一种多重滤子非单调的新锥模型信赖域算法

非单调技术在信赖域中得到广泛应用,并取得了较好的结果,但传统的非单调技术存在遗漏最优点等缺陷,文中提出了一种新的基于新锥模型的非单调多重过滤信赖域方法,该算法不但在每次迭代中构造出新的比率来调整信赖域半径减少运算量,同时在实验步骤不被接受时利用多重过滤技术增加了试验点的接受几率,并在适当的条件下,证明了算法的收同时敛性。数值试验则表明了该算法的有效性。     

一种改进的非单调自适应新锥模型信赖域算法

对无约束优化问题提出了一种改进的非单调自适应信赖域算法。尽管传统的非单调技术存在着众多优点,但是也存在着易丢失最优解等缺点,为了克服这些缺点,文中提出了一种新的非单调技术,该技术是将已成功迭代点的函数最大值与当前迭代点的函数值相结合,充分利用了目标函数的信息,进一步将这种非单调技术引入到信赖域中,提出了一种改进的非单调自适应信赖域算法,在一定的条件下,证明了算法的收敛性,数值实验表明此算法的有效性。     

带有线搜索的非单调自适应新锥模型信赖域算法

提出了一种带有线性搜索的非单调自适应新锥模型信赖域算法。根据线性搜索方法计算量小和信赖域方法良好的收敛性优点,文中将非单调Wolfe线性搜索应用于新锥模型自适应信赖域方法中,结合构造了一类新算法:当试验步d_k不成功时,采用非单调Wolfe线搜索求得下一个迭代点,使得新算法无需重解子问题,减少计算量。另外,利用c^p||B^-1_k+1|| ||g_k+1||来调节半径,其中c∈(0,1),p为非负整数。在适当\\条件下,证明了该算法的全局收敛性和有效性。     

非单调的微粒群信赖域算法

文中对无约束优化问题提出了一类非单调信赖域算法,将搜索性能良好的微粒群算法和总体收敛性良好的信赖域算法有效融合,并提出了基于微粒群的信赖域算法,在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性。     

半定规划的非单调信赖域算法研究

半定规划是线性规划的一种推广,是一个非光滑的凸优化问题。文中利用半定规划的最优性条件将半定规划问题转化为一个非线性可微的方程组,然后将这一方程组转化为一个无约束优化问题。因此求解半定规划问题就转变为求解无约束优化问题,最后用非单调的信赖域算法求解此问题,即避免了重复计算子问题,且降低了运算次数,同时也证明了此算法的收敛性。     

基于信赖域的序贯拟蒙特卡洛滤波算法

针对系统状态估计、目标跟踪等是包含多源不确定性信息的非线性非高斯随机过程,提出了一种基于信赖域的序贯拟蒙特卡洛(Sequential Quasi-Monte Carlo,SQMC)滤波算法.该算法利用拟蒙特卡洛积分技术优化采样粒子在状态空间的分布特性,降低了滤波过程中的积分误差,提高了状态估计精度;同时,利用信赖域(T...     

基于信赖域技巧的共轭梯度方法的图像重建算法研究

图像重建算法是电容层析成像系统研究的关键技术,寻找一种重建图像速度和重建图像质量都能满足工业应用要求的图像重建算法是十分必要的。基于信赖域方法的共轭梯度算法是在普通共轭梯度算法的基础上提出的一种新的图像重建算法,提高了图像重建的质量与速度。     

基于两阶段随机二阶锥优化的含大规模新能源电力系统静态安全域分析方法

为保障含大规模新能源电力系统运行能力,提出两阶段随机二阶锥优化的含大规模新能源电力系统静态安全域分析方法。通过含大规模新能源电力系统静态安全域SSSR模型内约束条件求解静态安全域边界有效距离,将优化后SSSR模型内发电机有功功率以及SSSR模型内有效边界距离作为两阶段求解目标,得出有功功率数值接近最优值的最大化有效边界距离,分析SSSR有效边界内基础运作点安全性与安全裕度,获取含大规模新能源电力系统静态安全域。实验说明：该方法可有效应用于电力系统静态安全域分析,当电力系统负荷过大时,其安全域区域变小;当解耦参数数值为12%时,可保障该电力系统静态安全域最优。     

一种基于视觉模型与连通域统计的阈值分割新算法

该文提出了一种新的基于视觉侧抑制模型和连通域统计的阈值图像分割算法.该方法模拟人眼处理图像机制,建立侧抑制模型,提取出图像中相对变化的信息,并计算变化量矩阵的直方图,然后对该直方图自下而上进行水平切割,并计算割线上的连通域数量,绘制连通域曲线图.仿真实验表明,该方法具有很好的亮度、对比度不变性和线条连通性,分割结果能更好的符合视觉感受.     

一种新非单调法求解压缩感知问题

提出了一种新的非单调线搜索Barzilai-Borwein梯度法,并证明了该算法的全局收敛性。通过Matlab数值试验表明,该算法对重构稀疏信号是可行有效的,与其他算法相比,具有迭代次数少,计算用时短等优点。     

构建联通移动网络多维价值区域分析模型浅析

移动宽带网络的快速发展,要求电信运营商在考虑移动网建设、运维、发展方面关注更多的因素,积极构建区域和小区多维度价值模型。通过对影响网络价值的维度分析,给出了价值模型选取与确定方法,划分了价值区域,并对价值区域应用进行介绍和典型案例分析。     

信任模型在移动代理安全管理中的应用

移动代理技术是新型的分布式计算技术,具有很好的应用前景。在移动代理广泛应用的今天,它的安全性问题成了移动代理发展的制约因素。其中移动代理的安全一直以来都是移动代理中最复杂的、最难以解决的问题之一。针对目前的移动代理运行环境的不可信问题,文中提出非传统的安全策略,移动代理的信任模型被应用于移动代理,从而保证移动代理运行环境的可靠性。     

基于超级节点的P2P信任模型-TSN

提出一种基于超级节点的P2P信任模型TSN.改进了模型节点加入、节点信任值的计算方法.在模型中综合考虑了节点兴趣相似度和节点响应时延等因素,并通过调节直接信任和间接信任的权重,提高了信任值计算的精确性.采取了相应的健壮性策略,增强了模型的抗攻击能力.仿真结果表明,与已有的信任模型相比,该模型具有较高的成功请求率和系统安全性.     

P2P网络信任模型研究综述

近年来,对等网络（P2P）得到了迅速发展,但是由于P2P网络的开放性、匿名性等特点,节点之间的交流和服务存在着很大的安全隐患。信任模型作为一种解决方案,得到了广泛的研究和发展。文章在前人研究的基础上,分析了目前比较有代表性的P2P网络信任模型,归纳了目前普遍存在的一些问题,并对未来的研究做出了展望。     

关于CBP算法的一种新型滤波函数和它的性质

用卷积反投影(CBP)算法作CT重建,滤波函数是关键.本文建议一种新型滤波函数,给出了用它作CT重建的误差估计,分析了该滤波函数的时频特性,并用来作局部重建.模拟和实测数据的数字实验表明其在保证空间分辨率的同时能较好地克服Gibbs效应.