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1.
针对目标函数非光滑的稀疏约束优化问题,给出基本可行性和λ-平稳性两个必要最优性条件,利用所给出的必要最优性条件构造出稀疏次梯度投影算法.在理论上分析了算法的收敛性,证明了由该算法所产生序列的任意聚点都是λ-平稳点.最后,通过两个数值实例验证了算法的收敛性、有效性和优化能力. 相似文献
2.
现有的创新需求权重计算方法大多只考虑顾客、技术人员和决策者三者中的一方或者两方对创新需求权重的影响,鲜有方法将三方同时纳入需求权重计算过程,这很容易造成因信息考虑不全面,造成需求权重的精确度不高或失准等问题。鉴于此,本文提出一种基于理想点-矢量投影法的创新需求权重确定方法,它将顾客、技术人员和决策者三方的诉求在三维矢量空间中进行集成。分别计算创新需求的需求类别因子、需求技术成熟度和需求偏好度,采用理想点-矢量投影法得到理想需求矢量,并在此基础上计算每项创新需求权重值。文章最后通过汽车方向盘的研发的案例,验证了所提方法的有效性和可行性。 相似文献
3.
为了设计低投射比的超短焦投影物镜,本文采用自由曲面和折反式的光路结构设计了一种具有低投射比的超短焦投影物镜系统。该物镜由一个旋转对称的折射透镜组和一个自由曲面反射镜组成。采用11.938 mm的数字微镜器件(DMD)作为空间光调制器产生图像源。采用法线加权迭代优化的方法计算自由曲面。最后,分析了系统的性能。仿真结果表明:超短焦投影物镜可在580 mm的投影距离处实现3048 mm尺寸的大屏幕投影,系统的投射比低至0.19,系统的最大畸变小于0.72%。能够满足低投射比超短焦投影物镜的设计要求。该投影系统具有低投射比、低畸变、投影效果好等优点,可为超短焦投影系统的进一步发展提供有益参考。 相似文献
5.
在本文中,我们引入了非精确均值投影算法来求解多重集非凸分裂可行问题,其中这些非凸集合为半代数邻近正则集合.通过借助著名的Kurdyka-Lojasiewicz不等式理论,我们建立了算法的收敛性. 相似文献
6.
7.
为解决多属性决策单方向偏差难题所提出的灰关联投影法尚存在适用性差的技术不足。为此,在借鉴双向投影技术要点的基础上联合新型灰关联系数,并引入毕达哥拉斯犹豫模糊集的表达优势,提出基于毕达哥拉斯犹豫模糊距离测度的灰关联双向投影决策方法。新方法能够有效解决毕达哥拉斯犹豫模糊多属性决策问题,具有较高的分辨度。通过算例应用分析,直接验证了毕达哥拉斯犹豫模糊灰关联双向投影方法的实用性,间接验证了毕达哥拉斯犹豫模糊距离测度和灰关联双向投影法的有效性。 相似文献
8.
约束矩阵方程求解是指在满足一定约束条件下求矩阵方程(组)的解.在子空间约束条件下,利用共轭梯度法,结合线性投影算子,得到矩阵方程ATXB+BTXTA=D的解,进一步得到其最佳逼近.最后用数值例子证实了算法的有效性. 相似文献
9.
目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。 相似文献
10.