一类带Wolfe条件的修改的Broyden算法

本文提出一类带Wolfe条件的修改的Broyden算法,证明了在一定条件下,算法具有整体收敛性、超线性收敛率和二阶收敛性,及Broyden算法的一些收敛性质。1.算法     

介绍一种简易方差分析算法

简易算法是运用计算器，直接作单因素方差分析，简化了复杂的计算过程。便于现场应用该法简单易学，结果准确，使用方便。     

互补问题中Gauss-Newton方法全局收敛性的推广(英文)

研究了由Subramamian为求解互补问题提出的阻尼Gauss-Newton方法的收敛性质，在较弱的条件下，给出了一个全局收敛效果，这个结果是Subramanian PK (1993)和（1997）中相应结果的一个推广。     

利用二次贝齐尔函数的一维优化算法

本文利用贝齐尔函数良好的保型性质,将它作为拟合函数,构造了一个一维优化算法。数值实验表明,对于高度非线性的目标函数,新算法具有很强的适应性,比同类算法更有效。     

非线性最优化的广义梯度投影法

梯度投影法已有许多有效算法,但这些算法还存在三个问题:1)为了保证算法的收敛性,在算法的每一迭代步,需要选取δ-主动约束集,计算量较大.2)在迭代过程中,需要跟踪主动约束集.3)只能处理非线性不等式约束问题.本文讨论非线性等式与不等式约束的优化问题,给出了一个广义梯度投影法,证明了算法的收敛性并且完满地解决了上述三个问题.本文算法结构简单且其处理技巧有普遍意义.     

不等式约束优化问题的一个势函数

基于Carroll(1961)建立的罚函数，本文给出了不等式约束优化问题的一个势函数，并且讨论了该函数的性质．最后证明了在此基础上建立的对偶算法具有Q-线性收敛性．     

基于BP神经网络的企业未来获利能力智能综合评价

分析了相关分析——多指标综合评价法在确定企业未来获利能力方面的优点和不足 ;并在其基础上提出了基于 BP神经网络的多指标综合评价法 ;仿真试验证明了基于 BP神经网络的多指标综合评价法的有效性