一类对偶型完全奇异积分方程的非正则型的求解方法

讨论了一类既含Cauchy核又含两个卷积核的对偶型完全奇异积分方程的非正则型的求解方法,并在{0}类中给出了一般解的表达式及相应的可解条件.

{α,β}类中含Cauchy核与卷积核的对偶型奇异积分方程非正则型解法

在文 [1]的基础上 ,进一步讨论了在指数增长的函数类 {α ,β}中含Cauchy核与卷积核混合的非正则型奇异积分方程的求解方法 。

{0}类中对偶型完全卷积方程的正则化及Noether定理

讨论了对偶型完全卷积型方程在{0}类中的正则型求解方法。利用完全奇异积分方程理论及Fredholm积分方程理论得到了方程在{0}类中的一般解的表达形式及相应的Noether定理。

关于一类含二个卷积核的对偶型完全奇异积分方程的求解

讨论了一类既含二个卷积核又含有Cauchy核的对偶型完全奇异积分方程的求解 ,利用完全奇异积分方程理论 ,Fredholm积分方程理论及Riemann边值问题求解方法 ,得到了方程在 { 0 }函数类中的一般解与可解条件 .

对偶型最大熵概率密度函数模型及其优化解法

针对经典型最大熵概率密度函数模型及其计算目前存在的非线性程度高,优化不收敛,求解效率低等问题,提出了一种对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化的方法.根据优化过程不稳定,重新推导了拉格朗日系数的线性变换公式.针对几种常见及一种复杂的概率密度函数,采用经典型与对偶型最大熵概率密度函数模型分别计算概率密度及可靠度的对比表明:与经典型最大熵概率密度函数模型相比,对偶型最大熵概率密度函数模型优化函数形式简单,非线性程度低.逐次优化法求解拉格朗日系数不仅克服了初始值敏感性问题,而且计算效率高.对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化法与其他方法相比,计算精度最高,且能很好的应用于复杂概率分布及可靠性问题.

最大熵分位值估计及其对偶型优化解法

针对经典最大熵分位值估计中拉格朗日系数计算目前存在高度非线性、计算结果精度不高或有时难以收敛等问题,提出了一种对偶型-逐次寻优的方法.基于拉格朗日对偶法,推导建立了含有拉格朗日系数优化函数的对偶表达式;在此基础上,基于样本的概率权重矩约束,提出了逐次寻优算法.针对几种常见的概率分布类型和一种较为复杂的概率分布类型,采用对偶型最大熵方法和经典最大熵方法对其概率累积函数和分位值进行计算对比分析表明:对偶型最大熵分位值估计不仅具有非线性程度低、形式简单,而且对偶型-逐次寻优的方法具有比较高的计算精度,优化迭代的收敛性好等特点.

一致(F_d,ρ)-凸多目标半无限规划的Mornd-Weir型对偶性

为了丰富非光滑优化的理论,在一致(Fb,ρ)-凸、一致(Fb,ρ)-伪凸和一致(Fb,ρ)-拟凸等一类非光滑非凸函数的基础上,利用反证法,得到了涉及此类广义凸性的一类非光滑多目标半无限规划的一些Mond-Weir型对偶性结果.

基于塔型对偶树方向滤波器组的弱小目标背景抑制方法

复杂背景抑制是红外监视告警系统探测远距离目标的一个难题,提出了一种将塔型对偶树方向滤波器组与改进的视网膜皮层理论相结合的弱小目标背景抑制方法。首先,采用塔型对偶树方向滤波器组对图像进行多尺度、多方向分解,提取图像的多尺度和方向细节特征;然后,根据目标和背景杂波信号的差异,通过应用改进的视网膜皮层理论公式调整分解后的各子带系数,从而将红外图像中弱小目标信号和背景杂波分离,达到抑制背景的目的。与二维最小均方误差和最大中值滤波方法相比较,实验结果显示该方法能有效地检测出信杂比在1.6以上的目标。

半预不变凸多目标规划的最优性条件及Wolfe型对偶定理

讨论了半预不变凸多目标规划问题有效解的充要条件,得到了半预不变凸多目标规划问题Wolfe型对偶模型的弱对偶和强对偶定理.

广义凸多目标规划的Wolfe型对偶定理

给出一类广义凸多目标规划的最优性条件，建立了Ｗｏｌｆｅ型对偶模型，得到了弱对偶。

B-(p,r)-不变凸规划的最优性条件及Wolfe型对偶

B-(p,r)-不变凸函数是一类新的广义凸函数,它既是不变B-凸函数,又是(p,r)-不变凸函数的推广形式.首先,利用B-(p,r)-不变凸函数讨论了目标函数和约束函数均可微的多目标分式规划问题(FP),得到了目标函数和约束函数在B-(p,r)-不变凸函数限制下可行解为有效解的一个最优性充分条件;其次,利用B-(p,r)-不变凸函数建立了多目标分式规划问题(FP)的W olfe型对偶,证明了目标函数和约束函数在B-(p,r)-不变凸函数限制下的弱对偶,强对偶和严格逆对偶定理.其结论具有一般性,推广了许多涉及不变凸,不变B-凸,(p,r)-不变凸和B-(p,r)-不变凸函数的文献的结论.

广义I型函数的对偶性条件

在I型函数的的基础上,定义了一类新的广义凸函数:B-(p,r,a)-I不变凸函数,研究了涉及此类函数的多目标半无限规划的Mond-Weir型对偶条件,在更弱的凸性下得到了几个对偶条件。

广义K-(F,α,ρ,d)-B凸半无限多目标规划的Wolfe型对偶问题

首先在K-(F,α,ρ,d)-B凸函数和广义K-(F,α,ρ,d)-B凸函数概念基础上,建立了一类广义K-(F,α,ρ,d)-B凸半无限多目标规划的Wolfe型对偶问题;然后,在广义K-(F,α,ρ,d)-B凸函数的情形下给出和证明了弱对偶定理、强对偶、限制逆对偶定理和严格逆对偶定理.

(F,α,ρ,d)-对称凸性下多目标规划的MOND-WEIR型对偶

在(F,α,ρ,d)-对称凸的基础上研究了多目标规划的Mond-Weir型对偶性,并获得了一些弱对偶和强对偶定理。

半(p,r)-不变凸多目标分式规划的Wolfe型对偶

半(p,r)-不变凸函数是一类新的广义凸函数,它既是半预不变凸函数,又是(p,r)-预不变凸函数的真推广,从而是熟知的凸函数和不变凸函数的推广形式.首先,利用了一个广义Lagrange向量函数L(x,u),建立了多目标分式规划问题的Wolfe型对偶(FD).接着,在半(p,r)-不变凸性条件下,得到了几个弱对偶、强对偶和严格逆对偶定理.其结论具有一般性,推广了许多涉及凸函数、不变凸函数、半预不变凸函数和(p,r)-(预)不变凸函数的文献的结论.

双曲方程基于BB型对偶剖分的有限体积元法

基于三角形剖分和BB型对偶剖分,构造双曲方程半离散及两种全离散的有限体积元法,其中双曲方程的两种全离散格式分别用Grank-Nicolson和向后Euler格式逼近,得到并证明了双曲方程半离散有限体积元格式下最优的H1模和L2模误差估计及两种全离散格式下的误差估计.

约束集值优化问题的高阶Wolfe型对偶

利用集值映射的广义高阶邻接上图导数,构建了约束集值优化问题的一类高阶Wolfe型对偶,并建立了相应的弱对偶、强对偶和逆对偶定理.

在pseudo-invexity条件下的一个Wolfe-型对偶问题(英文)

利用有效性和真有效性概念,证明了在pseudo-invexity条件下与Wolfe-型对偶问题相关的弱对偶定理、强对偶定理及逆对偶定理.

一类广义凸多目标控制问题的Wolfe型对偶

本文研究了一类多目标优化控制问题,在向量泛函不变凸的条件下建立了Wolfe型对偶,并证明了原问题和对偶问题之间的弱对偶定理和强对偶定理,推广了该领域一些文献中的结果。