关于非线性不等式组Levenberg-Marquardt算法的收敛性(英文)

本文研究了一类非线性不等式组的求解问题.利用一列目标函数两次可微的参数优化问题来逼近非线性不等式组的解,光滑Levenberg-Marquardt方法来求解参数优化问题,在一些较弱的条件下证明了文中算法的全局收敛性,数值实例显示文中算法效果较好.     

求解非线性互补问题的一类光滑Broyden-like方法

非线性互补问题可以等价地转换为光滑方程组来求解. 基于一种新的非单调线搜索准则, 提出了求解非线性互补问题等价光滑方程组的一类新的非单调光滑 Broyden-like 算法.在适当的假设条件下, 证明了该算法的全局收敛性与局部超线性收敛性. 数值实验表明所提出的算法是有效的.     

“仓店一体化”模式下订单拣选与配送集成调度优化

针对“仓店一体化”模式下提供限时送达服务的新零售仓店,研究多拣货员、多客户、配送方式为带限时送达约束的路径优化分批配送情形下的订单拣选与配送集成调度问题。以最小化订单最大履行时间和配送成本为目标,构建了混合整数非线性规划模型,并设计两阶段启发式算法(H-2)进行求解,最后通过数值实验对算法进行验证与分析。数值实验结果表明,H-2具有较高的求解质量;相较于传统调度算法(TS)在效率提升、资源节约以及客户满意度提高方面具有更优的表现,进而为新零售仓店管理者提供决策支持。     

带有P0函数的非线性互补问题的一个新的非内点连续算法

研究带有P₀函数的非线性互补问题. 基于一个新的光滑函数, 把问题近似成参数化的光滑方程组, 并且给出一个新的非内点连续算法. 所给算法在每步迭代只需要求解一个线性方程组和执行一次Armijo类型的线搜索. 在不需要严格互补条件的情况下, 证明了算法是全局收敛和超线性收敛的. 并且, 在一个较弱的条件下该算法具有局部二阶收敛性. 数值实验证实了算法的可行性和有效性.     

一种基于无监督学习的社交网络流量快速识别方法

在分析了社交网络的发展和研究现状后,结合现有的网络流量识别方法和社交网络流量特征属性,提出了一种基于KMeans聚类算法的无监督学习社交网络流量识别方法.为了提高处理的高效性、实时性,利用开源云计算平台如doop上提供的M印Reduce架构进行分布式并行处理.对比实验结果表明,提出的方法能快速、高效的识别社交网络流量,并且识别准确率有显著提高.     

组合算法及其应用

提出了在组合算法设计和组合算法选择方面所应当遵循的三个原则,即通用性、可计算性和较少的信息冗余量,并初步分析了它们之间的相互关系.通过分析,提示了组合算法的设计方法,改进方向和优化技术.     

货车枕簧丢失故障动态图像识别方法

针对货车运行故障动态图像检测,提出无故障目标识别工作模式,解决货车枕簧丢失故障的自动识别问题。利用Haar特征提取枕簧特征信息,基于AdaBoost算法选取特征并构建层叠分类器,等比缩放搜索窗口检测货车图像,最终分选出无故障的枕簧图像,从而大大地减少了待识别图像的数量,显著地提高了人工识别效率。实验表明,该算法使用的特征简单,搜索策略高效,不受枕簧位置、缩放和旋转的影响,抗噪能力强,对分辨率低、局部遮挡、光照不足或过度曝光等质量较差的图像仍具有很强的适应性,所提出的方案能够满足全天候条件下的货车枕簧目标识别,为货车故障动态图像检测的工程化应用奠定了基础。     

天空背景下飞行器结构特征提取的新方法

针对天空背景下低信噪比的飞行器,提出了一种基于SUSAN算法、灰色系统理论和数学形态学相结合的飞行器结构特征提取的新方法。在Visual C++6.0平台下,首先利用SUSAN算法从背景中提取飞行器的结构边缘信息,并与原图像相加实现目标增强;然后用灰色系统理论检测出飞行器的结构特征边缘;最后利用条件膨胀和重构算法,实现云层的抑制,并重构出飞行器目标。实验结果表明:该方法对于实现飞行器的跟踪、结构特征提取以及事后判读有重要的意义,同时验证了该方法的可行性。     

热图法测量激光强度时空分布的重构理论研究

为了把量热法应用于远场激光强度时空分布测量,研究了基于热像仪靶面温度测量反演入射激光强度时空分布的重构理论。针对背光面两种不同边界条件(对流-辐射热流边界和恒定温度边界)推导出了由靶面温度分布反演激光束时空分布的重构表达式。获得的分析表达式对广泛的材料具有适用性。通过引入广义参量F0=α/L2,分别就F0》1和F0《1情况给出了重构近似表达式,并对满足F0》1条件的回推算法进行了数值模拟验证。数值结果表明,两种背光面边界条件下回推得到的激光束时空分布与原始激光束达到了很好的一致,但存在一与靶材傅里叶数相关的最小起始回推时间τ0。成果可用于强激光远场参量测量设备的研制。     

双螺旋叠栅条纹检测光束准直性的两种方法

介绍双螺旋叠栅条纹检测光束准直性的基本原理,进一步就双螺旋叠栅条纹的特征参量与被测光束发散角(即光束准直精度)的关系进行分析和推导。在分析双螺旋叠栅条纹进行时,首先采用频域低通滤波提取纯叠栅条纹,然后提取纯叠栅条纹的特征参量。提出两种特征参量的提取方法,一种依次进行傅里叶变换计算相位信息的傅里叶变换方法,另一种是受传统时间相移算法启发而提出的空间相移算法,讨论了在两种方法中极坐标的重采样问题和相应的计算公式,并进行了计算机模拟。结果表明,傅里叶变换方法和空间相移算法实质都是获取叠栅条纹全场趋势的平均值,使最终光束发散角的检测具有很高的精度,对自成像条纹周期的检测误差在±2.8‰以内。