搜索结果: 1-15 共查到“强收敛”相关记录25条 . 查询时间(0.14 秒)
实数编码人工免疫算法概率强收敛速度估计研究
人工免疫算法 收敛速度估计 概率收敛 Markov链
2017/1/4
取代传统的状态转移矩阵特征值估计方法,运用随机过程相关理论,对实数编码人工免疫算法的收敛速度估计进行了研究,该方法从满足人工免疫算法概率强收敛的必要条件出发,将其作为一般人工免疫算法符合的充分条件,提出了一种实数编码人工免疫算法指数速度概率强收敛的估计新方法.该方法以种群中最佳抗体的最终收敛为判断依据,避免了传统估计方法过于保守的不足,可用于一类人工免疫算法的收敛性和收敛速度的判断,在人工免疫算法...
双无限环境中马氏链函数加权和的强收敛性
双无限环境 马氏链函数 加权和 强收敛性
2012/4/9
本文研究了双无限环境中马氏链函数加权和的极限定理,得到了双无限环境中马氏链函数加权和强收敛性成立的一系列充分条件.
Banach空间中一类变分不等式的强收敛定理
变分不等式 CQ迭代法 广义投影算子 紧算子
2010/8/31
应用广义投影算子引入了一类新的CQ迭代方法,并用此方法在Banach空间的非紧子集上证明了一个关于变分不等式的强收敛定理;这一定理所用的迭代方法不同于最近的一些相关定理,而且所得结论更加具体;最后,又用这一结果,考虑了在Banach空间,算子$T$的零点问题.
一种改进型克隆选择算法及其几乎处处强收敛性研究
克隆选择算法 混沌 鞅 几乎处处强收敛
2014/9/17
基于克隆选择原理, 引入混沌机制和小生境技术, 提出一种改进型克隆选择算法(ICSA). 该算法比传统的克隆选择算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力. 以随机过程理论为数学工具, 分析了ICSA 所形成抗体种群的平均适应度函数的鞅性质, 并由此得出算法几乎处处强收敛性的结论. 进而证明了, 当状态空间有限时, 该算法能在有限步内以概率1 收敛到全局最优. 仿真实验表明, 该算法能有效地抑制早熟,...
Banach空间中渐近非扩张映射逼近序列的强收敛性
渐近非扩张映射 强收敛 Banach极限
2009/10/22
该文研究了序列{x_n}的收敛性。其中x_0∈C, x_{n+1}=α_n T^n x_n+(1-α_n)x, n=0,1,2,…,这里0≤α_n≤1，T是Banach空间中非空闭凸子集C到自身的渐近非扩张映射。同时证明了：当z_n=(1-t_n/k_n)u+t_n/k_n T^n z_n且lim_{n→∞}{(k_n-1)/(1-t_n)}=0,lim‖z_n-Tz_n‖=0时，T有不动点当且仅...
广义线性模型中极大拟似然估计的强收敛速度
广义线性模型 拟似然估计 强相合性 强收敛速度
2009/10/21
在supi ≥1E||yi||2+α < ∞(对某个α > 0)和其它正则条件下, 证明了一般联系函数的多维广义线性模型拟似然估计的强相合性, 并得到了强收敛速度, 其中 yi 是响应变量. 此结果是对文献中相应结果的改进.
适应性滤波器的强收敛速度
强收敛速度 滤波器 适应性
2009/9/18
适应性滤波器的收敛性问题已经被许多学者研究.问题可以叙述如下.设{y_n}和{(\psi_n}分别是输出信号和参考信号,欲求一序列{x_n},使其在每一时刻 n,y_n 被 x_n 加权,并且在...
谐波恢复中累量估计的强收敛问题
谐波恢复 四阶累量 单一记录估计
2009/5/11
本文讨论有噪声污染的谐波信号累量的单一记录估计。证明了样本自相关函数的强收敛性,并得到了强收敛速度。对于四阶矩估计,给出了四阶遍历条件。在这些遍历条件下,建立了四阶矩和四阶累量样本估计的强收敛性,并得到了强收敛速度。最后给出了数值仿真结果。
随机删失下回归函数最近邻估计的强收敛速度
随机删失 回归函数 最近邻估计 强收敛速度
2008/11/24
针对随机右删失数据, 就截尾时间变量的分布已知和未知两种情况, 构造了一类非参数回归
函数的最近邻估计, 在适当的条件下得到估计量的强收敛速度.
渐近非扩张映射修正Ishikawa迭代的强收敛
$CQ$方法 渐近非扩张映射 强收敛
2008/5/15
利用CQ方法修正了渐近非扩张映射的Ishikawa迭代,并证明修正迭代过程强收敛,此结果推广并改进了一些相关结论.
Banach空间中渐近非扩张映象具误差的强收敛定理
不动点 渐近非扩张映象 具误差的迭代序列
2008/5/4
设$E$是一实的Banach空间, 其范数是一致G$\hat{\rm a}$teaux可微的; $D$是$E$的一非空闭凸子集, 设$T:D \to D$是具有序列$\{k_n\}\subset[1,\infty),\lim_{n\to\infty}k_n=1$的渐近非扩张映象.本文证明了, 在一定条件下, 由$(1.3)$和(1.5)式定义的具误差的迭代序列$\{x_n\}$强收敛于...
在Banach空间框架下,对无限族的严格渐近伪压缩映象和无限族的非扩张映象引入了一类新的隐迭代程序,并在适当的条件下,证明了该迭代程序强收敛于这两族映象的公共不动点.结果是新的,它推广和改进了一些人的最新结果.
遗传算法已有的收敛性分析大都是在概率收敛意义下考虑的且基于算法的遍历性分析.这种收敛性分析不确保算法在有限步内收敛到问题的全局最优解且所获结果仅对带“杰出者记录策略”的算法有效.该文首次尝试运用鞅论研究遗传算法的几乎必然强收敛性,证明一大类不带“杰出者记录策略”的遗传算法能以概率1确保在有限步内达到全局最优解.所获结果为遗传算法的实际应用奠定了理论基础,且所使用的鞅论分析方法为遗传算法研究提供了全...
线性模型中最小二乘估计的强收敛速度问题
2007/12/11
本文减弱了陈桂景文章中(1981)关于误差序列{$e_i$,i≥1}的收敛系统的重要条件,所得的最小二乘估计的强收敛速度仍然和陈桂景文中的速度相同.从这个结果,可得关于有γ-阶矩存在(0≤r<2)的i.i.d误差序列的重要推论,其结果在某种意义下达到最优的情形.