改进的最速下降法—最好点最速下降法

提出了用最速下降法解无约束多变量最优问题时，存在一些特殊点，本文称为最好点，这些最好点的负梯度方向总是直指目标函数的中心，即最优点，因此通过最好点一次迭代就能得到最优点，阐述了如何搜索得到最好的计算过程和计算程序，这个改进的最速下降法－最好点最速下降法既保持了最速下降法的优点，又消除了其锯齿现象，提高了计算速度。     

改进的最速下降法─最好点最速下降法

提出了用最速下降法解无约束多变量最优问题时，存在一些特殊点，本文称为最好点，这些最好点的负梯度方向总是直指目标函数的中心，即最优点．因此通过最好点一次迭代就能得到最优点．阐述了如何搜索得到最好的计算过程和计算程序．这个改进的最速下降法－最好点最速下降法既保持了最速下降法的优点，又消除了其锯齿现象，提高了计算速度．     

理想化最速下降法及其逼近实例

已证明,当最速下降法的步长为系数矩阵特征值的倒数时,任意非奇异矩阵都可以在m步内收敛到精确解,这里m为系数矩阵最小多项式的次数。这是一种理想化的最速下降法。由于特征值的计算并不容易,因此只能用其近似估算值代替。分析了近似特征值获取方法并研究了其误差对迭代的影响,从而给出了逼近理想化的最速下降法的一般方法。作为一个例子,给出了一种高效的自适应循环最速下降法:每当求出最优步长h后,将算法变成定步长最速下降法并用该步长重复M步,当目标函数或梯度模反而变大时则放弃重复。这里,M可根据经验预先确定。该算法保证了目标函数值的单调下降性质。将上述结果推广至一般函数的无约束最优化,并对一些典型测试函数的计算表明:该算法的收敛速度优于共轭方法和变尺度法,内存需求则与共轭方法相当。     

用相平面法设计最速开关线

文中介绍了用相平面法设计最速控制系统的方法.首先绘制系统偏差的相轨迹,从中选最优开关线,最后用偏差信号实现最优控制.     

共轭梯度法和最速下降法的混合算法

将共轭梯度法与最速下降法有机地结合起来,构造了一种共轭梯度法和最速下降法的混合算法,并证明了该算法的全局收敛,混合算法既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数“性态不优”时,最速下降法难以求解的问题。同时也可以看到共轭梯度法与最速下降法仅仅是混合算法的特例。     

基于最速下降法改进的人工蜂群算法

针对基本人工蜂群算法求解优化问题时存在收敛精度低、搜索盲目性大的缺点,提出一种基于最速下降法改进的人工蜂群算法.算法利用最速下降法简单、计算量小的特点,对基本人工蜂群算法中经过limit次更新后没有得到改善的蜜源进行更新,它结合了基本人工蜂群算法较强的全局搜索能力和最速下降法快速精确的局部搜索能力,能够有效避免基本人工蜂群算法中的某些盲目的无意义迭代.经过9个标准测试问题的仿真试验表明,所得的人工蜂群算法具有比基本人工蜂群算法更快的收敛速度和更高的求解精度.     

基本矢量量化器的性能研究

介绍了基本矢量量化器的理论和结构设计基本原理．研究和实现了基本矢量量化器的LBG算法，并着眼于在优化系统结构和性能时选择LBG算法中产生初始码书的方法．通过对输入的语音信号进行矢量量化仿真，分析了基本矢量量化器的性能．     

工程优化中最速下降法的加速技巧

利用向量ε－算法对工程优化中的最速下降法作了改进，使其收敛速度由原来的一阶提高到二阶，同时保留了原方法结构简单，计算量少等优点，数值计算结果表明，改进后的最速下降法的确是一种有效的计算方法。     

工程优化中最速下降法的加速技巧

利用向量ε－算法对工程优化中的最速下降法作了改进，使其收敛速度由原来的一阶提高到二阶，同时保留了原方法结构简单、计算量少等优点．数值计算结果表明，改进后的最速下降法的确是一种有效的计算方法．     

基于最速下降法的常州物流业优化问题研究

随着我国经济的快速增长,物流业逐渐发展成国民经济的新增长点。世界各国物流业的发展历史表明,现代物流与区域经济之间存在着密切的联系,两者相互促进、协同发展。物流是区域经济协调发展系统的重要构成要素,是区域经济协调发展系统形成与发展的一种主导力量。文章采用柯布-道格拉斯生产函数模型进行研究,并且运用最速下降法对城市农产品物流、工业品物流、进口货物物流、居民物流等在城市物流业中的发展趋势进行分析,从而确定城市物流业的发展方向,为常州市物流业优化提出合理建议。     

神经网络矢量量化的设计与实现

设计了一种混合神经网络矢量量化编码方法。利用Ｋｏｈｏｎｅｎ网络的自组织聚类功能设计矢量量化器码书，实现矢量量化，用３层ＢＰ网络完成码字的信道符号编码。该神经网络矢量量化编码器能够并行处理输入矢量，速度快，效率高，适用于语音和图像数据压缩。     

用模糊聚类神经网络设计图象矢量量化码书

讨论了一种模糊聚类神经网络模型，给出了将该模型用于图象矢量量化码书设计的学习算法，实验结果表明，模糊聚类神经网络可以为图象矢量量化压缩编码提供一种新的码书设计方法。     

用复数矢量法设计平面凸轮廓线

本文介绍如何用复数矢量设计平面凸轮廓线。对滚了对动件盘形凸轮机构，在设计中不需求出凸轮理论廓线坐标，而直接计算出凸轮实际廓线和刀具中心轨变曲本坐标。彩此种方法，要使设计计算工作大为简化。     

用复数矢量法设计平面凸轮廓线

本文介绍如何用复数矢量设计平面凸轮廓线。对滚子从动件盘形凸轮机构，在设计中不需求出凸轮理论廓线坐标，而直接计算出凸轮实际廓线和刀具中心轨迹曲线坐标。采用此种方法，可使设计计算工作大为简化。     

一种最速下降的贪婪迭代算法

压缩传感应用于图像压缩重构的算法通常有凸优化算法和贪婪迭代算法两大类.一般而言,凸优化算法重构概率高、速度较慢,贪婪迭代算法具有较快的重构速度,但损失了重构质量.结合凸优化算法中的最速下降法及贪婪迭代算法中的正交匹配算法(OMP),提出了一种新的算法,并应用于一维信号和二维图像信号的压缩重构实验,且深入对比分析了不同降采样矩阵对新算法的影响.结果发现,对同一降采样矩阵,即使图像的纹理不同,新算法在重构质量及重构时间上都优于原始的OMP算法.     

图象信号的变换域锥形矢量量化器的实现

本文提出了用于图象压缩编码的一种变换域锥形矢量量化器(简称PVQ)的实现方法。鉴于 PVQ 希望输入信源具有 Laplacian 分布,而哈达玛变换(WHT)和离散余弦变换(DCT)中的非直流系数近似服从 Laplacian 分布,采用 WHT 与 DCT 与矢量量化技术相结合的方法,实现了静态图象的压缩编码。该方法的特点是量化器设计结构简单、复杂度低、可大维数编码和有较高的压缩比。在均方误差失真测度准则下,该量化器在恢复图象的质量方面和保护图象边缘方面性能较佳,在图象的高效编码和实现实时处理方面具有可观的研究前景。     

基于BCC算法和最速下降法的RBF神经网络结构优化算法

为提高细菌群体趋药性(bacterial colony chemotaxis,BCC)算法优化后RBF神经网络(RBFNN)的泛化能力,提出了一种新的细菌编码方式。将隐层节点位置和相应的控制参数组成细菌,使RBFNN的两个参数同时得到优化;同时,在整体算法中融入最速下降法,利用其能快速收敛到极小点的特性,使算法速度得到提升。将此算法优化后的RBFNN用于IRIS和双螺旋分类问题,结果表明:算法速度提升了大约60%,同时泛化效果也得到提高。     

线谱对参数的一步插值预测矢量量化

利用语音短时谱变化相对较慢、其邻近ＬＳＰ矢量存在充分相关这一特性，提出了一种新的谱编码方法，即ＬＳＰ编码的一步插值预测矢量量化，本设计了一个１８ｂｉｔ／ｆｒａｍｅ分裂矢量量化方案用于量化预测残差，当帧变化周期为３０ｍｓ时，平均谱失真仅为１．１７８ｄＢ。     

基于矢量量化的长期直觉模糊时间序列预测

通过引入滑动窗口机制和矢量量化技术,较好地解决了直觉模糊规则零匹配的问题,准确反映了不确定时序系统数据的分布特性,提高了复杂环境下时间序列长期趋势预测的精度,扩展了直觉模糊时间序列预测理论的应用范围。最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。     

矢量量化的几何方法

矢量量化是一种非常重要的数据压缩技术.其应用最多的聚类算法复杂度随着码率和维数的乘积指数增长.为了减小复杂度,本文给出几种适用于特定信源的几何矢量量化方法如适用于高斯信源的椭球矢量量化(EVQ),适用于拉普拉斯信源的棱锥矢量量化(PVQ).最后,针对几何分布不规则的一般信源,给出一般的几何矢量量化方法--标量矢量量化(SVQ).