导读:本文包含了谱尺度算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:MBFGS算法,CBFGS算法,混合谱尺度BFGS算法,全局收敛
谱尺度算法论文文献综述
陶思俊[1]（2017）在《求无约束优化问题的混合谱尺度BFGS算法》一文中研究指出依据BFGS算法、MBFGS算法、CBFGS算法及谱尺度BFGS算法,提出了一类混合谱尺度BFGS算法;同时,在Armijo线性搜索和Wolf-Powell线性搜索下对所提出的混合谱尺度BFGS算法证明了其全局收敛性,并通过数值实验测试了该算法的数值表现,实验结果表明混合谱尺度BFGS算法具有较好的数值效果。(本文来源于《新余学院学报》期刊2017年06期）
张峰[2]（2013）在《扰动谱尺度BFGS算法及收敛性分析》一文中研究指出在前人提出的扰动BFGS算法的基础上,结合谱尺度算法的思想,提出一种扰动谱尺度BFGS算法,建立算法的全局收敛性定理,本研究证明该扰动谱尺度BFGS算法在一定条件下采用单调Wolfe-Powell型线性搜索和非单调Wolfe-Powell型线性搜索均具有全局收敛性,同时还证明采用单调Wolfe-Powell型线性搜索具有R-线性收敛性.(本文来源于《合肥学院学报(自然科学版)》期刊2013年04期）
李国平[3]（2013）在《扰动谱尺度BFGS算法及其收敛性》一文中研究指出在谱尺度BFGS算法基础上提出了一种扰动谱尺度BFGS算法,即在谱尺度BFGS算法的矩阵迭代公式中加入一个扰动因子,该因子能保证该算法求解非凸函数极小值问题时具有全局收敛性.在求解大规范问题时,该算法也能改善拟牛顿矩阵条件数,从而降低求解子问题的难度.通过数值试验对该算法进行检验,结果表明:在相同条件下,求解大规模问题时,该算法优于谱尺度BFGS算法.(本文来源于《宜宾学院学报》期刊2013年12期）
李国平[4]（2012）在《扰动谱尺度BFGS算法及其收敛性质》一文中研究指出数值试验结果表明BFGS算法有很好的数值效果,它已成为最受欢迎的拟牛顿法.然而当用于求解非凸函数极小值问题时,该算法不具有全局收敛性.为克服这个缺陷,Li和Fukusima提出了一种修正的BFGS算法(MBFGS算法),该算法在一定条件下,对于求解非凸函数极小值问题也具有全局收敛性,并且还具有超线性收敛速度.然而MBFGS算法破坏了BFGS算法的仿射不变性.为了克服MBFGS算法的这一缺陷,Liu和Li提出了一种扰动的BFGS算法(PBFGS算法),该算法求解无约束非凸函数极小值问题时,也具有全局收敛性和超线性收敛速度,并且还保留了BFGS算法的仿射不变性.BFGS算法及其各种修正形式中,拟牛顿矩阵的条件数的大小对算法的数值效果影响较大,为了改善BFGS算法中拟牛顿矩阵的条件数,最近Cheng和Li提出了一种谱尺度BFGS算法,即SSBFGS算法,其基本思想是：引入谱尺度因子对原有算法中矩阵迭代公式进行修正,该算法可以改善拟牛顿矩阵的条件数.在此基础上,Li和Qiao将此技术用于MBFGS算法,提出了一种谱尺度MBFGS算法,即SSMBFGS算法.在一定条件下,SSMBFGS算法具有全局收敛性和R-线性收敛速度.鉴于扰动因子与谱尺度技术的优点,本文将扰动技术与谱尺度技术结合,提出一种扰动的谱尺度BFGS算法,即PSSBFGS算法.我们证明在适当条件下,该算法用于求解无约束非凸函数极小值问题时,也有全局收敛性,还至少具有R-线性收敛速度.我们还通过数值试验对所提出的算法进行测试,结果表明,在求解较大规模问题时,本文提出的算法的数值效果要好于谱尺度MBFGS算法,更远远好于扰动BFGS算法.(本文来源于《湖南大学》期刊2012-05-10）
赵军,朱兆达[5]（2011）在《均匀圆形阵列的局域互谱尺度STAP算法》一文中研究指出机载雷达采用均匀圆形阵列天线具有搜索跟踪方式灵活,能实现方位360°扫描等优点,并且当波束在阵列平面内旋转时,波束形状不会有明显改变。本文建立了均匀圆形阵列机载雷达的杂波模型,从杂波谱的空时分布和杂波特征谱的分布两个方面研究了其杂波特性,提出一种固定结构降维结合自适应降秩的STAP算法:局域互谱尺度法,该方法先用固定结构降维处理器将杂波由全空时降至一个维数较低的空间,以减小计算量,降低训练样本数目,然后采用互谱尺度法选取降维杂波协方差矩阵N个最大互谱值对应的特征矢量构成二次降维矩阵,从而保证了在局域范围内,处理器性能最优。仿真结果表明,该算法的性能优于局域处理算法,但运算量和训练样本数与局域处理法相当,且鲁棒性较强。(本文来源于《信号处理》期刊2011年01期）
谱尺度算法论文开题报告
（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：
在前人提出的扰动BFGS算法的基础上,结合谱尺度算法的思想,提出一种扰动谱尺度BFGS算法,建立算法的全局收敛性定理,本研究证明该扰动谱尺度BFGS算法在一定条件下采用单调Wolfe-Powell型线性搜索和非单调Wolfe-Powell型线性搜索均具有全局收敛性,同时还证明采用单调Wolfe-Powell型线性搜索具有R-线性收敛性.
（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。
谱尺度算法论文参考文献
[1].陶思俊.求无约束优化问题的混合谱尺度BFGS算法[J].新余学院学报.2017
[2].张峰.扰动谱尺度BFGS算法及收敛性分析[J].合肥学院学报(自然科学版).2013
[3].李国平.扰动谱尺度BFGS算法及其收敛性[J].宜宾学院学报.2013
[4].李国平.扰动谱尺度BFGS算法及其收敛性质[D].湖南大学.2012
[5].赵军,朱兆达.均匀圆形阵列的局域互谱尺度STAP算法[J].信号处理.2011
标签：MBFGS算法; CBFGS算法; 混合谱尺度BFGS算法; 全局收敛;