1) convex quadratic optimization
凸二次优化
1.
A new large-update interior-point algorithm for convex quadratic optimization based on the class of finite kernel functions is presented.
本文给出了凸二次优化问题基于一类有限核函数的新的大步校正内点算法。
2) Quadratic optimization
二次优化
1.
Energy-saving controller based on quadratic optimization
基于二次优化的节能控制器研究
2.
The new approach consists of the following stages:firstly,transmitted signals in given alphabets are blindly detected by using a quadratic optimization with integer constraints;then,the SIMO transmission channels are identified on the basis of the estimated signals.
本文算法由以下步骤组成 :先借助整数约束二次优化盲检测属于给定字符集的发送信号 ,然后根据这些估得的发送信号辨识传输信道 。
3.
A neural network model for solving quadratic optimization problems with linear constraints is given.
本文提出了一种求解线性约束二次优化问题的神经模型 ,研究了该神经网络的稳定性和收敛性 ,给出了电路框图 ,并通过算例证明了该神经网络的可行性。
3) conic quadratic optimization
锥二次优化
4) Half-Quadratic Optimization
半二次优化
6) degenerate convex quadratic program
退化凸二次规划
1.
Compared with the existing neural networks for solving degenerate convex quadratic program,the proposed neural network has a wider domain for implementation.
借助变分不等式和Kuhn-Tucker条件,构造了一类投影神经网络求解线性约束的退化凸二次规划问题。
补充资料：次优化
分子式：
CAS号：
性质：对于某些优化问题，如果求取最优解需要花费的时间太多或代价太高，或者无法确定解的最优性，此时可以将优化的目标确定为得到一个满意解而不要求必须是最优解，这时得到的解可能只是局部的最优解，对这样一类问题称之为次优化。
CAS号：
性质：对于某些优化问题，如果求取最优解需要花费的时间太多或代价太高，或者无法确定解的最优性，此时可以将优化的目标确定为得到一个满意解而不要求必须是最优解，这时得到的解可能只是局部的最优解，对这样一类问题称之为次优化。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条