最优近似解论文_徐智会,陈瑞婷,高英

导读:本文包含了最优近似解论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:近似,最优,条件,导数,向量,微分,上图。

最优近似解论文文献综述

徐智会,陈瑞婷,高英^[1]（2019）在《拟凸优化问题近似解的最优性条件》一文中研究指出研究拟凸优化问题近似解的最优性条件.在已有的拟凸函数次微分的基础上提出拟凸函数4种近似次微分的概念,并给出此4种近似次微分之间的关系.然后利用4种近似次微分给出拟凸优化问题近似解的充分和必要条件,并通过实例进行说明.(本文来源于《四川师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）

陈瑞婷,徐智会,高英^[2]（2019）在《拟凸多目标优化问题近似解的最优性条件》一文中研究指出研究了拟凸多目标优化问题近似弱有效解、近似有效解的最优性条件.首先,在已有拟凸函数次微分的基础上引进4种近似次微分的概念,并给出它们之间的关系.然后,将4种近似次微分的概念应用到拟凸多目标优化问题中,给出了拟凸多目标优化问题近似弱有效解和近似有效解的充分条件和必要条件,并给出实例加以说明.(本文来源于《运筹学学报》期刊2019年01期）

孔翔宇,余国林,张银凤,刘叁阳^[3]（2017）在《向量和集两种标准下集值优化近似解的最优性条件》一文中研究指出考虑一类集值优化问题在向量优化和集优化两种标准下关于近似解的最优性条件,利用上、下Studniarski导数,得到了在向量优化和集优化两种标准下集值优化问题关于近似解最优性的充分必要条件.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2017年05期）

余国林,孔翔宇,李济民^[4]（2017）在《次弧连通锥-凸集值优化问题近似解的最优性条件》一文中研究指出本文讨论相依上图导数形式下广义弧连通锥-凸集值优化近似解的最优性条件问题.首先,本文引入次弧连通锥-凸集值映射的概念,并举例说明次弧连通锥-凸性是弧连通锥-凸性的推广;其次,得到了次弧连通锥-凸集值映射的两个有用性质;最后,在次弧连通锥-凸性条件下,分别建立了集值优化问题强近似极小元和弱近似有效元的充分最优性条件.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2017年01期）

孙宁霄,吴琼之,孙林^[5]（2017）在《基于PolInSAR相干区域的最优正规矩阵近似解的地形与树高估计》一文中研究指出森林区域林下地形及树高的反演是极化干涉雷达的一个重要应用。该文首先对极化干涉SAR数据的相干区域进行建模及运用最优正规矩阵近似干涉互相关矩阵,得到白化正规干涉互相关矩阵。白化正规干涉互相关矩阵的相干区域为一条直线,任意求得两个不同极化状态下的相干系数进行直线拟合,完成地表的估计,再结合体散射去相干与树高之间的关系,运用查表方法完成树高的估计。该方法回避了传统方法中求解所有极化状态下的相干系数估计及相干区域边缘提取的步骤,在简化参数反演提升估计效率的同时获得正确地表与树高估计,最后运用仿真数据完成算法有效性与可靠性的验证。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2017年05期）

赵毅^[6]（2016）在《基于LS-SVM的非线性系统近似解与最优跟随控制》一文中研究指出非线性系统出现在自然科学和工程技术的众多领域中,一直以来都是备受关注的研究对象。由于高度的非线性、未知的动态特性、模型的不确定性等特点使得非线性问题的求解十分复杂,而机器学习等智能化算法的不断发展为解决非线性问题带来了新方法。本文主要研究了如何运用机器学习中的最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)方法求解非线性常微分方程的初值问题,同时实现对仿射非线性系统的最优跟随控制,主要内容概括如下:1.将改进的最小二乘支持向量机方法用于求解一阶非线性常微分方程组和二阶非线性常微分方程初值问题的近似解。首先给出近似解的参数化形式;其次利用径向基核函数(Radial Basis Function,RBF)可导的特点对LS-SVM模型进行改进,将含核函数导数形式的LS-SVM模型转化为优化问题进行求解;最终获得近似解的最优参数。该方法可在原始对偶集中获得近似解的最佳表示,所得近似解连续可微,且精度较高。最后给出数值算例,通过与真实解的对比说明利用该方法获得的近似解具有较高的精度。2.针对仿射非线性系统的最优跟随控制问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机的数据驱动方法。通过非线性系统已知信息和期望轨迹的离散数据构建LS-SVM模型,获得最优跟随轨线的近似解,进而实现最优跟随控制使系统达到期望的动态性能。本文所提方法是一种具有优化和学习能力的智能控制方法,能够实现在较小误差范围内对期望轨迹的准确跟踪。最后,数值算例仿真验证了本文方法的准确性和有效性。(本文来源于《天津大学》期刊2016-11-01）

姜今锡,金艳,金元峰^[7]（2016）在《一个半线性椭圆型变分不等式最优控制问题的近似解序列的收敛性》一文中研究指出讨论了一个半线性椭圆型变分不等式近似最优控制问题.首先,利用分解法和对偶方法将原始问题转化成带有线性状态方程和对于状态是非凸限制的最优控制问题;然后,在此基础上,给出了该问题近似解序列的收敛性.(本文来源于《延边大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）

余国林,马军,刘叁阳^[8]（2016）在《锥-次预不变凸集值优化问题近似解的最优性条件(英文)》一文中研究指出本文讨论相依上图导数形式下广义锥-预不变集值优化近似解的最优性条件问题.首先,引入锥-次预不变凸集值映射的概念,并举例说明次类广义锥-凸性是锥-预不变凸性的推广.其次,得到锥-次预不变凸集值映射的两个有用性质.最后,在锥-次预不变凸性条件下,分别建立集值优化问题强近似极小元和弱近似有效元的充分最优性条件.(本文来源于《应用数学》期刊2016年01期）

李红梅,高英^[9]（2015）在《多目标优化问题近似解的最优性条件》一文中研究指出研究了多目标优化问题的一类近似有效解、近似弱有效解和近似真有效解,并利用切锥、可行方向锥、ε-法锥等几何概念刻画了近似解的必要性及充分性条件.(本文来源于《西南大学学报(自然科学版)》期刊2015年09期）

王定畅,仇秋生^[10]（2015）在《集值优化问题广义近似解的性质和最优性条件》一文中研究指出引进了集值优化问题的一种广义近似解,统一了其他集值优化问题的近似解,研究了广义近似解的性质,获得了广义近似弱有效解的最优性条件.(本文来源于《浙江师范大学学报(自然科学版)》期刊2015年02期）

最优近似解论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

研究了拟凸多目标优化问题近似弱有效解、近似有效解的最优性条件.首先,在已有拟凸函数次微分的基础上引进4种近似次微分的概念,并给出它们之间的关系.然后,将4种近似次微分的概念应用到拟凸多目标优化问题中,给出了拟凸多目标优化问题近似弱有效解和近似有效解的充分条件和必要条件,并给出实例加以说明.

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

最优近似解论文参考文献

[1].徐智会,陈瑞婷,高英.拟凸优化问题近似解的最优性条件[J].四川师范大学学报(自然科学版).2019

[2].陈瑞婷,徐智会,高英.拟凸多目标优化问题近似解的最优性条件[J].运筹学学报.2019

[3].孔翔宇,余国林,张银凤,刘叁阳.向量和集两种标准下集值优化近似解的最优性条件[J].吉林大学学报(理学版).2017

[4].余国林,孔翔宇,李济民.次弧连通锥-凸集值优化问题近似解的最优性条件[J].四川大学学报(自然科学版).2017

[5].孙宁霄,吴琼之,孙林.基于PolInSAR相干区域的最优正规矩阵近似解的地形与树高估计[J].电子与信息学报.2017

[6].赵毅.基于LS-SVM的非线性系统近似解与最优跟随控制[D].天津大学.2016

[7].姜今锡,金艳,金元峰.一个半线性椭圆型变分不等式最优控制问题的近似解序列的收敛性[J].延边大学学报(自然科学版).2016

[8].余国林,马军,刘叁阳.锥-次预不变凸集值优化问题近似解的最优性条件(英文)[J].应用数学.2016

[9].李红梅,高英.多目标优化问题近似解的最优性条件[J].西南大学学报(自然科学版).2015

[10].王定畅,仇秋生.集值优化问题广义近似解的性质和最优性条件[J].浙江师范大学学报(自然科学版).2015

论文知识图

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