两类五阶解非线性方程组的迭代算法

本文首先根据Runge-Kutta方法的思想,结合Newton迭代法,提出了一类带参数的解非线性方程组F(x)=0的迭代算法,然后基于解非线性方程f(x)=0的King算法,给出第二类解非线性方程组的迭代算法,收敛性分析表明这两类算法都是五阶收敛的.其次给出了本文两类算法的效率指数,以及一些已知算法的效率指数,并且将本文算法的效率指数与其它方法进行详细的比较,通过效率比率R_(i,j)可知本文算法具有较高的计算效率.最后给出了四个数值实例,将本文两类算法与现有的几种算法进行比较,实验结果说明本文算法收敛速度快,迭代次数少,有明显的优势.     

广义线性多乘积问题的完全多项式时间近似算法

本文针对广义线性多乘积极小化问题,通过一系列的线性规划问题的解提出一种求其全局最优解的完全多项式时间近似算法,并给出该算法的计算复杂性,且数值算例验证该算法是可行的.     

稀土安全评价:集成算法改进与实证

稀土作为我国战略性矿产资源,其安全问题一直是政府和学术界关注与研究的重要课题.建立了稀土安全的概念框架与评价体系,针对传统AHP中九标度法的不足,基于熵值法、加速遗传算法及扩充标度值的层次分析法,提出了一种改进的层次分析法(EV-AGA-EAHP),通过集成模糊C-均值聚类算法和模糊综合评价法,研究提出了一种模糊综合集成评价方法(EV-AGA-EAHP-FCM-FIJ),给出了集成算法及步骤,对2001-2013年我国稀土安全水平进行了评价,提出了保障我国稀土安全的建议.     

自适应多种群回溯群居蜘蛛算法求解TSP问题

在群居蜘蛛优化算法中引入自适应决策半径,将蜘蛛种群动态地分成多个种群,种群内适应度不同的个体采取不同的更新方式.在筛选全局极值的基础上,根据进化程度执行回溯迭代更新,提出一种自适应多种群回溯群居蜘蛛优化算法,旨在提高种群样本多样性和算法全局寻优能力.函数寻优结果表明改进算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.最后将其应用于TSP问题的求解.     

基于改进的PSO-SVM的音频信号特征识别和分类

针对音频信号准确性分类的问题,提出一种基于改进的的粒子群优化算法(PSO)的支持向量机(SVM)音频信号分类的方法,简称IPSO-SVM.首先用Mel倒谱系数法对4种音频信号进行特征提取.其次在PSO中引入自适应变异因子,能够成功地跳出局部极小值点;然后对PSO中的惯性权重进行了改进,将惯性权重由常数变为指数型递减函数.随着迭代的进行,使权重逐渐减小,这样做有利于粒子进行局部寻优.最后用改进的PSO不断优化SVM中的惩罚因子c和核函数参数g来提高预测精度.实验结果表明,与传统的SVM、PSO-SVM、GA-SVM相比,我们提出的IPSO-SVM算法分类结果更精确.     

基于Gauss伪谱法的欠驱动航天器姿态优化控制

现代航天器一般可以通过三正交反作用动量飞轮对其进行姿态机动控制并任意定位.研究了当其中某一个动量飞轮失效而不能输出完整三轴控制力矩时的欠驱动航天器姿态优化控制问题.在系统动量矩等于零时,其姿态控制问题可以转化为无漂移系统的非完整运动规划问题.采用Gauss伪谱法(GPM)将带有两个反作用动量飞轮的航天器姿态非完整运动规划问题转换为非线性规划问题(NLP),再通过SQP(sequential quadratic programming)算法求解.通过数值仿真、优化控制能达到设计的零边界控制要求,方便伺服电机对动量飞轮的控制;规划得到的姿态曲线与数值积分得到的曲线几乎完全重叠;权衡最终的优化目标值、运行时间和精度三因素找到合适的插值配点个数;结果表明了该方法对欠驱动航天器的姿态优化控制是有效的.     

非光滑半无限多目标优化问题的对偶性北大核心CSCD

研究了一个非光滑半无限多目标优化问题(简记为SIMOP)并讨论它的对偶性.本文重点考虑此SIMOP的Mond-Weir型半无限多目标对偶问题,通过对目标函数和约束函数的某种组合赋予Clarke-凸性假设,获得了弱/强/逆对偶结论.文章的一些结论是比较新的,并推广了已有文献的一些结果.     

太阳帆塔轨道和姿态耦合动力学建模及辛求解

在建立太阳帆塔太阳能电站简化模型的基础上,将系统的动力学方程从Lagrange体系导入到了Hamilton体系,给出了带约束的Hamilton正则方程;进而采用祖冲之类算法和辛Runge-Kutta方法分析了太阳帆塔轨道和姿态耦合系统的动力学特性,并讨论了算法的保能量、保约束特性;最后,数值模拟了系统的动力学特性,说明了所提方法的有效性.     

Volterra核函数法在轴承滚珠磨损中的特征提取及应用

针对滚动轴承滚珠磨损故障特征难以提取的问题,提出一种基于多脉冲激励法下的Volterra级数核的求解算法.该方法是一种非线性系统模型的“交叉”诊断法,利用轴承系统输入输出的采样信号,建立Volterra非线性辨识系统模型,并运用多脉冲激励Volterra低阶核求解算法,将得到的低阶核通过时域和频域进行对比来判断轴承当前所处的运行状态.该文以无心车床主轴轴承为例进行实验验证,并与传统的小波分析法对比得出:多脉冲激励法能够方便准确地提取轴承的故障特征,该方法对此类故障的诊断具有一定的借鉴意义.     

结合àtrous算法与Retinex算法的医学图像增强

提出结合àtrous算法与Retinex算法的医学图像增强.方法在二进小波理论基础上,利用推广的二维àtrous算法对医学图像进行处理,对经过多级分解后的医学图像的低频利用连续非线性函数增强,而对分解后的多个高频采用改进的Retinex算法进行增强;最后,对增强后的低频和高频进行重构.经过反复仿真试验结果表明:方法在去除噪声的同时更好地保留了图像边缘特征,增强了图像细节信息和凸显图像的轮廓,并克服对比度下降的不足,较好地去除光晕现象,视觉效果好,层次感更丰富.