二维任意凸四边形网格的MoF界面重构解析算法

流体矩量（MoF）方法是近年来发展的一种分段线性网格重构方法,在多物质任意拉格朗日-欧拉（MMALE）方法中应用广泛.针对传统MoF方法在进行界面重构时采用迭代算法的低效问题,本文提出了一种针对凸四边形网格界面的解析解求法,代替传统的迭代求解方法应用在传统的MoF方法之中,基于Fortran语言编写了数值仿真程序;典型计算算例的结果证明本文提出的新方法大幅提高了界面重构过程的效率.      

ARCH模型中自助法的有效性

ARCH模型的参数估计的统计性质都是在渐近意义下成立的,在实际中常用自助法再抽样扩大样本量从而验证参数估计值的稳定性.本文考察将成对自助法用于自回归条件异方差（ARCH）模型的一阶渐近有效性.     

MOS器件失配对开关电流滤波器的影响

提出了一种ＭＯＳ器件失配时开关电流镜的简单模型，对开关电流（ＳＩ）非理想通用积分器进行了时域分析，以及积分器转移函数误差、Ｑ值及灵敏度的计算，并与开关电容（ＳＣ）原型做比较，文中还以ＳＩ非理想通用积分器模型为基块，导出了器件失配时双二次滤波电路的直流失调电流和转移函数表达式，为研究器件失配对ＳＩ滤波器的影响提供了一条有效的途径。     

一种基于Kriging模型的机械结构可靠性分析方法

通过分析现有机械结构可靠性抽样方法存在的不足以及影响失效概率估计精度的主要因素,提出了一种基于Kriging模型及自适应抽样方法的机械结构可靠性分析方法.该抽样方法将随机抽样与聚类算法相结合,能够在概率上保证新增样本点落在对失效概率贡献较大的区域,避免对非重要区域的不必要抽样.以大数定律及中心极限定理为基础,推导了所提出的Kriging模型的收敛条件.通过两个算例说明所提出方法的迭代收敛过程、准确性及稳定性,结果表明,该方法能够在较少调用结构功能函数情况下得到失效概率较准确的估计值.     

理性运动极限及其在优化算法中的应用

优化求解有时需要提供近似模型代替实际复杂的问题,而近似模型只是在一定程度上逼近原始问题．优化模型如果在不可靠的近似函数上进行,就会导致迭代的目标函数值振荡、迭代收敛缓慢甚至不收敛,从而使最终结果有时可能不满足约束条件．通过给设计变量施加运动极限可以提高近似模型在一定范围内的可靠性．通常给定运动极限的方法是准则法,这种方法较为粗糙,不是根据近似函数本身的性质得出的理性结果．本文用累积信息的约束二阶估计近似显式代替准确的约束条件函数作为评价函数来构造运动极限的理性估计式,从而求得理性运动极限,并将这一方法应用于序列二次规划（SQP）算法中,数值算例表明了这一方法的可行性和有效性．     

热格子Boltzmann方法分析及应用

格子Boltzmann方法（lattice Boltzmann method,LBM）是一种基于气体动理论的介观计算方法,其物理背景清晰、边界处理简单,已成功应用于等温（或无热）流动中.简要介绍现有的几种热格子Boltzmann模型,并运用几种热格子模型求解热Couette流、方腔自然对流等典型算例,对比不同热格子模型的数值稳定性、准确性、模型的计算效率等.将两种热格子模型用于多孔介质内的流动与传热问题中,对比热格子模型在处理复杂结构时的数值特性.     

Turbo-MIMO系统的质点滤波器检测

最近质点滤波器被提出用作贝尔实验室分层空时（BLAST）结构的硬判决检测方法。给出了BLAST结构 的等价白化滤波器输出（WFO）模型和等价动态状态空间模型（DSSM）,由DSSM推导出BLAST结构的软判决质 点滤波器检测方法一随机M算法,最后将该方法应用于Turbo-MIMO系统并给出仿真结果。试验结果表明,和未 编码结构相比,当系统谱效率为4bit/（S.Hz^-1）时,采用该检测方法的编码系统有大约11.58dB的增益;谱效率为 84bit/（S.Hz^-1）时,系统增益约为)8dB。     

常微分方程组的演化建模新算法

提出了常微分方程组的演化建模的一种新算法，新算法在３个方面改进了作原有的算法：（１）采用新的适应值评估方式；（２）彩一种基于子空间搜索的遗传算法来优化模型的参数；（３）将传统的遗传程序设计方法与局部搜索技术相结合来优化模的结构，将新算法分别应用于人口增长与化学反应模型的自动建模，并比较两种算法的实验结果，表明新算法发现的模型更稳定、精确度更高。     

基于DREAM_ZS算法的EIT电阻率反演方法研究

针对电阻抗成像（EIT）中的电阻率反演及其不确定性量化问题,提出基于贝叶斯理论的不确定性分析方法.首先,利用反向传播（BP）神经网络模型作为正问题替代模型,取得了计算精度高的结果,并且大大提高计算效率.然后,采用基于贝叶斯理论的自适应差分进化Metropolis抽样（DREAM_ZS）算法对电阻率进行反演,并对不同激励模式和不同先验分布进行了对比分析.对模拟头部的4层同心圆模型的反演结果显示,DREAM_ZS抽样算法能够对4个参数进行准确识别,相对激励模式的反演效果最优.4个参数的不确定性程度不同,头皮电阻率不确定性最小,敏感性最强,其次是颅骨,大脑和脑脊液的不确定性较大.进而,对高维参数的圆模型进行仿真,采用相对激励模式,DREAM_ZS抽样算法能够准确反演二维圆模型的各个参数.参数的先验分布为正态分布时,与均匀分布相比,其反演结果不确定性小,对算法的识别效果更强.     

一种改进的全局可靠性分析方法

基于Kriging模型的高效全局可靠性分析(EGRA)方法在每次循环迭代过程中只能增加一个样本点.为了提高EGRA方法的效率，提出了一种基于多代理模型的改进全局可靠性分析算法.通过引入Kriging模型的预测误差，在每次循环迭代过程中，计算多个代理模型的期望可行函数(EFF)获得多个最佳样本点，将这些样本点同时加入到样本库中并更新所有代理模型，直到满足给定的精度为止.在建立极限状态函数高质量的近似模型后，采用蒙特卡罗方法进行可靠性分析.两个数值算例的分析结果表明，该方法具有较高的效率和准确性.     

基于中国餐馆过程的语音增强

针对有色噪声中的语音增强问题,通过引入中国餐馆过程混合模型（Chinese Restaurant Process Mixture Model,CRPMM）,其潜变量满足中国餐馆过程,能够较方便地获得马尔科夫链式样本的展开.建立了参变量与潜变量基于块采样的后验更新形式,结合卡尔曼滤波技术,能够在分布空间上更精确地逼近噪声的后验分布.仿真算例及实际语音信号增强算例表明,较之传统的参数化卡尔曼滤波算法及变分贝叶斯滤波算法,基于数据驱动的无穷维的块采样技术能够更好地适应新模态,并取得较好的语音增强效果.     

一种提高冲激雷达信噪比的方法

提出一种基于取样平均器的提高冲激雷达信噪比的方法 ,采用了一种新型的高时间分辨率取样积分器 ,解决了采样和积累的矛盾 ,实现了信号的多次积累。分析和实验表明 ,在高距离分辨率下 ,不但使信噪比有很大程度的改善 (可实现 1 0 0 0 0次积累 ) ,而且采样效率高 ,还可工作于高重复频率     

提高取样积分器稳定性的平衡取样法

提出了一种提高时间分辨率取样积分器稳定性的平衡取样法。利用平衡混频器能够消除本振噪声的原理，将两个单二极管取样门接成对称结构，由一个取样门脉冲控制，通过差分放大消除取样脉冲、偏置电压和二极管参数等变化引起的基线漂移，提高了取样积分器的稳定性。同时，在基于取样积分器的近距离冲激雷达中，可以大大提高接收机的灵敏度和目标检测概率。     

线性电路参数化宏模型自动化建模方法研究

提出一种线性电路参数化宏模型自动化建模方法。传统的参数化宏建模采用重心插值实现,将非参数化极点-留数宏模型拓展成参数化宏模型;但是需要人工凭经验确定插值节点,效率低下,建模代价大。针对这一问题,通过引入插值步长迭代平分缩小的策略,在满足一定建模精度的情况下,实现自动确定参数化宏模型插值节点,提高了建模效率。最后,通过微带低通滤波器实例验证了所提方法的有效性。     

基于预报观测器的积分状态反馈控制系统CAD

针对带预报观测器的积分状态反馈控制系统设计,需对2n 1阶带符号变量三元矩阵方程组求解,线性代数或数值计算法难于实现。提出借助MATLAB控制系统工具箱和符号数学工具箱中有关函数,构成CAD的M文件,自动完成设计过程,得出状态变量的通解。计算结果与仿真数据比较,两者基本一致,证明本方法的正确与实用。     

基于迭代均值组合近似模型和序贯优化与可靠性评估法的船舶结构优化设计

针对传统可靠性优化方法不能同时保证大型船舶结构计算效率与精度的问题,在船舶结构优化设计中考虑设计变量的不确定性,通过迭代均值组合(ER)近似模型和粒子群算法(PSO)提高序贯优化与可靠性评估(SORA)法的计算效率和精度,建立了改进的可靠性优化设计流程并解决了多用途船舱段的可靠性优化问题.其中:SORA法将可靠性分析与优化过程解耦,并提高了可靠性优化效率;PSO保证了SORA法优化所获全局最优解的计算效率;ER近似模型能够以最少的采样点建立满足精度要求的近似模型,并代替最有可能的失效点(MPP)和优化过程中耗时的有限元计算.多用途船舱段的可靠性优化结果表明:可靠性优化相较于确定性优化更有实际意义;改进的可靠性优化设计流程在保证计算精度的同时能够显著降低计算成本.     

Softw are Maintainability Evaluation Based on Software Configuration Management Data

As one of the most important attributes of software quality, software maintainability has been widely recognized.However,the existing maintainability evaluation methods are mostly based on subjectively judgment. Thus it is inapplicable or unbelievable. To evaluate software maintainability objectively,the software configuration management( SCM) data are collected to establish a maintainability model. Based on the hidden Markov chain( HMC), a three-state maintainability estimation model is constructed. To validate the feasibility of the model,a real software example of software maintenance activity is given and the result from the example shows the effectiveness of the proposed method.     

一种基于LWE采样算法的实现与优化

基于带错误学习问题(Learning With Errors,LWE)构造的密码体制能够抵御量子攻击,它的应用效率与LWE问题的采样过程密切相关.而在LWE问题采样中,对其中的错误因子(Error Factor)采样占采样过程绝大部分时间,本文对LWE问题中的错误因子的采样算法进行研究,将在高斯分布上效率较高的金字塔(Ziggurat)采样算法,应用到了一种高效的LWE问题采样算法中.基于在连续域上的采样比离散域上采样效率高的思路,对LWE问题采样算法在离散域上采样的过程进行了优化,提出了一种将连续域上的采样结果进行取整的方法,.对优化前后的两种LWE问题的采样算法进行了对比实验,结果表明:改进后的算法在不占用大量内存并且保证安全性的情况下,将采样速度提高了38%~200%.     

大规模数据集聚类的K邻近均匀抽样数据预处理算法

为解决基于密度的聚类算法处理大规模数据集效率低和存储开销大的问题, 提出一种分片的基于K邻近关系的空间均匀抽样算法作为聚类应用的数据预处理过程, 将数据集分片,按密度降序方式去除数据集中部分样本的K邻居, 将剩余样本作为抽样样本, 在保证精度的同时, 可以降低数据规模, 提升计算效率. 实验结果表明, 在数据规模较大且保证聚类结果准确性的前提下, 通过降低聚类数据规模, 可以有效提升聚类效率.     

Improved Cross Entropy Algorithm for Steelmaking Continuous Casting Production Scheduling with Minimum Power Consumption

A matrix encoding scheme for the steelmaking continuous casting( SCC) production scheduling( SCCPS) problem and the corresponding decoding method are proposed. Based on it,a cross entropy( CE) method is adopted and an improved cross entropy( ICE) algorithm is proposed to solve the SCCPS problem to minimize total power consumption. To describe the distribution of the solution space of the CE method,a probability model is built and used to generate individuals by sampling and a probability updating mechanism is introduced to trace the promising samples. For the ICE algorithm,some samples are generated by the heuristic rules for the shortest makespan due to the relation between the makespan and the total power consumption,which can reduce the search space greatly. The optimal sample in each iteration is retained through a retention mechanism to ensure that the historical optimal sample is not lost so as to improve the efficiency and global convergence. A local search procedure is carried out on a part of better samples so as to improve the local exploitation capability of the ICE algorithm and get a better result. The parameter setting is investigated by the Taguchi method of design-of-experiment. A number of simulation experiments are implemented to validate the effectiveness of the ICE algorithm in solving the SCCPS problem and also the superiority of the ICE algorithm is verified through the comparison with the standard cross entropy( SCE) algorithm.