BP网络中的熵函数准则

从极限角度证明了传统ＢＰ算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用的均方误差准则。并提出了一种基于熵函数准则的ＢＰ算法，理论分析和仿真结果都表明此熵函数准则优于均方误差函数准则。     

快速ICA算法在ERP信号处理中的应用

介绍了独立分量分析(ICA)的基本原理．针对事件相关电位(ERP)的信号特点及对快速处理的要求，引入一种快速定点ICA算法，并编写了相应的程序．利用该程序，进行了ERP实测数据的处理实验．实验显示，快速ICA算法能有效地分离和消除噪声干扰。并能改善和增强单次ERP的信号特征．文中还就实验结果和独立分量分析在ERP处理中的应用进行了讨论。     

自适应高斯遍历和声搜索物联网射频识别均衡优化

针对物联网射频识别过程中存在的数据量过大、传统算法计算复杂度较高和识别准确率较低的问题,提出了自适应高斯遍历和声搜索(Gauss traversal and harmony search algorithm, GTHS)物联网射频识别优化算法.首先,基于和声搜索算法进行网络优化设计,针对标准HS在优化精度和计算复杂度等方面存在的问题,利用高斯函数的遍历特性对算法即兴创作过程引入控制参数,提高前后期搜索的针对性,并给出参数选取的理论分析;其次,对物联网射频识别优化模型进行研究,提出改进的自适应优化目标,实现性能指标的均衡优化;最后,将该算法与RPSOAS、CDE以及C-MC算法进行了实验对比分析,结果表明,所提GTHS算法在区域大小为1000 m1000 m、标签数量为100000的大型物联网RFID (radio frequency identification network)实验对象中,收敛精度为7.2156,收敛精度提高29.6%以上.      

基于下降搜索的量子进化算法

为了提高全局寻优能力和收敛速度，基于量子进化算法和混合遗传算法，提出了一种新的进化算法．该算法将下降搜索理论应用到量子进化算法中，改进了量子进化算法仅靠量子门进行迭代的作用，从而加快了收敛速度，并降低了个体在进化时产生退化的可能性．典型函数的仿真实验结果表明，该算法具有好的全局性和收敛性．     

基于矢量传感器阵列的改进MUSIC算法DOA估计

鉴于传统的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法分辨率不高且在阵元数目较少的情况下对目标信号方位估计不佳等问题,提出了一种基于矢量传感器的改进MUSIC算法。该方法对空间谱函数进行处理,以得到更加优化的方位估计。从阵元数目和分辨角度等方面与传统的MUSIC算法对比,实验仿真表明该算法相对于传统的MUSIC算法有着明显的优越性。     

独立分量分析原理及其应用

综述了独立分量分析(ICA）的基本原理及基于信息最大化原理的各种方法及其特性，介绍了HJ网络、基于信息最大化的Infomax法及其扩展算法、极大似然估计(MLE)法、负熵最大化法、基于高阶累量的ICA法和Dussage法，对各种方法性能做了比较，说明了ICA在生物医学信号处理中的应用，并对ICA的发展作了展望．     

高阶QAM信号的前馈神经网络相位修正水声信道盲均衡算法

提出了适用于复值信号的前馈神经网络盲均衡算法,并针对传统常模盲均衡算法不具备相位修正能力的缺点,对代价函数进行了改进,提出了基于前馈神经网络的修正常模盲均衡算法,同时针对算法起伏性大、收敛速度慢的问题,利用判决正方形方法进行了改进．仿真结果表明,在高阶QAM通信系统中,新的神经网络盲均衡算法不仅能够进行相位偏差的自修正,同时在算法的收敛能力、收敛速度以及稳健性方面都较传统神经网络常模算法更有优势．     

带回送和时间窗的车辆路径问题的模型及算法

在分析具有回送运输和时间窗的车辆路径问题特点的基础上，建立了该问题的优化数学模型，并通过设置与发货点距离为零的虚拟集货点使问题简化．在此基础上，构造了求解问题的改进遗传算法．在算法中，结合问题的特点设计了确保个体编码有效性的OX交叉算子，并采用基于Metropolis判别准则的复制算子，确保个体多样性和避免算法过早收敛．算例表明算法有效可行．     

基于改进同伦算法的非线性最小二乘平差

为了寻求一种更有效的非线性最小二乘平差算法,根据同伦思想提出了一种改进的同伦算法．该算法直接从非线性方程入手,将非线性最小二乘平差准则转化为同伦最小二乘平差准则;根据最优化问题的极值条件,将同伦最小二乘平差准则转化为求解非线性方程组的不动点同伦问题;在Li-Yorke算法的基础上,对切向量及步长求解进行改进,并用于求解微分方程初值问题,进而跟踪同伦曲线．对改进同伦算法的收敛性进行了分析,并采用Matlab语言编程进行了试验．结果表明,较之牛顿迭代法和Li-Yorke算法,改进同伦算法是一种结果稳定、精度较高、速度较快和收敛域扩大的整体收敛方法．     

适于前馈神经网络的LM-QuasiNewton综合学习新方法

为实时解决神经网络学习过程中可能遇到的大残量时的收敛问题，将LM算法与Quasi Newton优化算法结合，构建了一种综合学习算法(LM-QuasiNewton算法)．仿真算例表明，该算法较好地解决了残量问题，收敛性与稳定性优于其它权值算法．合学习算法．仿真实例表明，该算法较好地解决了残量问题，在收敛性与稳定性方面优于其它权值算法。     

多段交叉遗传算法在连续刚构桥测点优化中的应用

阐述了基于动力检测的传感器优化布置准则和方法,提出了一种应用改进遗传算法,该算法改进了遗传算法交叉的规则,将原来的两点交叉改进为多段交叉。并将该方法具体应用到某大桥的动力检测中,通过计算对比分析,发现多段交叉的遗产算法有效的可以防止了传统遗传算法收敛过早、陷入局部最优解等现象,能更好的利用初始种群的多样性,多段交叉遗传算法计算结果要优于传统遗传算法。     

物体表面重建轮廓拼接的改进遗传算法

为解决物体表面重建中的轮廓拼接问题，将其转化为在有向图中寻求最优路径问题．提出了基于遗传算法的适用各种目标函数的轮廓拼接算法，其中对初始种群的产生、交叉算子和变异算子等做了改进，以确保产生的个体均能代表有效解．算例模拟结果表明，该算法简单可行，在优化性能、收敛速度及鲁棒性等方面优于模拟退火算法．     

一种改进的遗传算法在动态交通分配中的应用

以遗传思想为基础设计了新的启发式优化算法,针对动态交通分配问题,对遗传操作中的选择、交叉、变异算子进行修改,同时采用了模拟退火收敛准则,克服了传统遗传算法早熟收敛的弊端,并提高了全局寻优能力。仿真实验表明,该算法有快速高效的特点,提高了该动态交通分配模型的实用价值。     

域约束优化问题的普适免疫进化算法

在免疫进化算法的基础上，针对域约束优化问题，提出了一种普适算法．通过区间变换，该算法在保证所产生的个体分量均能满足相应的区间约束的同时，消除了参数设置的随意性，不仅提高了计算效率，而且增强了算法的统一性，克服了其它进化算法采用罚函数处理域约束问题的不足．多峰函数优化和遗传算法欺骗问题的测试结果表明：与采用罚函数处理域约束问题的免疫进化算法相比，普适算法不仅易于编程，而且能以更快的速度稳健地收敛到全局最优解．     

斜拉桥三维非线性分析及收敛问题

结合Fleming和Nazmy的分析方法。将斜拉桥几何非线性平面分析方法扩展到进行空间分析，针对在进行斜拉桥非线性分析时运算结果很容易发生不收敛的情况。使用较为有效的收敛准则及方法以保证程序收敛并给出有效的结果。从而解决了斜拉桥几何非线性分析中，特别是空间分析中涉及到的不平衡荷载的限值问题和荷载步的步长选取问题。     

改进粒子群算法的轨道列车节能控制优化

当前列车节能控制研究的优化算法存在优化效果不明显,收敛速度慢等一系列问题,提出了一种引入自适应惯性权重,同时加入具有调整能力的动态学习因子与改进速度更新公式的粒子群优化算法。一是通过惯性权重来平衡不同阶段的搜索能力,加入拥有调整能力的动态学习因子,着重加强算法后期的运算效率和收敛能力,同时引入惩罚函数,将列车运行过程中的拘束条件转化为惩罚因子,提升搜索速率;二是对传统的速度更新公式进行改进,用来降低选取到不理想的粒子影响寻优结果的概率。经过Matlab仿真分析,与传统的列车运行优化算法相比,改进后的优化算法收敛速度更快,列车节能效果更好。     

改进的病毒进化遗传算法应用研究

针对车间调度中典型的作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem）,提出了一种改进的病毒进化遗传算法．该算法选取主群体中较优秀的个体生成部分初始病毒个体,提高了病毒个体的适值和感染能力,从而也就提高了整个主群体的平均适值,并引入了静态繁殖理论,有效的避免了问题最优解的丢失,同时,将基于优先规则的启发式算法与传统的病毒进化遗传算法相结合,加快了算法的收敛性能和收敛速度．最后给出了该改进的病毒进化遗传算法的试验仿真结果．     

一类约束变尺度算法的收敛性

对带有等式和不等式约束条件的非线性规则给出一类新的变尺度算法，并证明当目标函数和约束函数一致凸时，该算法是一步超线性收敛的。     

基于自适应滤波算法的牵引网谐波电流检测

研究了自适应噪声对消技术在供电系统谐波电流检测模块中的应用及其使用的传统LMS算法,分析了传统固定步长算法的不足,并借鉴已有的多种变步长函数,提出了一种结合双曲正割和双曲正切变步长函数的自适应滤波改进算法.通过Matlab软件进行实验,分别模拟了采用传统LMS算法、双曲正割函数算法、双曲正切函数算法以及改进后的变步长算法的电流检测过程,并将检测到的基波电流波形进行比较,发现改进算法结合了所选两种函数收敛速度快、稳态精度好的优点,面对系统发生突变有了良好的响应速度和稳定能力,验证了改进算法的合理性.     

两类三次样条插值函数的统一解法

用统一的算法实现两类不同的样条插值．对两类样条的初始条件所得的方程进行整合，统一处理，得出了三次样条插值函数的详尽的计算公式．在不改变误差和收敛性的前提下，实现了两类三次样条插值的统一算法．实践证明，两类三次样条插值函数有统一的算法．