数值稳定性.数值试验结果表明,该方法对于求解分解的刚性系统是可行的.     

用离散化方法证明半定规划的拉格朗日强对偶定理

从算法的角度重新考虑半定规划的强对偶定理的证明,首先将半定规划转换成与之等价的线性半无限规划并利用离散化方法将其近似地转换为一个线性规划问题,然后利用离散化方法的收敛性和线性规划的强对偶定理给出了半定规划的拉格朗日强对偶定理的一个新的证明方法,最后利用该证明思路从理论上为半定规划问题的求解设计了一种新的求解算法并给出了相应的收敛性证明。     

半局部强伪凸函数及其数学规划

本文给出半局部强伪凸函数的若干性质,及半局部强拟凸函数成为半局部强伪凸函数的条件,并讨论了目标函数与约束函数中至少有一个为半局部强伪凸函数,其余为半局部拟凸函数的极小化问题的充分条件。     

完全分配格上的极小族拓扑

采用极小族理论建立了完全分配格上的另外一种拓扑棗极小族拓扑,使得最大标准极小族是该拓扑仅有的非平凡开集。给出了极小族拓扑的一些性质及该拓扑下函数连续的必要条件,讨论了该拓扑下映射的连续性和广义序同态的关系,证明了完全分配格上的标准极小族映射为广义序同态。     

极大距离可分码的存在范围研究

引进了Ｆ２上矩阵的行间距和极小行间距概念,给出了极小行间距的一些基本性质,证明了在小行间距的两个重要定理。给出了Ｖｎ（Ｆ２）中Ｈａｍｍｉｎｇ极小距离的两个重要结论,得到了二无线性码（ｎ,ｋ）中存在极大距离可分码的一个必要条件：当ｋ＞３时,ｎ　３（ｋ一１）;当ｋ＞５并且ｎ能被３整除时,ｎ＜（３（ｋ一１）。同时给出了ｑ元线性码（ｎ,ｋ）中存在极大距离可分码的一个必要条件。     

基于规则的前馈神经网络的混沌梯度下降耦合学习算法

提出用规则判断由于BP神经网络学习过程中因梯度搜索产生的局部极小 ,并利用具有全局寻优的特点的混沌优化算法 ,使学习过程能有效地逃离局部极小。即 ,梯度下降进研“粗搜索”、混沌优化法进行“细搜索”及建立规则将两者结合起来 ,就构成了本文的基于混沌梯度下降的前馈神经网络学习算法。这种算法有效地利用了梯度下降算法的快速性和混沌寻优的全局性。将该算法应用于铜锍吹炼过程智能决策支持系统模型库中的模型学习 ,产生了良好的应用效果。     

多层线性神经网络自适应滤波器性能仿真

介绍了一种基于多层线性神经网络的自适应滤波器。仿真结果表明，将这种基于ＢＰ算法训练的滤波器应用于扩频接收机的干扰抑制，比常规的采用ＬＭＳ算法训练的滤波器具有更优的性能。文中还讨论了滤波器层数对于ＢＰ算法收敛过程的影响。