求解大型优化问题的子空间牛顿法

结合牛顿法与子空间迭代的思想,给出了一种求解大型优化问题的方法。通过在较小的子空间内利用牛顿法迭代生成寻优方向,避免了牛顿法的存储困难又发挥了它的快速收敛性。经证明,这种方法无需精确线搜索就具有二次终止性。新算法运行过程中只需存储6个向量即可适用于大型优化问题。数值实验表明新算法是有效的。     

一种基于gamma分布的NMF算法及其在人脸识别中的应用

提出了一种基于gamma分布的NMF算法(GNMF),并将之用于人脸特征抽取.构造了特征子空间,并在特征子空间内实现脸部识别.结果表明,GNMF算法可行且有效,以GNMF为基础的人脸识别率较高.     

基于Krylov子空间的一种文字和符号识别算法

文字和符号的识别是当今人工智能与模式识别的一个重要研究方向。当前的识别技术主要问题之一是识别的速度不够高。本文采用雷达信号处理中的Krylov子空间方法FDR来识别文字和符号。该方法无需生成协方差矩阵的估计,也无需对样本协方差矩阵求逆,在保证识别正确率不变的情况下使算法的识别速度得到加快。本文用实测数据验证了该方法性能的有效性。     

CDMA系统中基于子空间的盲多用户检测算法

近年来,第三代移动通信系统将多用户检测这项关键技术作为CDMA系统中克服多址干扰的一种有效方法,同时解决了远近效应问题,显著提高了系统性能和容量。本文对CDMA系统中基于子空间的盲多用户检测算法进行了详细的阐述。     

关于特征子空间的一个问题

设δ是数域Fn维线性空间V上的一个线性变换,λ是δ的特征值,本文要说明的结论是λ的特征子空间V_λ与V上基的选取无关。     

基于变化率的子空间聚类算法

针对低维多流形非相似结构数据,提出一种基于变化率聚类的算法。首先观察数据,按结构对数据进行分类,然后在同构的数据点之间按变化率进行划分,最终实现数据聚类。实验结果证明,该算法能够有效对低维多流形非相似结构数据进行聚类分析,聚类效果明显优于LRR、SSC等传统算法,且时间复杂度较低,有较强的适用性。     

一种新的OFDM系统信道盲估计的子空间算法

为提高OFDM系统的传输效率,提出了一种利用接收信号的二阶统计特性实现信道盲估计的子空间算法.首先将OFDM信号分成3部分,利用循环前缀(CP)引入的信息冗余,对OFDM系统的传输方程作矩阵变换,得到一个信道矩阵为Toeplitz矩阵的新方程.基于此方程推导出信道估计的子空间算法.Toeplitz矩阵结构使算法的推导和实际的计算大为简化.该算法不需要改变OFDM系统结构,不受信道零点位置的限制,在信道过估计的情况下也适用.实验结果验证了算法的有效性.     

基于MUSIC算法在空间信号波达方向估计中的研究

多重信号分类是信号处理的一个重要分支。本文主要介绍了采用MUSIC方法实现信号分类,通过编写一个music方法的噪声子空间法来对空间信号的波达方向进行估计。通过实验程序与matlab自带函数pmusic所获得的结果进行比较,说明了要获得一个比较好的IX）A估计,必须控制信噪比,当然多用一些阵元以及多一些快拍数也能进一步地提高估计的效果。     

求解线性方程组的不变子空间分解法

本文利用系数矩阵的不变子空间将维实空间分解,构造了一种求解系数矩阵为对称正定情形的线性方程组的直接法,并通过实例说明此方法比经典的共轭梯度法更为有效．     

子空间的并与和

本文解决了两个问题:一是子空间的并作成子空间的条件;二是子空间的余集再添上零向量是否作成子空间.     

一种改进的基于子空间估计的检测器

针对现阶段广泛应用信号子空间跟踪算法PAST算法在低信噪比和强多址干扰情况下,估计出信号子空间有较大的误差而提出一种新的信号子空间概念。通过理论分析和仿真,验证了新的算法能够克服PAST算法的缺点。并在此基础上构成的一种新的MMSE检测器,该检测器具有良好的误码率和抗“远-近”能力,结构简单,计算复杂度低,而且对信号子空间维数大小估计错误时并不敏感。     

基于假设间隔的弱随机特征子空间生成算法

集成算法是机器学习领域的研究热点。随机子空间算法是集成算法的一个主要算法。随机子空间生成的特征子集可能含有冗余特征、甚至噪声特征,影响算法的分类精度。为此,提出了一种基于假设间隔的弱随机特征子空间生成算法(WRSSimba),有效去除了特征子集中冗余特征和噪声特征。在UCI数据集上的实验结果表明,WRSSimba的分类性能优于随机子空间算法和Simba算法。     

基于离散对数体制的大数模幂乘算法的软件实现方法

通过对离散对数体制中DL及DSA算法的描述,分析了在该体制中大量应用的y=xe（m od p）的求解方法,将大数模幂乘算法化整为零,分解成三个相对独立的算法,该方法化简了求y=xe（m od p）的过程,特别适合软件实现.     

基于混合智能算法的电力系统无功优化研究

研究了电力系统的无功优化功问题,给出了结合电力市场实行的无功优化目标函数。在分析了遗传算法和蚁群算法各自优缺点的基础上,将遗传算法与蚁群算法融合,利用遗传算法的交叉、变异操作产生蚁群算法新的搜索路径,以此提高混合智能算法的全局搜索能力和收敛速度,并将混合智能算法应用于实例进行仿真。仿真结果表明,该混合智能算法具有快速的收敛速度和优良的全局优化能力。     

求自然数方幂和的一种计算机算法

通过归纳法证明了自然数方幂新的求和公式∑i=1im=1m 1nm 1 ∑αini,并用C语言验证了该算法的可行性。     

基于马尔可夫决策过程的算法研究

基于马尔可夫决策过程理论,将终端直通选择与有限阶段折扣MDP模型相结合,研究网络吞吐量最优化问题。首先利用MDP对终端直通选择进行建模,再利用有限阶段后向迭代算法给出最优模式选择策略,最后通过大量的仿真实验,对给出的模式选择策略进行评估。结果表明,基于MDP的模式选择方法在最大化吞吐量方面拥有更好的性能,能得出更优的模式选择策略,具有获得更多系统吞吐量的优势。     

矩阵值切触插值的迭加算法

本文提出了矩阵值切触插值问题,并建立了具有承袭性的逐步递推算法,给出的数值例子,验证了所给算法的有效性.     

基于改进遗传算法的地区电网优化规划

阐述与分析遗传算法的原理与技术特点,并通过在某地区电网的优化规划,仿真结果表明,该算法能够带来较大的经济效益。     

一种飞轮储能的机电暂态模型及其在电力系统稳定控制中的应用

飞轮储能（FES）可为电力系统提供快速的功率响应容量,补偿系统中的瞬时功率不平衡,从而有效提高电力系统的稳定性、可靠性和电能质量。首先对两种典型的高速和低速FES进行详细的建模,给出相应的控制策略,并在此基础上提出一种简化通用的FES机电暂态仿真模型;然后,将FES应用于提高电力系统稳定性控制,并在MATLAB／Simulink中进行仿真研究,结果验证了FES数学模型的合理性以及在电力系统稳定控制中的有效性。