概念性水文模型参数自动优选方法的比较研究

介绍了3种参数自动优选方法：罗森布瑞克法（Rosenbrock）、单纯形法（Simplex）和基因法（Genetic）。应用4个流域的水文资料，以三水源新安江模型为例，分析了基因法参数L和IMAX对优选结果的影响；对这3种优化方法的收敛程度、参数初值的选定以及不同组合情况的优选结果进行了比较研究。结果表明，基因法参数取IMAX＝5000，L＝10时比较合理；3种优化方法各有优点，基因法不依赖于参数初值的选定，罗森布瑞克法收敛速度快，单纯形法精度较高，建议以基因法优选结果为初值，然后采用罗森布瑞克法，最后采用单纯形法，可以得到最佳的优选结果。     

MNP模型参数估计实用方法及其在出行方式预测中的应用

鉴于SML-GHK方法估计MNP模型参数具有初值敏感性,提出了一种初值点确定与参数估计的实用方法。首先应用贝叶斯方法估计MNP模型参数的初值,再结合基于GHK的模拟极大似然方法估计MNP模型参数,并通过实际算例对该方法进行了验证。结果表明:文中方法实用有效,特别是在小样本情况下效果明显;将基于该方法得到的参数值用于预测,能够较好地再现实际交通分担率;文中方法能够帮助规划师探讨某些交通政策变化时全体出行者对各种出行方式的选择概率的变化.     

小生境遗传算法优化的BP神经网络模型

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型.该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练,有效解决网络初值不合理的问题,提高网络收敛速度、稳定性.实验证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.     

基于参数提取和空间映射的滤波器优化设计

为提高微波带通滤波器的设计效率,提出了一种基于参数提取和空间映射的滤波器优化设计方法.即采用柯西—最小二乘法获得滤波器的有理分式模型,针对该模型给出了一种快速收敛的目标函数,提取出滤波器的等效电路参数;根据空间映射的思想,把滤波器最佳尺寸的求解问题转换成一个有二次约束的优化模型,利用求解结果指导滤波器的全波仿真.最后设...     

一种改进的人脸特征点定位方法

人脸特征点自动定位方法在人脸识别、三维人脸模型重建等方面都有重要作用.三维人脸模型重建对下巴特征点精度要求很高.采用一种结合遗传算法和活动外表模型(AAM)的人脸特征点定位方法(GA-AAM),对AAM算法在下巴轮廓提取中的不能精确收敛问题作了改进.对于用实时AAM算法做特征点粗定位得到的结果,在AAM的代价函数中引入代表特征点处的边缘信息,进一步采用遗传算法作优化.实验结果表明该方法对下巴特征点的精确收敛十分有效.     

解非线性方程的一种新的全局快速算法

文章提出了一种求解非线性方程f(x)=0全局收敛的数值方法,该方法通过选择最优参数,使算法达到最快收敛速度;给出一个调节参数,进而保证算法是全局收敛的,在初值和精度要求相同的情况下,比牛顿法有更快的收敛速度;通过数值算例验证了该方法的有效性.     

非对称双栅结构a-Si:H薄膜晶体管沟道电势统一模型

针对非对称双栅结构的非晶硅薄膜晶体管,根据高斯定理建立了表面势与背电势随栅压变化的隐含关联方程组,通过求解一维泊松方程推导了前、背栅压独立偏置条件下统一的沟道电势模型.该模型所需参数可由实验直接提取,数值拟合量少,在特定条件下可简化为对称双栅模型.在此基础上,文中利用数学变换及Lambert W函数提出了表面势与栅压隐含方程的近似求解方法.数值模拟结果显示,该方法具有良好的数值收敛特性,可直接用于器件仿真软件的初值设定,有效提升了模型自洽解的运算效率.     

基于遗传算法和高斯牛顿法的超声回波信号参数估计

在超声回波信号参数估计中,如果高斯牛顿法选取的迭代初值接近参数向量的真实解,则容易找到最优解;如果初始值远离最优解,则高斯牛顿法不收敛或者只收敛到局部最优解。针对高斯牛顿法对迭代初值敏感的问题,提出了遗传算法和高斯牛顿法结合的参数估计方法。该方法充分利用遗传算法善于进行全局搜索和高斯牛顿法善于进行局部快速搜索的优点,首先使用遗传算法求出超声回波信号的参数初值,然后利用这组初值进行高斯牛顿法迭代搜索。仿真结果表明,基于遗传算法和高斯牛顿法相结合的方法,具有收敛速度快、精确度高的特点。     

CHMM语音识别初值选择方法的研究

针对隐马尔科夫模型用于语音识别时传统的参数初始化方法(随机分布之值、K均值算法)可能导致模型参数收敛于局部最优而非全局最优的问题,提出了先按最大距离选择初值中心,再按最小距离将原始数据分割成小类后去除类内干扰点,使类内相似性更强的K均值方法.实验结果表明,改进后的方法与传统方法相比,更好地平滑逼近语音特征,提高语音的识别率.     

基于G-N算法的解析空间坐标旋转变换

摄影测量中,用像点坐标解求相应地面点坐标时,它涉及到坐标系统之间的坐标变换,这种变换是非线性的,理论计算时,一般是在假设旋转角为小角度的基础上进行的.本文提出一种适用于任何旋转角度的非线性最小二乘空间三维直角坐标转换算法,通过解多元函数极小值求取七参数最佳估值.与目前常用的一些方法相比,具有计算简便、收敛速度快、不依赖于七参数初值、便于程序实现等优点,并通过模拟算例验证了该方法的可行性.     

金属溶剂萃取体系热力学模型建立方法的研究

直接用活度方程代入化学平衡方程．以萃取体系平衡有机相中萃合物浓度的计算值与实验值的标准偏差为目标函数．得到萃取热力学平衡常数和活度方程参数．摒弃了气相色谱的实验测定和图解积分计算．使热力学模型建立大大减少了实验和数据处理工作量。用ＴＢＰ－ＨＮＯ３，ＴＢＰ－ＵＯ２（ＮＯ３）２，Ｄ２ＥＨＰＡ－ＣｕＣｌ２和Ｄ２ＥＨＰＡ－ＬａＣｌ３等不同萃取体系对此方法进行了检验；来用的有机相活度模型有：Ｓｃａｔｃｈａｒｄ－Ｈｉｌｄｅｒｂｒａｎｄ方程（加 Ｆｌｏｒｙ－Ｈｕｇｇｉｎｓ修正）、 ＮＲＴＬ方程（加 ＦＨ修正项）、 ＵＮＩＱＵＡＣ方程和ＵＮＩＦＡＣ方程。文中提供了上述４种活度方程的参数．这些参数均可在全浓度范围内进行组分活度系数以及相平衡浓度的估算。     

油田地表土壤中多环芳烃提取方法改进研究

研究了油田运行井周围的地表土壤中16种多环芳烃的提取和测定方法.对超声提取方法进行优化,得到了最佳超声提取条件,分析在最佳超声条件下直接超声波、微波辅助超声、微波与振荡辅助超声的提取效果,并与72h索氏提取相比较.结果表明,在温度30℃,功率120 W下超声60 min提取多环芳烃的效果最好.     

响应曲面法优化桑椹黄酮的超声提取工艺

研究以水为溶剂的超声提取桑椹黄酮工艺,采用响应曲面法优化桑椹黄酮超声提取的关键参数,建立了预测试验结果的模型方程,并验证了模型的有效性。结果表明,桑椹黄酮超声提取的最佳工艺为：超声功率为315W,液料比为60mL：1g,提取时间为12min。在最佳工艺条件下桑椹黄酮的预测最优值是18.85mg·g-1,验证结果为18.12mg·g-1。该工艺稳定环保,适于桑椹黄酮的提取。     

管制指令特征参数提取研究

在管制指令语音识别系统的研究中,语音的特征参数提取方法是影响系统识别率的关键因素之一。在Matlab平台上基于MATLAB GUI技术,设计完成HMM语音训练识别模型的用户操作界面,实现特征参数提取方法的选择、语音信号的训练、识别操作及结果输出和波形显示。通过实例对比分析,特定人和非特定人情况下,LPCC和MFCC两种特征参数提取方法在训练、识别时间和识别率上的差异。结果表明,特定人时LPCC参数的识别优势明显;非特定人时,MFCC参数的识别效果和效率更好。     

40纳米MOSFET毫米波等效电路的弱反区关键参数提取

以双端口网络的分析方法为依托,对40纳米MOSFET的毫米波小信号等效电路的弱反区参数进行提取.该等效电路基于准静态逼近,包括完整的本征准静态MOSFET模型、串联的栅极电阻、源极电阻、漏极电阻以及衬底耦合网络.元件参数提取分为寄生参数提取和本征部分提取,是通过其等效电路的开路短路法来简化等效电路以及分析Y参数所得,提取的结果具有物理意义以及其方法能够去嵌寄生效应,如器件衬底耦合.     

功率变流器EMI建模和印刷电路板(PCB)布置的优化设计

提出了无源元件和印刷电路板(PCB)布线寄生参数提取的方法;继而从器件机理出发,提出了PIN二极管和功率MOSFET的EMI高频模型和新的模型参数的提取方法;在此基础上,提出了建立功率变流器精确传导EMI时域模型的方法和步骤;探索了功率变流器PCB板布置的优化设计,可用于指导电力电子产品开发初期的EMC设计。     

微波强化提取大枣多糖的研究

通过正交试验确定了微波法强化提取大枣多糖的实验条件，并与常规的水浴提取法作了比较。结果表明，工艺条件为浸泡时间60min、pH6．5，微波处理5min，多糖浸提率为5．26％。与传统溶剂提取法相比，采用溶剂浸泡与微波提取集成技术提取大枣中的多糖具有明显的提取效果。     

二（2—乙基己基）磷酸—石蜡体系萃取镧系离子的研究

以石蜡为稀释剂,采用二（2-乙基己基）磷酸为萃取剂对镧系离子的溶剂萃取行为进行了研究,斜率法表明萃合物组成为Ln(HA2)3,测算了萃取平衡常数及相应的热力学参数,并且获得了相邻元素间的分离因数。     

满天星水溶性多糖提取及抗氧化活性研究

考察了水提法提取满天星水溶性多糖的工艺条件和体外抗氧化活性．采用L9（3^4）正交试验方法,研究了料液比、浸提温度、浸提时间、提取次数对提取效率的影响．在选定的工艺条件下,料液比和提取温度对满天星水溶性多糖提取率的影响大于提取时间、提取次数的,料液比和提取温度为主要影响因素;最佳工艺条件为料液比1：20、提取温度80℃、提取时间1．5h、提取次数三次．在最佳工艺条件下测得满天星粗多糖提取率为1．83％．体外抗氧化活性试验表明,满天星水溶性多糖能有效地清除DP—PH自由基,当满天星多糖浓度在0．30mg／mL以上时,对DPPH自由基的清除率超过81％．     

基于遗传算法的半导体器件模型参数提取

随着半导体器件特征尺寸的缩小,半导体器件模型也变得越来越复杂,模型参数个数急骤增加,目标函数自变量空间的维数也变得越来越大,传统的一些基于梯度的参数提取方法已经不能很好地解决问题。遗传算法是一种应用基因工程和人工智能模拟的优化算法,近年来在半导体器件模型参数提取领域被广泛使用,这种方法能有效地克服传统参数提取方法中的一些困难。详细阐述了采用遗传算法提取半导体器件模型参数的原理,同时也指出了采用这种方法提取模型参数时的缺点和目前的一些解决方法。