非线性最小残差绝对值和最小平差的遗传算法

遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传学机理的全局优化搜索算法。文章在扼要介绍遗传算法的基础上,设计了非线性残差绝对值和最小的遗传算法,并将其运用于非线性残差绝对值和最小的平差模型中,并通过实例验证了该算法的有效性。

非线性绝对值方程组的类AOR迭代方法

通过给出非线性绝对值方程组解的存在和唯一性的充分条件,提出数值求解该方程组的类AOR迭代方法并证明其收敛性.数值算例表明,与Picard-HSS迭代方法比较,类AOR迭代方法更有效.

非线性绝对值方程组的类SOR迭代方法

提出了非线性绝对值方程组(AVE)问题解的存在性和唯一性的一个充分条件,构建了数值求解方程组的类超松弛迭代方法,并证明其收敛性.数值算例表明该迭代方法是非常有效的.

适用于低滚降系数成型脉冲的定时恢复方案

针对低滚降系数成型脉冲条件下平方定时恢复算法性能下降的问题，提出了基于绝对值非线性定时估计器的定时恢复方案，并指出绝对值非线性是一类基于高阶统计量定时恢复算法的特例，仿真指出当滚降系数在0．1～0．4之间时，绝对值非线性有显著的性能增益。并设计了相应的预滤波和后滤波结构，给出了仿真性能。