α阶右侧Caputo分数阶导数的高阶插值逼近

对α阶(1<α<2)右侧Caputo分数阶导数引入新变量以降低函数阶数,采用L2-1插值方法,得到了高阶插值格式.为了进一步改善L2-1方法在区间[tN-1,b]上由L1插值带来的非一致O(Δt4-α)阶精度,增加约束条件,使整体区间均利用L2插值得到一致的O(Δt4-α)精度的高阶插值格式,并分别证明了二者的截断误差...     

奇数个等距结点上的2-周期(0,p(δ/2h))三角插值

研究了插值结点数是4n 1的2-周期(0,p(δ/2h))三角插值,找出了正则时的充分必要条件及相应的插值基函数,并给出了当p(t)=tm时的收敛阶.     

奇数个等距结点上的2-周期〔0,p〔δ/2h〕〕三角插值

研究了插值结点数是4n+1的2-周期〔0,p〔δ/2h〕〕三角插值,找出了正则时的充分必要条件及相应的插值基函数,并给出了当p(t)=tm时的收敛阶.     

求解非线性方程的两个区间套算法

利用Lagrange插值和Hermite插值对Alefeld，Potra的3种算法作了改进，构造了求解非线性方程f(x)=0在区间[a，b]中单根x^*的两个区间套算法。与Alefeld，Potra的3种算法相比，这两个新算法的Q收敛阶和效率指数更高。证明了算法的收敛性，给出了收敛阶和效率指数。数值实验验证了算法是可靠和有效的。     

插值样条δ-序列求解非线性对流扩散方程

提出了一种用广义函数δ序列求解偏微分方程的数值方法.首先对一阶B样条函数N1(x)进行卷积得到四阶B样条函数N4(x),用N4(x)的线性组合构造出三次样条插值基函数;然后用样条插值基序列逼近δ函数,利用δ函数的性质构造插值样条δ序列,该δ序列具有对称、Riesz基和插值性质.以非线性对流扩散方程(伯格方程)为例,用插值样条δ序列离散该方程的空间形式,用四阶龙格库塔方法描述发展过程,取得了较好的精度.为减少计算量,加快插值函数的收敛速度,进一步提高求解精度,对δ序列进行了改进,对同一算例进行数值实验,结果表明,改进后的算法求解过程稳定发展,能够有效描述局部快速变化的情况.     

基于B样条的拟插值算子的构造

在非均匀节点情形下,给出了用偶数阶B样条为基函数构造具有高阶多项式再生性和高阶收敛率的拟插值算子的一种方法,分别构造了无限区间R和有限区间[a,b]上的拟插值算子(Qf)(x)和(Qhf)(x),最后通过数值实验说明所给算子的特性.     

修正后的Lagrange插值多项式的逼近阶

对Ｌａｇｒａｎｇｅ 插值多项式进行了修正,构造了一个算子,它对于在区间［ － １ ,１］ 上有任意阶连续导数的函数都一致收敛,并且收敛阶达到了最佳,而且算子的最高收敛阶为１／ ｎｒ ．     

一种新型的四阶精度分段三次插值

针对第一边界条件和周期边界条件的插值问题,给出了一种新的导数恢复格式,并用能量估计法证明了导数恢复格式按照离散L2范数具有四阶收敛精度.利用节点值和恢复出的导数值构造了一种新型的四阶精度分段三次插值函数.数值算例验证了理论分析的正确性和插值函数的实用性.     

Lagrange 插值多项式的线性组合

鉴于 L agrange插值多项式并非对任何的连续函数都能一致收敛 ,本文以 ( 1-x) Wn( x)的零点作为插值节点 ,对 L agrange插值多项式中的被插值函数进行线性组合 (也称函数平均 ) ,构造了算子 An,r( f;x) ,它对于有任意阶导数的连续函数 f ( x )∈ Cl[-1,1] ,( 0≤ l≤ r)都一致收敛 ,收敛阶为 |An,r( f ;x ) -f ( x ) |=O En( f ) 1nl ω( f (l) ,1n) 1nl 1且收敛阶达到了最佳 .( r是奇自然数 )     

带导数的自适应变阶积分公式

利用自适应Simpson算法和基于Hermite插值导出的带端点导数的Romberg外推算法结合思想,提出一种新型的带端点导数的自适应变阶积分公式:它兼有变步长计算和逐步提高数值积分法收敛阶的优点。数值算例表明,当被积函数在积分区间上变化性态急剧多变时,与自适应Simpson算法和Romberg外推算法相比,新算法的求解精度有了较大提高。当精度要求一定时,新算法大大减少了计算量。     

基于曲线特征分析的插值法的四象限测角算法

四象限探测器测角系统需要同时满足系统反应时间短和误差小的要求。通过对现有测角算法的分析,得出基于反插值法的测角算法的实现速度快,精度较其他现有的测角方法高;在现有的反插值法的测角算法的基础上,通过分析实际曲线的特性,本文提出了结合曲线性质选择插值点的插值法在相同的插值点数的条件下,可以得到比一般等距插值精度更高的方位和俯仰的误差曲面图。     

预估校正NURBS实时插补算法的改进

预估校正算法是一类典型的NURBS插补算法,稳定的预估公式和明确的迭代收敛条件是该算法的关键;数学推导证明,现行的二阶预估公式不能保证插补过程中参数u的单调性,插补时将出现方向反转现象;该方法的迭代收敛条件不可能总是成立,在NURBS曲线尖角拐角处可能造成迭代过程发散。本文提出的一阶预估公式可以保证插补过程参数u的单调性,消除插补方向反转现象,和二阶预估公式比较,迭代次数有所增加,速度精度不变。     

改进的预估校正NURBS实时插补算法

现行的NURBS插补二阶预估公式不能保证插补过程中参数u的单调性,可能会出现插补方向反转,且其迭代过程在NURBS曲线尖角拐角处不一定收敛.为此,文中提出了一阶预估校正算法:采用一阶预估公式计算NURBS参数u的估计值,再迭代计算NURBS曲线的坐标点,直到满足插补精度为止.测试结果表明,文中算法可以保证插补过程中参数u的单调性,消除插补方向反转的现象,其速度精度与二阶预估公式相同,但迭代次数有所增加.     

基于距离场的非线性图像插值分割方法

对于医学序列切片,需要图像分割技术将图像中感兴趣区域ROI(region of interest)提取并进行三维重建.提出一种基于距离场的非线性图像插值分割方法,该方法克服了软组织因灰度值分布不均匀难分割的问题,可以快速提取ROI区域.实验表明用该方法进行医学序列切片的分割,可以得到良好的分割结果,并已成功地应用于医学数据的三维重建系统中.     

基于改进边缘方向判定方法的图像插值算法

为了解决图像超分辨率重建过程中传统边缘插值方法边缘方向定位不准确,以及边缘区域只沿着边缘点一侧进行插值,而没有考虑边缘内外侧的问题,提出一种基于边缘二值化图像的边缘方向判定算法。该算法通过边缘像素点之间的相互关系来确定边缘方向,得到的结果更加可靠;并且加入方差来判定插值侧边,有选择性地对边缘一侧进行插值,考虑了边缘判定的特征。实验结果表明,与传统的边缘插值方法相比,两种改进获得了更好的图像重建效果。     

一种分区BP人工神经网络图像差值算法

为了提高图像插值质量,利用前向反馈人工神经网络（BP-ANN）的自学习、自适应和泛化能力,开展分区BP-ANN图像差值研究.将图像中待插值像素划分为光滑区和边缘区,每个区分别对应1个BP-ANN进行图像差值操作,并通过3组实验确定分区BP-ANN的网络结构、采点模式和插值流程.结果表明,采用8-16-1拓扑结构的BP-ANN算法可达到图像的可视化质量和时间之间的最佳平衡点;与经典线性均值（LA）图像插值算法相比,分区BP-ANN算法在保持最佳视觉效果的前提下,峰值性噪比高约0.593 8 dB.     

基于非均衡系数小波变换的插值算法研究

为了在不改变系统硬件的条件下获得高分辨率的图像,对双线性等传统插值方法和小波插值方法进行了分析,提出基于非均衡系数匹配的小波插值算法,通过对小波插值的各个高频子图进行降幅,并配合不同的幅度系数,获得了高分辨率插值图像.试验结果证明:这种方法运算量小、计算速度快、能提高插值复原图像的效果,应用于热图像同样有效.试验中峰值信噪比相对于双线性插值法提高0.5 dB以上.     

粒子群遗传融合算法

提出一种融合粒子群算法和遗传算法改进优化算法,该算法首先采用一种自适应弹性粒子群算法,弹性地修正粒子速度的幅值,有效地避免了粒子群算法的早熟收敛问题。再与遗传算法融合,模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,先采用自适应弹性粒子群算法获得进一步的提高。再经过提高、交叉、变异三步,获得最优解。以动态系统FCRNN的设计为例,改进算法收敛速度快,误差精度高。     

GPS卫星轨道插值及拟合研究

基于GPS广播星历,采用拉格朗日插值、切比雪夫多项式拟合及埃尔密特插值3种算法进行卫星轨道插值、拟合研究,然后把运算结果与卫星轨道外推结果进行对比分析.结果表明,3种算法在相同阶数条件下,切比雪夫多项式拟合可以达到最好的拟合精度,拉格朗日插值算法次之,埃尔米特插值精度最低;但从运算时间量分析,拉格朗日插值算法运算速度最快,而切比雪夫多项式拟合次之,埃尔米特插值最慢.     

快速差分进化算法

提出一种快速差分进化(FDE)算法.该算法采用根据上一代最优个体确定下一代搜索区间的技术不断更新和缩小搜索区域,从而加快收敛速率,提高收敛精度和鲁棒性.通过对21个极值函数仿真试验分析表明,该算法在问题维数多时,极值函数的收敛速率、收敛鲁棒性和收敛精度明显优于其他算法,且种群初始化形式不影响算法的收敛性能.