杨家稳
- 作品数：15 被引量：29H指数：4
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- 相关领域：理学自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 广义约束条件下矩阵方程AXB+CX^(T)D=E最佳逼近解的迭代算法
- 2025年
- 为了计算广义约束条件GX=H下矩阵方程AXB+CX^(T)D=E的最佳逼近解,设计了一种基于梯度投影与搜索方向正交的迭代算法.证明了任意给定一个满足广义约束条件的特殊初始矩阵,通过有限次迭代算法,能够获得广义约束条件下矩阵方程的极小范数最小二乘解,并利用该极小范数最小二乘解计算出最佳逼近解.
- 杨家稳万鹏梁金荣
- 关键词：极小范数最小二乘解最佳逼近解迭代算法梯度投影
- 求矩阵方程AXB+CYD=E自反最佳逼近解的迭代算法被引量：2
- 2012年
- 利用复合最速下降法的迭代算法对基于自反矩阵(或反自反矩阵)下广义Sylvester矩阵方程AXB+CYD=E最佳逼近解进行了研究,证明了无论矩阵方程AXB+CYD=E是否相容,该算法都可以用于计算其最佳逼近解.最后,通过2个数值实验证明了该算法的可行性.
- 孙合明祁正萍杨家稳
- 关键词：KRONECKER积最佳逼近自反矩阵
- 矩阵方程AXB+CX^TD=E自反最佳逼近解的迭代算法被引量：1
- 2013年
- 为了求Sylvester矩阵方程AXB+CXTD=E自反(或反自反)的最佳逼近解,提出了一种利用复合最速下降法的迭代算法。不论矩阵方程AXB+CXTD=E是否相容,对于任给初始自反(或反自反)矩阵X0,此算法都可以计算出该方程自反(或反自反)的最佳逼近解X。最后,通过两个数值例子验证了算法的可行性。
- 杨家稳
- 关键词：KRONECKER积最佳逼近自反矩阵
- MD-AMNN在图像回忆中的最佳库向量
- 2010年
- 多维联想记忆神经网络可以回忆图像。在算法相同且库向量维数也相同的情况下,选取图像矩阵中两列跨度为图像矩阵列秩一半的向量作为库向量,回忆得到的图像最清晰、回忆时间最短,此库向量是最佳的。理论分析和计算机仿真都表明该结论是正确的。
- 杨家稳孙合明
- 广义约束CX=D条件下矩阵方程AX=E的极小最小二乘解的迭代算法
- 2025年
- 为解决在广义约束CX=D条件下矩阵方程AX=E的极小最小二乘解,提出了基于搜索方向正交与梯度投影相结合的一种迭代算法。算法的总体思路是将目标函数F(X)=‖E-AX‖^(2)在矩阵X处的负梯度投影到约束集S={X|CX=D}中获得g,然后,根据共轭梯度法的原理,通过g在可行域上构造搜索方向d,要求所有搜索方向的拉直算子vec(d)两两相互正交。定理证明了该算法对于任意一个满足一定条件的初始矩阵X 1,经过有限次迭代能够求得约束条件下方程的极小最小二乘解。数值例子验证了该算法的有效性,同时还表明算法能解决特殊约束下矩阵方程AX=E的极小最小二乘解。
- 杨家稳宋园张太阳
- 关键词：矩阵方程梯度投影迭代算法
- 矩阵方程A_1Z+ZB_1=C_1的广义自反最佳逼近解的迭代算法被引量：1
- 2014年
- 本文研究了Sylvester复矩阵方程A_1Z+ZB_1=c_1的广义自反最佳逼近解.利用复合最速下降法,提出了一种的迭代算法.不论矩阵方程A_1Z+ZB_1=C_1是否相容,对于任给初始广义自反矩阵Z_0,该算法都可以计算出其广义自反的最佳逼近解.最后,通过两个数值例子,验证了该算法的可行性.
- 杨家稳孙合明
- 关键词：KRONECKER积最佳逼近
- 矩阵方程AXB+CYD=E最佳逼近自反解的迭代算法被引量：4
- 2015年
- 利用复合最速下降法的迭代算法能够求出矩阵方程AXB+CYD=E的最佳逼近自反解,但其收敛速度很慢。针对这一问题,提出一种利用共轭方向法的迭代算法。对于任给初始自反矩阵X1和Y1,无论矩阵方程AXB+CYD=E是否相容,该算法都可以经过有限次迭代计算出其最佳逼近自反解。两个数值例子表明该算法是可行的,且收敛速度更快。
- 杨家稳孙合明
- 关键词：KRONECKER积最佳逼近自反矩阵共轭方向
- 矩阵方程AXB+CX^TD=E自反最佳逼近解的迭代算法被引量：1
- 2015年
- 本文研究了Sylvester矩阵方程AXB+CXTD=E自反(或反自反)最佳逼近解.利用所提出的共轭方向法的迭代算法,获得了一个结果:不论矩阵方程AXB+CXTD=E是否相容,对于任给初始自反(或反自反)矩阵X1,在有限迭代步内,该算法都能够计算出该矩阵方程的自反(或反自反)最佳逼近解.最后,三个数值例子验证了该算法是有效性的.
- 杨家稳孙合明
- 关键词：KRONECKER积共轭方向法最佳逼近解自反矩阵
- 一类解析函数的Fekete-Szeg不等式被引量：12
- 2012年
- 引入了一个新的解析函数类Bθ(λ,α,ρ),讨论了此函数类的Fekete-Szeg不等式,得到了准确的结果,推广了相关结果.
- 郭栋李宗涛杨家稳
- 关键词：解析函数从属
- 提高泛函网络泛化能力的一种t检验法被引量：1
- 2009年
- 目前泛函网络基函数的选取是根据人为经验,如果选取不当,网络的泛化能力就会受到很大影响。t检验理论表明t检验法能提高网络的泛化能力。计算机仿真也验证了:当基函数选取不当时,t检验法提高网络的泛化能力是有效的。同时在试验中采用类似二分法的处理方法,减少常规t检验法的计算量。
- 杨家稳
- 关键词：泛函网络基函数T检验泛化能力
