一种各向异性四边形网格下的代数多重网格法

针对一类各向同性椭圆型边值问题,讨论了各向异性四边形网格对线性有限元方程的代数多重网格(AMG)法的影响.进一步通过利用问题和网格的部分几何和分析信息,设计了一种新的AMG法,数值实验表明:新的AMG法,较通常的AMG法具有更好的“鲁棒”性和高效性     

用于MIMO-OFDM的变换域盲信道估计算法

为了克服确定性子空间算法对信道阶数过估计比较敏感的缺点,将变换域方法与子空间方法相结合,提出了一种具有阶数误差鲁棒的子空间算法.该算法利用频域子空间算法对信道进行估计,根据变换域算法进行降噪处理,以改善估计精度.为了进一步评估信道估计器的性能,推导了算法的最小约束克拉美罗界.理论分析与仿真结果表明,该算法对信道阶数的过估计具有很强的鲁棒性.     

各向异性板应力集中问题有限元方程的预处理方法

针对各向异性板应力集中问题有限元方程的数值求解,建立了一类简单且实用的代数多重网格预处理共轭梯度法(AMG -CG法) .由于该预处理方法能有效地降低刚度矩阵的条件数,使刚度矩阵的谱分布更集中,从而大大地提高了计算效率.数值结果表明,AMG -CG法对求解应力集中问题有限元方程是十分有效和健壮的,具有较高的计算精度     

三维线弹性问题有限元方程的一种并行DDM预条件子

针对三维线弹性问题线性有限元离散系统,将非重叠区域分解法(DDM)和代数多层网格(AMG)法相结合,设计了一种基于简单粗空间的并行非重叠DDM预条件子.它本质性地将原线性代数系统的预条件子构造问题转化为三类子系统的求解问题.接着,根据三类子系统的特性分别设计相应的快速算法.最后,基于MPI+OpenMP二级并行架构,设计并实现了相应的并行PCG法.数值实验结果表明新的并行解法器具有良好的并行扩展性.     

代数多层网格法及其在固体力学计算中的应用研究

代数多层网格(AMG)法是求解由弹性力学方程有限元离散化所得大型代数系统的最为有效的数值方法之一.该文对弹性有限元分析中的AMG法的研究进展及其相关应用领域进行了综述,着重介绍了网格粗化、插值算子及光滑迭代子等几个要素对AMG法在运算效率和鲁棒性(robustness)方面的影响,并提出了今后进一步研究的方向和内容.     

提高空间谱算法分辨率的DOA估计

针对传统MUSIC算法在低信噪比,小快拍数等非理想条件下分辨率下降的问题,提出了改进的基于子空间投影的MUSIC测向算法. 该算法充分利用子空间信息,采用新的特征值校正方法对噪声子空间进行加权,并与加权信号子空间投影进行空间谱合成,得到新的空间谱函数. 搜索函数极大值,就能得到来波方向. 新方法既保
留了噪声子空间算法的高分辨性能,又保留了信号子空间算法的稳定性. 计算机仿真和实测数据表明新方法有效.     

基于标记重要性的多标记特征选择算法

针对标记重要性不同,且这种不同可能会为多标记学习提供一定的信息,该文提出了基于标记重要性的多标记特征选择算法.该算法首先引入核函数将特征空间映射到一个新的可分性强的特征空间,在映射后的特征空间中利用标记对样本的可分性对标记赋以权重;其次,在每个新映射的特征空间计算样本的分类间隔,并将该间隔作为特征权重来衡量特征的重要性;最后,联合标记权重和特征权重,对特征进行排序,得到一组新的特征重要性排序.实验结果表明:该算法优于一些当前流行的多标记特征选择算法.     

利用二元结构特征的人脸识别

提出了一种基于二元结构特征提取的人脸识别算法. 该算法将所有类进行两两组合,以两类分类器为基础,为每个两两组合类间的识别挑选最适合分类的特征构成特征选取空间. 对未知样本进行测试时,在特征选取空间中计算测试样本与所有训练类的相似度,将未知样本判断为与之相似度最大的类. 运用AT&T和AR人脸数据库对该算法进行性能测试,与其他算法相比,该算法能在较小的特征维数下获得更高的识别率.     

图象分割算法的改进研究

针对传统基于图论的图象分割方法对噪声敏感以及计算复杂度大的问题,对传统算法进行了相应的改进,综合考虑像素的灰度信息和空间位置信息,计算权函数表达式时充分考虑到节点之间及节点与区域间的空间近邻关系.对比实验表明,该算法能够有效地从背景中把目标物体分割出来,并且当目标物和背景相近时,相比其他两种算法能够去除更多背景;该算法分割结果更接近于人眼视觉特征.     

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.     

求解外延膜多尺度应变模型的代数多重网格法

对于外延膜多尺度应变模型的求解，设计了一类代数多重网格方法，进而以该代数多重网格为预条件子，结合其轭梯度法，得到一种预处理技术。数值实验结果表明，我们构造的代数多重网格算法是健壮的，具有很好的计算效率。     

无线多信道中继网络的中继选择性机会调度

为了有效利用OFDMA网络中多点中继协作以提高系统吞吐量,提出了考虑中继选择的调度优化模型.模型以提高系统吞吐量和兼顾用户公平性为目的,以信道无干扰分配为约束条件来进行机会调度. 提出了从路径多样性和链路多样性角度设计新的机会调度算法,算法结合信道分配和中继选择建立用户最优路径,然后机会选择用户. 仿真结果表明了中继选择的机会调度可以明显提升网络吞吐量,也保障了用户公平性.     

运用压缩感知理论的图像稀疏表示与重建

讨论了压缩感知理论用于图像稀疏重建的基本流程. 采用正交匹配追踪重建算法和正交归一化的随机高斯测量矩阵,对离散余弦变换和离散小波变换两种稀疏表示算法进行分析比较,通过调节实验图像的分块大小和采样率大小、采样率和稀疏表示算法对重构效果和效率的影响. 在图像的稀疏表示方面,离散余弦变换整体上比离散小波变换性能更好. 为了在重构效果与效率之间取得平衡,需要合理选择分块大小和采样率.     

一类布尔方程组的解

定出了一般布尔代数上方程组AX＝X的再生通解及有唯一解的充分必要条件。同时，在有限布尔代数上，当A的每一列直交时，给出了AX＝X有直交解或正交解的充分必要条件，并依此定出了大量的直交解及正交解。     

基于自适应核方法的正交子空间投影异常检测算法

在高光谱图像的异常目标检测核方法中,高斯径向基核函数的宽度决定因子(即核参数)选择恰当与否是决定算法性能的重要因素。针对这一问题,提出了一种基于自适应核方法的正交子空间投影高光谱图像异常检测算法,有效的解决了统一的全局检测参数在复杂多变背景环境下检测性能下降的问题。这不仅提高了算法的通用性,也降低了检测的计算量。用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行比较,结果表明,所提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率。     

变压吸附空分制氮过程的数值模拟

对变压吸附空分制氮过程,建立了相应的数学模型,并用正交配置、四阶龙格-库塔法和选代法相结合求解了这一复杂的偏微分方程组.利用经过中试检验的模型,对各种操作条件(吸附压力、吸附时间、进料流速、吹扫流速等)下体系的性能进行了预测,预测结果对工业装置的设计和操作具有指导作用.模拟计算证明,所发展的算法计算迅速,稳定性好.     

多解析度网格生成算法的应用研究

首先对深度图像重新采样进行多解析度三维网格建立的需求进行介绍,然后介绍两种多解析度网格的生成算法:基于均匀采样算法,基于网格表面曲率特征的采样算法.并且分析了两种采样算法各自的优缺点.通过实验可以看出这两种算法都有非常好的效果.     

几种三维重建方法的比较

本文综述了三维重建的若干方法，并分析比较了各种方法的特点，同时还给出了在欧氏几何下一种简单摄像机配置下的三维重建空间点的简单方法．此外给出了通过矩阵分解的办法来推导基本矩阵F的方法．     

超立方体多阶网的链接路径算法

该文将一个超立方体网络定义为一个k阶×r层的网阵,并对相应的术语进行了科学的定义,该文着重从动态路径连接的角度,给出了超立方体网阵的网结值、网层值和链接语句的算法。利用该算法可完全确定其超立方网结点动态连接的路径。文章还给出了一个路径算法的实例。