一类奇异摄动问题的自适应移动网格算法

针对一类奇异摄动反应扩散方程组,提出了求解这类问题的自适应移动网格方法 .基于等分布原理,给出了网格控制函数及相应的网格生成算法.数值实验表明该自适应移动网格方法至少是一阶一致收敛的.     

逆时热传导问题数值解

考虑逆时热传导问题,即由某一时刻T>0温度场分布来确定初始时刻温度场分布.给出了一种新的计算方法,这种方法是基于正则化技术和SOR迭代算法.对正问题使用离散奇异卷积(DSC)过程.数值实验表明求解过程是有效的.     

二维电大尺寸导体群目标的电磁散射特性分析

提出用二维快速多极子算法(FMM)研究多个电大尺寸圆柱导体电磁散射的数值模拟,简明地讨论了由矩量法(MOM)发展演变成的FMM方法.这种快速数值解法,无论在计算速度以及对计算机的存储要求,远优于通常的MOM,而且FMM算法更能适用于求解电大尺寸目标群(目标个数≥4)的电磁散射问题.最后用FMM方法给出了四个导体群目标表面电流密度分布,以及远场的雷达散射截面(RCS)特性;讨论了群导体柱上表面电流密度与RCS随它们之间距离的变化规律.     

一种基于数值型字段的数据库水印技术

针对关系数据库提出了一种数据库水印算法,该算法首先根据有效位数对数值型字段分类,然后通过对有效位数较长的数值型字段引入少量误差的方法拓展数据库冗余空间,进行水印嵌入.该算法的主要特点是可嵌入的水印信息量大,且隐蔽性好,水印恢复不需要原始数据库.     

求解无约束函数局部鞍点的数值算法

该文利用无约束优化问题的最优性条件,首先提了一种在给定区域内求解函数的局部鞍点的数值算法.接着根据局部鞍点和全局鞍点的关系,提出了验证局部鞍点是否为全局鞍点的数值算法.然后对两个算法进行了收敛性分析.最后通过数值实验验证了两个数值算法的有效性.     

水库天然冰温度场数值模拟

根据水库天然冰实测温度数据,建立了识别冰层热扩散率的分布参数系统最优控制模型.该优化模型采用遗传算法求解,并对模型中的热传导方程采用半隐式差分格式迭代求解.利用太原汾河二库天然冰温度场数据进行了实际计算.算例表明:数值模拟结果与实测数据吻合良好,所建立的优化模型及算法是正确、有效的.     

对基于EXIT图的LDPC码优化算法的改进

就Brink方法不能自动搜索的不足,文中提出了一种基于EXIT曲线匹配的改进优化算法：DE EXIT算法.该算法构造了衡量EXIT曲线匹配程度的代价函数,利用差分进化技术由初始的矢量集开始,迭代更新集合中的每一个矢量,直至监督矢量发现最优的代价函数值.算法在给定码率的情况下,可以进行优化次数分布对的自动搜索,同时获得相应的码集噪声门限.仿真结果表明,提出的优化算法在码结构优化方面有着很好的性能,并且可以用于不同情况下的结构优化.     

界约束非线性优化问题的信赖域滤子法

提出一种信赖域滤子方法来求解界约束的非线性优化问题,该方法将滤子技巧和投影梯度方法相结合,简化了算法的形式,证明了算法的全局收敛性,并给出了数值试验.     

求解矩形物体布局问题的分布评估算法

介绍了分布评估算法的主要特点,通过对矩形物体基于布置点的布局方法进行改进,在引入新的个体表达方式和物体布局规则的基础上,提出了求解矩形物体布局问题的分布评估算法.实例表明该算法优于传统的遗传算法.     

基于L曲线与de Boor算法的正则化参数选取方法

针对数值微分中的参数选取问题,提出一种基于L曲线与de Boor算法的新型正则化参数选取方法:利用基于Hansen的正规化数据包的L曲线对函数进行平滑处理,采用de Boor算法对平滑处理后的函数进一步优化,进而借助正则化方法选择最优参数.为了验证所提方法的有效性,在Matlab中进行了数值仿真.二阶导数近似的仿真结果表明,提出的方法可以实现参数的准确选择,从而大幅度提高了函数逼近的精确性.     

对偶四元数导航的简化算法

摘要： 针对原始对偶四元数导航算法计算量大的问题推导了一种简化算法,对原始算法的矢量求解进行数学化简,使引力速度、非引力速度和位置矢量的求解变得简单明了,物理意义明确清晰. 通过近似将简化算法中的非引力速度公式再次化简而得到近似算法. 仿真导航显示,简化算法与原始对偶四元数法解算的位置精度相同,均高于传统捷联导航算法,而简化算法计算量最小;近似算法的位置精度与简化算法相比无明显下降.     

三轴磁航向传感器误差补偿

用椭球拟合法进行磁航向传感器误差补偿时,约束矩阵奇异导致算法不稳定. 对此提出改进的最小二乘椭球拟合算法,讨论了磁航向传感器的误差来源,建立了误差数学模型. 结合对约束矩阵的奇异性分析,提出矩阵分块分解方法解决奇异性问题,并用最小二乘法求解椭球系数. 该算法消除了传统算法的不稳定性,降低了计算量. 计算机仿真和转台实验表明它能有效补偿磁航向传感器的测量误差,补偿后航向最大误差小于0.42m.     

一种基于最优化模型的数字电路测试生成方法

基于基本门电路的特征函数及被测电路的约束网络结构模型,首先提出了一种用于数字电路的模拟退火（ＳＡ）测试生成算法,然后在ＳＡ算法中采用梯度长法的退火梯度法,该方法的特点是具有全局收敛性和较高的计算效率,它不仅加速了数字电路的测试生成过程,而且也可应用于其他类型的优化问题。     

道路监控视频中运动目标分割算法的研究

运动目标分割是交通事件检测的基础,分割的质量直接影响道路事件检测的准确性.依次研究了平均法、连续帧差法、混合高斯建模及阴影消除等算法,并综合应用于道路监控视频的运动目标分割的各阶段.针对连续帧差法和混合高斯建模算法进行了仿真实验,结果表明,混合高斯建模算法更适合做运动目标的分割,但由此得到的前景运动目标常受到阴影干扰,所以在混合高斯建模算法中,加入了消除运动目标阴影的算法.通过实验仿真表明,优化的该算法能够更加清晰地分割出前景运动目标图像.     

一种新的CMOS模拟单元电路优化设计方法

在CMOS单元电路的参数自动生成和优化中提出了一个新的设计方法,其核心算法是基于小生境的遗传算法.仿真结果表明:优化后的电路性能与基于仿真方法相差不大,但是其具有较短运行时间的优势.     

植物三维点云分割

针对植物点云具有形状不规则、密度不均匀的特点,提出一种适用于植物的三维点云分割方法。将烟草、玉米、黄瓜这3种植物作为样本数据,以滤波等预处理方法去除离群点与背景点,以欧氏聚类算法分割植物群体,并用区域增长算法、边缘提取算法、超体素聚类算法以及基于凹凸性的方法来分割叶片器官。将所提出的方法用于分割烟草、玉米的三维点云,其覆盖率分别为87.5%、96.9%,从而验证了该方法的可行性与有效性,为自动提取作物叶器官表型研究提供了线索。     

基于拟下降方法的遗传算法及其收敛性

在遗传算法中嵌入一个传统下降算子,且保留最好个体,利用最好个体的记忆信息对搜索过程进行指导,从而得到既有较快收敛速度,又能以较大概率得到全局极值的用于函数全局优化的混合算法.定义了适当的适应度函数和子代个体的选择算子,且从拟下降观点证明了算法的收敛性.数值计算结果表明了本算法显著优于遗传算法和传统下降算法.     

基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算

提出一种基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算的新方法．该方法将全局搜索能力强的遗传算法和局部搜索能力强的禁忌搜索算法结合在一起，通过改进的连续潮流法计算，可快速而准确地获取系统最大静态电压稳定裕度，并在一定程度上弥补遗传算法和禁忌搜索算法单独使用的不足．应用该混合算法对IEEE14节点系统进行仿真计算，验证了该方法可行且有效．     

有模糊目标的可靠性设计一个混合遗传算法

给出了求解带有模糊目标的可靠性设计问题的一个混合遗传算法．该方法利用模糊集隶属函数的特性将各子目标函数模糊化处理为能够反映各子目标相对重要程度、具有加权指数的协调满意度函数形式；通过加权函数再将各子目标的协调满意度函数综合成统一的单目标优化模型，然后用遗传算法求解模型，用Hooke-Jeeves方法改进遗传算法的群体，得到一个混合遗传算法，最后给出实例验证该方法的有效性．