一维搜索的一个Anderson-Bj(o)rck外推加速算法

对一维搜索的二点二次插值法，利用Anderson—Bjorck外推的思想提出了一个加速收敛算法，得出并证明了两条收敛性定理，且通过数值试验验证了该算法比二点二次插值法收敛速度快很多。     

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 .     

线性约束凸二次规划的一个原始-对偶内点算法

对具有线性约束凸二次规划问题给出了一个原始-对偶内点算法，任一原始-对偶可行内点都可作为算法的初始点，当初始点在中心路径附近时，便成为中心路径跟踪算法，此时总迭代次数为O(√nL)，其中L为输入长度．数值实验表明，算法对求解大型的这类问题是有效的．     

凸二次规划非精确不可行内点算法

提出了凸二次规划非确不可地内点算法，该算法使用的搜索方向仅需要达到一个相对的精度，这样的搜索方向可以通过krylov子空间迭代法得到，还分析了算法的全局收敛性，并对算法中非精确牛顿搜索方向的计算进行了讨论。     

基于投影算子的正则化最小二乘回归

通过引入经验覆盖数（empirical covering number）和投影算子（projection-operator）,从理论上研究正则化最小二乘回归学习算法.与已有的方法相比,一方面简化了回归分析的过程;另一方面,提高了最小二则回归学习算法的误差收敛阶.即,通过引入投影算子,得到了O（m-1）型的收敛阶,这是统计学习理论中关于泛化误差的最佳逼近阶.     

基于Cholesky分解的混合信赖域算法

为解决非二次性太强、曲率变化剧烈的非线性函数优化问题，把锥模型信赖域算法和基于广义正定Cholesky分解的Gill-Murray改进牛顿算法相融合，建立了基于Cholesky分解的混合信赖域算法，该算法具有计算速度快且收敛性能好的特点，证明了算法的收敛性。     

一个新的交通网络平衡设计模型及其算法

针对城市道路网络改造问题中，待改造道路和拟添加道路均具有等级选择的特点，提出了一种更加符合实际的新的网络平衡设计二层规划模型，设计了粒子群求解算法，并给出了一个简单的算例，实际算例表明该算法具有计算简单，收敛速度快的特点．     

优化端点条件的平面二次均匀B样条插值曲线

在利用反求法构造B样条插值曲线时,往往需要选取端点条件。 因此,可对端点条件进行优化选取,使得构造的B样条插值曲线满足特定要求。提出了一种利用曲线内能极小选取平面二次均匀B样条插值曲线端点条件的算法。首先给出了二次均匀B样条插值曲线分控制顶点与首个控制顶点（即端点条件）的递推关系式;然后给出了利用曲线内能极小优化选取首个控制顶点的算法,证明了利用该算法构造的C¹连续二次均匀B样条插值曲线为保形插值,并通过数值算例证明了算法的有效性;最后,为便于实际应用,基于MATLAB平台设计了算法所对应的图形用户界面,用户通过简单的操作即可获得光顺的C¹连续二次均匀B样条保形插值曲线。     

一类线性约束凸规划问题的一个原始－对偶内点算法

对一类具有线性约束的凸规划问题给出了一个原始－对偶内点算法, 该算法可在任一原始－对偶可行内点启动, 并且全局收敛. 当初始点靠近中心路径时, 便成为中心路径跟踪算法. 数值算例表明该算法是有效的.     

离子注入制备Si基GaSb量子点

利用离子注入法在Si(001)衬底上先后注入了Ga+和Sb+,注入能过分别为140,220 kev,注入剂量分别为8.2×1016,6.2×1016cm-2,然后对样品分别经过一次退火和二次退火处理制备出了量子点材料.用透射电子显微镜(TEM)和高分辨透射电子显微镜(HRTEM)观察了退火后量子点截面像.实验结果表明,经二次退火生长的量子点晶格结构和Si衬底损伤的修复要明显优于一次退火.     

一种改进的基于小波变换的图像边缘提取算法

在对现有的基于小波变换的图像边缘提取方法进行简要分析的基础上,提出了图像边缘提取改进算法.该算法主要是对边缘点的判断准则进行了改进,通过将任一点的梯度方向与水平、垂直、45°、135°方向进行比较,将这4个方向中与该点梯度方向最接近的一个方向重新赋给该点的梯度方向,并检验二进小波变换的模在该点是否为新的梯度方向上的局部极大值,若是,该点就是边缘点,否则不是.最后通过模拟实验给出了该方法的实验结果,实验结果有力地证明了该方法的有效性.     

凸二次规划的投影收缩算法

对于一般的凸二次规划问题,首先结合该问题的对偶问题给出了解的充分必要条件,然后给出了一种解决该问题的投影收缩算法,并证明了该投影收缩算法的总体收敛性.     

两类高阶整函数系数微分方程解的复振荡

研究两类高阶整函数系数线性微分方程解的超级,零点收敛指数和二级零点收敛指数。得到了一些精确结果。     

在一阶Fréchet可微条件下的变形Halley法

介绍了一族从三阶收敛的Halley法得到的二步法来近似Banach空间中非线性方程的解.在与Newton法收敛相同的Lipschitz条件下,通过使用一个新的递归关系,证明变形Halley法收敛,并给出了非线性算子方程的解的存在惟一性定理.     

非线性规划问题的一个内点势减算法的全局收敛性

结合经典阻尼牛顿方法和线性规划内点势减方法建立了一个求解一般非线性规划问题的内点势减算法.理论分析表明在一些假设条件下,这一方法产生的序列全局收敛于问题的KKT点.     

基于CSA-SQP的预测控制器参数整定研究

针对预测控制器参数整定困难, 提出了一种基于克隆选择和序列二次规划的预测控制器参数整定算法, 建立了一个基于免疫原理和序列二次规划算法进行控制器参数整定的机制, 并给出了参数整定问题中的抗原、抗体及亲和力的定义. 在此基础上, 针对系统的不确定性干扰, 构造了基于事件触发的参数调整框架. 最后, 将算法应用于仿真实验, 通过与设定值控制结果的对比, 证明所提出的预测控制器参数整定方法是有效的.     

生物组织非线性光学二次谐波及其层析成像分析

对生物组织中的二次谐波进行了理论分析，通过求解耦合波方程得到高散射介质中二次谐波的表达式，得出了具有高散射性的生物组织中的二次谐波理论模型，给出了散射因子的具体形式并作出了初步分析。并用蒙特卡罗方法分析了紧聚焦高斯光对生物组织进行二次谐波层析成像过程，得出了在探测生物组织不同深度时，探测点附近二次谐波的空间纵向分布及二次谐波信号光的强度变化。     

随机图的L(2,1)-标号混合人工蜂群算法

为解决图的L(2,1)-标号问题,设计了一种全新的标号算法,该算法利用人工蜂群全局搜索能力强的优点来得到最优的L(2,1)-标号方案.为了加快算法的收敛速度,修改了部分搜索策略并采用改进后的CK算法对初始蜜源进行限制.实验结果表明,该算法可以有效地求解有限点内随机图的L(2,1)-标号且10个点内的简单连通图都满足Gr...     

一类推广的差异演化算法及其应用

针对差异演化算法的局部收敛性问题，从Minimax优化的角度，提出求解非线性多峰函数优化问题的一类推广的差异演化算法（EDEA），该算法利用均匀设计方法在可行域内产生初始群体，增加种群的差异性，具有大范围收敛的性质；并且动态收缩可行域，有效地抑制了粒子群优化算法易收敛到局部最优的缺陷；给出应用该方法到典型非线性优化和不稳定周期点的求解的具体步骤，通过仿真实验证明该算法是鲁棒的。     

耗散结构和差分变异混合的鸡群算法

针对标准鸡群算法在求解高维优化问题时过早收敛于局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种耗散结构和差分变异混合的鸡群算法.该算法通过将耗散结构引入至雄鸡位置的更新公式,扩大了鸡群的搜索空间,增强了算法的全局搜索能力;同时,通过对随机选择的个体进行差分变异操作,增强了算法的收敛性能.对选取的18个标准函数进行仿真实验,结果表明,算法的收敛精度、收敛速度和稳定性均明显优于其他几种算法.