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针对多集分裂可行问题提出了一种可变步长的双外推梯度投影算法.与现有的投影法相比,新算法采用最优步长来更新每次迭代的投影域,......
根据原始问题的扰动KKT条件，提出了一种基于最优步长的内点非线性规划算法求解含风电场的电力系统机组组合(UC)问题。该算法是原始......
独立分量分析(ICA)旨在将观测的随机向量分解为相互独立的变量,其中快速定点算法(FastICA)及其变种以其快速简单的分离效果得到日......
无向双环网络是计算机互连网络的一类重要拓扑结构，广泛应用于计算机局域网和各种并行处理结构.本文第2章给出了一些带参数的紧优、......
研究了求解一维抛物型偏微分方程的有限差分法中时间离散化步长、空间离散化步长的选取问题.通过对应用广泛的Crank-Nicolson格式......
力密度法最初是求解膜结构找形问题的方法,经发展可用于计算桁架结构的几何非线性问题。本文应用力密度法建立结构变形后的非线性......
频域自适应算法的步长选择需要在收敛速度和稳态失调之间折中.本文提出了一种新的变步长频域自适应算法,该方法通过递归的计算失调......
本文对MDF的自适应滤波器系数的迭代过程进行了分析,得出了最优步长的理论表达式,并通过将其和期望信号估值d和误差信号e之间的MSC......
本文介绍了切换系统模型,针对初态和末态已知的线性切换系统优化控制问题,研究了梯度下降优化方法;并且对最速下降方向、最优步长......
本文介绍了Bootstrap方法国内外研究的现状及基本思想、独立同分布数据的Bootstrap方法和具有相依结构数据的Bootstrap方法理论研......
变分不等式是最优化理论中的重要组成部分，广泛地应用于各个领域。近年来，大规模变分不等式问题的研究吸引了一大批国内外研究者的关......
本文主要借助张量来研究无约束优化问题.为此，我们首先研究带信赖域约束的目标函数为四阶张量模型的最优化问题的求解算法，然后......
本文主要构造了两类求解线性不适定方程的迭代方法。 首先，我们基于对动力系统的研究，通过用二阶Runge-Kutta方法数值求解某抽象......
从BP算法原理出发，找到造成这一结果的根本原因，利用目标函数对学习步长的一阶、二阶梯度值，应用牛顿近似法和线性寻优法来求得动态最......
针对简化的气候模式、Rossler 吸引子和超混沌系统，进一步阐明了不确定原理，在数值求解时由于计算机固有精度而引起的舍入误差，造成对......
本文主要利用滑动区组Bootstrap方法最优步长的估计理论及算法,借助R软件对最优步长的选取进行了实证分析,并将滑动区组Bootstrap......
为提高自适应滤波算法的收敛速度，并降低其稳态误差，建立了LMS算法理论最优步长值与误差信号和输入信号之间的关系，提出了一种新的变......
通过RFID标签在室内的精准坐标定位来确定用户在室内的位置。定位算法通过PDOA测量用户与识读器标签之间的距离,由于误差的存在,通......
位场积分迭代法是一种解决位场大数据量、大深度向下延拓的有效方法．本文基于Kirsch正则化子理论，推导了积分迭代法对应的正则化滤子......
从ＢＰ算法原理出发，找到造成这一结果的根本原因，利用目标函数对学习步长的一阶、二阶梯度值，应用牛顿近似法和线性寻优法来求得动态最优......
针对前向神经网络现有BP学习算法的不足，结合非线性最优化方法，从理论上提出一种关于B-P神经网络近似最优步长的算法。该算法能有效......
本文研究具有最优下降长序列的自适应滤波，最优一词此处系指：（１）对于给定的均方误差的初值，使均方误差经给定数事达到最小；（２）对于均方误差的......
目前自适应滤波算法己是信号与信息处理和控制理论与控制工程学科中一个重要研究方向。由于其在众多领域中被广泛的应用,以至于至......
针对现有最大功率点跟踪（MPPT）方法的动态性能和稳态性难以兼顾的难题，提出一种具有最优步长的最速下降MPPT算法，并使用上述算法对Boos......
为选用移动平均法中最优移动步长n,利用计算机的计算功能,设计了一种较为精确地确定移动平均法中最优移动步长n的方法.根据实际问......
利用不同频率的电源下测量的岩心复电阻率,计算Cole-Cole模型中的4个模型参数(ρ0、m、τ和c),是岩心复电阻率频谱实验中重要的非......
为选用移动平均法中最优移动步长n，利用计算机的计算功能，设计了一种较为精确地确定移动平均法中最优移动步长n的方法．根据实际问题先......
交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,简称ADMM)已经成为求解大规模结构性优化问题的有效方法。尽管已经......
由于目前数据呈爆炸性增长,原有的机器学习算法已无法应对新的挑战.然而,分布式算法是解决大数据问题的一个有效方法.因此,将分布......
<正> §1.前言 有些实践中的优化问题可以按无约束来处理,而且大量非常有效的约束优化算法都涉及无约束优化方法,因此,无约束优化......
以固定梯度的复杂追踪算法进行目标函数寻优时,收敛速度慢,易陷入局部极值,且存在针对不同的模型需人为选择合适的学习步长等不足,......
本文基于位场向下延拓的最优步长积分迭代法,通过结合当前迭代步骤得到的迭代信息,经过推导得到了一种新的改进的最优步长积分迭代......
<正> 一、引言在非线性最优化领域中,对于优化问题其中 f:R→R~1,f∈C~1,约束集 R(?)R~n,一般采用形如 x_(k+1)=x_k+λ_(kpk),k=0,......
