一类非线性系统LMF优化迭代神经网络控制器

提出一类非线性系统ＬＭＦ优化迭代神经网络控制器的设计方法。该方法在正向神经网络辨识模型的基础上，应用ＬＭＦ优化迭代方法进行控制器设计，理论证明，只要神经网络辨识模型的精度足够高，就会获得很好的控制精度。为补偿辨识和迭代学习误差，给出了通过引入反馈补偿控制器提高控制精度的方法，仿真结果证明了该方法的有效性。     

L^p空间准压缩映射的收敛定理

对Ｌ＾ｐ空间上的准压缩映射，给出了Ｉｓｈｉｋａｗａ迭代格式的收敛性定理。     

输入——输出迭代算法中松弛因子的确定

本文利用变分的手段提示了输入—输出迭代算法中松弛因子的取值规律。     

混凝土结构非线性全过程分析中的迭代控制法研究

在深入研究各类迭代控制法的基础上，针对混凝土结构的非线性全过程分析，在常规的位移和弧长控制法中引入了简单适用的考虑路径搜寻和单因加速的方法，明显改善了收敛情况。     

扇形束投影域重建—再投影迭代法

本文所提出的投影域重建——再投影迭代算法可以恢复不完整的扇形束投影数据,从而实现从有限的投影数据重建图象。这种算法把滤波——反投影图象重建过程和再投影的过程纳入一个公式,仅在投影域上估算未知的投影数据,因此避免了重建过程和反投影过程中的插值运算,改善了收敛性,提高了计算精度,缩短了运算时间。模拟实验表明:即使有70％的投影数据丢失,经过两次迭代就能以令人满意的精度恢复丢失的投影数据。     

一种全局优化的多面体凸分解匹配方法

提出了一种全局优化的多面体匹配方法，该方法对物体的拓扑关系和结构关系进行多级匹配,利用全局优化的松驰迭代方法减少匹配误差，并由匹配的一致性准则进行匹配结果的检测，根据物体的内在特征来进行匹配，从而解决非同构物体的匹配.可广泛应用于物体识别、三维物体重建、医学图象处理等领域，实验证明此方法质量好、自动化程度高，是一种有效的全局优化结构匹配方法．     

分布式QoS路由及其通用算法

QoS路由算法是当前的一个热点问题。本文首先说明了QoS路由算法的技术发展现状 ,然后介绍了一种通用的分布式QoS路由算法 (GDRA)并详细阐述了各种具体的分布式路由算法 (DRA)的实现 ,最后对全文进行了小结。     

具有迭代结构的时频分布计算方法

本文讨论了时频分布中的迭代算法的问题.通过选择特殊的计算窗口,时频分布的迭代运算形式能够有效地利用前面数据段的分析结果,从而避免了重复性的运算,使得计算效率得到提高.本文对原有的利用单边窗口的时频分布迭代算法的性能进行了分析,提出了采用对称型窗口的迭代计算形式.与单边窗口相比,双边形式的计算窗口不但可以有效地提高时频表示精度,同时还能够更为准确的表示信号的瞬时频率.文章对各项理论分析结果提供了相应的仿真实验结果.