单调线性互补问题的高阶仿射尺度算法

对于单调线互补问题提出了一种新的内点算法－高阶仿射尺度算法，算法的每一步近代，利用高原始－对偶内点算法的思想求解一个方程组得到迭代方向，再适当选取步长，使算法具有多项式复杂性。     

保形迭代函数的构造方法研究

针对保形迭代函数的构造方法并不完整、不能快速地进行迭代运算的问题,本文给出了构造保形迭代函数的两个方法,一种是在已有方法基础上给出了快速迭代的算法;一种是构造特殊结构的保形函数.分析了他们的迭代效率并证明了复杂度是多项式时间的.     

似变分不等式的一个迭代算法

基于辅助似变分不等式框架和(伪)invex协强制条件,给出了求解似变分不等式的迭代算法,证明了算法的收敛性.该算法是Zhu D L,et al(1996)和Farouq N E(2001)的推广.     

基于LDPC/Turbo双模译码器的自适应迭代译码算法研究

针对现有WIMAX标准中LDPC/Turbo双模译码器设计在精确计算时未充分考虑迭代次数的问题,提出了一种适用于LDPC和Turbo码的自适应迭代译码算法,可灵活应用于由FPGA技术实现的双模译码器.该算法通过跟踪中间消息计算错误概率,根据多条件判定精确计算迭代次数,从而实现译码算法与错误概率变化特征的自适应性;通过改进的预判决机制减少平均迭代次数.利用Matlab搭建WIMAX系统测试链路,对TDMP多种算法的误码性能与迭代次数的关系进行测试,实现了12个SISO处理单元并行的LDPC/Turbo双模译码器.结果表明,所设计的译码器减少了算法中冗余的迭代过程,并且完全满足该标准下最大码长的要求.     

Metaball势函数的若干性质研究

对曲面实施基于Metaball的变形时,体现变形约束的势函数起着决定性的作用.分析研究了现有几种常用势函数的形式、特性、含义,以及其导数的性质、最大最小取值、连续性等,并将它们相互比较;在性质研究的基础上,改进这些现有势函数,建立了基本球形函数、普遍指数函数、椭球形函数与超椭球形函数等新势函数,以适应不同的应用背景,拓展基于Metaball的曲面变形的适用范围并丰富其表现力;提出了多个势函数组合作用时的层次控制方法.     

正交匹配追踪算法的迭代残差重建方法

正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法是一种重要的压缩感知重构算法. OMP算法在每次迭代中选择与当前残差最相关的原子. 针对每次迭代需要重新计算残差的问题, 本文考虑偶数次迭代下残差未知的情况. 首先, 研究了奇数次迭代的残差与下一次迭代的残差之间的关系, 得到了一种偶数次迭代时选择原子的标准. 然后, 引入一种回溯机制来处理前面所得的迭代结果, 这种机制通过剔除其中多余的原子来实现精确重建. 据此, 提出了可减少计算残差的改进型正交匹配追踪算法.     

利用带形状参数的有理势函数构造基于Metaball的过渡曲线

利用现有势函数构造基于Metaball的过渡曲线,此过渡曲线无法兼具拟高阶连续性与形状可调性.针对这一问题,巧妙地从一种带形状参数的曲线模型出发,构造一类带形状参数的有理势函数,并研究该势函数的性质.所构造的有理势函数具有统一的数学模型,不仅能使过渡曲线在端点处达到拟Ck连续,而且还可通过修改形状参数的值调整过渡曲线的形状.实例表明,通过调整有理势函数的次数及形状参数的取值可构造出满足不同拟连续性且形状不同的过渡曲线,以满足实际应用需要.     

线性约束凸规划问题的仿尺度算法

对一般线性约束凸规划问题，给出了相应的仿尺度算法，并证明由该算法所产生的迭代点要么直接到达问题的最优解，要么其极限点满足问题的最优性条件。     

巴拿赫空间中Landweber迭代算法的收敛性

为了得到可逆问题的近似解, 在Banach空间中引入Bregman距离, 构造迭代步长, 得到Bregman距离序列在迭代中单调递减的性质. 然后利用非线性Landweber迭代算法, 证明了该算法的收敛性.     

求矩阵方程(N∑l=1)AlXlBl=C对称解的一个迭代算法

给出一个迭代算法求解线性矩阵方程(N∑l=1)AlXlBl=C的对称解X1,X2,…,XN,利用这个迭代算法可以判断这个方程是否有对称解.当矩阵方程相容时,可以通过有限步迭代之后得到它的对称解;当选择特定的初始值时,迭代之后得到的是其极小范数对称解;此外,通过求新线性矩阵方程的极小范数对称解能够得到给定矩阵的最优逼近解.最后给出了一个数值例子来验证结论.     

关于子空间迭代的几点注记

ＱＲ算法是目前计算满矩阵完全特征值组的最主要的方法之一,众所周知,它是同时迭代的一个巧妙的实现,而同时迭代是实际执行子空间迭代的一种方法。因此子空间迭代的收敛性是这一部分的中心问题,以往的证明出于实际需要大都假设矩阵Ａ是单构的,但研究一般矩阵的情形,对于理解这一部分理论的本质是很有必要的,本文不对Ａ作特殊要求,建立了子窨迭代的完全类同于幂法的收敛性质,在此基础上,我们阐明了ＱＲ迭代是如何收敛于 三     

带互异权值的渐进迭代逼近算法及其应用

在计算机辅助几何设计(CAGD)领域,渐进迭代逼近(PIA)算法因其具有很好的自适应性和收敛稳定性,被广泛应用于插值与逼近问题.其中带权渐进迭代逼近(WPIA)算法通过调整向量加权明显加快了收敛速度.提出了一种带互异权值的渐进迭代逼近算法,不仅操作灵活,还可根据需要对各控制顶点进行调整,实现不同的迭代效果;同时通过引入一个参数,给出了可调权值迭代算法,当参数取合适值时,该算法的收敛速度比带权PIA算法更快,且权值取法不依赖于配置矩阵的特征值.最后用数值实例,通过对Bézier曲线、张量积Bézier曲面,以及三角Bézier曲面进行迭代,展示了该算法的有效性.     

扰动因素影响下对修正的OS-EM算法的收敛分析

在扰动因素影响下, 通过引入松弛参数对Ordered-Subsets Expectation-Maximization (OS- EM)算法进行修正. 基于修正迭代的 收敛性, 我们通过修改相应停止规则中的参数得到了一些主要的单调性结果, 进而证明了迭代的 收敛性.     

线性方程组求解的一个迭代算法

给出了求解线性方程组的一个迭代算法并证明了收敛性,通过对该算法中参数的选取,导出了若干投影算法。     

可分凸二次规划的不可行内点算法

给出了可分凸二次规划的不可行内点算法 ,并证明了该算法在 O(n2 L )次迭代之后 ,或者收敛到问题的一个近似最优解 ,或者说明该问题在某个较大区域内无最优解 .     

一以语语句依存关系网分析策略与生成算法研究

本文以依存语法作为语言模型,首先提出了一种全新的句子分析策略,分析在两极上进行,一级是基于中心动词同其他成分间的约束关系,通过寻找汉语语义类之间可能存在的句法关系,实现句子成分过滤,完成句子主干提取,另一级是上下文级,将语法,语义和语境信息一体化,结合依存语法确定汉语句子中各成分间的依存这后给出了一种快有效的用于完成句子分析的松驰匹配迭代算法,通过实验表明了该分析策略和算法的可行性。     

变系数模型的B样条S估计

使用一个B样条S估计方法来研究变系数模型,得到了系数函数估计的简约表达式和一个基于S估计的广义交叉核实变量选择准则(GCV),设计了一个迭代算法用来寻找最优的S估计.通过Monte Carlo实验证明,该方法是稳健可靠的.     

基于动态因子和共享适应度的改进粒子群算法

为提高粒子群算法的收敛速度和优化性能,避免陷入局部最优,提出了一种基于动态学习因子和共享适应度函数的改进粒子群算法.在惯性权重w随着迭代次数非线性减少而动态调整学习因子的基础上,引入共享适应度函数.当算法未达到终止条件而收敛时,利用粒子和最优解间距离挑选一批粒子重新初始化形成新群体,并用共享适应度函数对新群体进行评价,新旧2个群体分别追随自己的局部最优解直至迭代结束.对4个典型多峰复杂函数的测试结果表明,该改进算法不仅加快了寻得最优解的速度,而且提高了粒子群算法全局收敛的性能.     

一种基于多普勒效应的拟牛顿室内定位算法

针对现有室内定位方法,根据目标节点在运动过程中与参考信标节点间产生的多普勒效应,得到一种距离差测量方法,避免了对目标节点与信标节点间时钟同步的要求.为实现此距离差定位,提出了一种基于拟牛顿法的室内定位算法.随机选取初始猜测值,得到一个测量点的距离差信息,由此迭代得到单个测量点坐标,再将所有测得的相对位置坐标进行整体迭代并调整初始位置,直到得到稳定的初始位置,实现定位.Matlab仿真结果表明,在信噪比SNR=10时,定位误差不超过0.5m.同时,为提高定位速度和成功率,尝试用粒子群算法求初始猜测值,进一步提高算法的性能.     

双向中继网络中基于压缩感知的稀疏信道估计

为提高双向中继网络中稀疏信道估计的精度并减少训练序列的长度, 利用双向中继信道(Two-way Relay Channel, TWRC)的潜在稀疏特性, 研究了基于压缩感知的稀疏TWRC估计问题, 提出了一种改进的正交匹配追踪(Improved Orthogonal Matching Pursuit, IOMP)算法. 新算法运用迭代重加权最小二乘估计代替了正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法中的最小二乘估计过程, 通过对样本进行迭代重加权, 逐步减小了异常样本的影响, 不断地修正了估计值, 在使用相同长度的训练序列时, 提高了估计的精度. 与传统的最小二乘估计算法相比, 新算法能够在获得相同估计效果的情况下, 显著减少所需训练序列的长度. 仿真结果验证了基于新算法的稀疏TWRC估计的有效性.