过程神经元网络学习算法及软测量方法的研究

研究输入输出以及连接权函数均可为时间函数的过程神经元网络(process neural network,PNN)的学习算法,在基本算法上增加基函数展开系数的规一化处理、权函数动量项调整项,提出学习率自适应调整方法和加速网络收敛速度的改进算法。将过程神经元网络引入到生产过程质量参数的软测量,研究基于正交基展开的过程神经元网络算法,通过分析原网络收敛速度慢等问题,对传统BP算法加以改进,实现了污水处理过程出水水质BOD的预测,仿真取得较好的结果,实践证明这是一种时变过程参数软测量的新方法。     

改进的WTLMS算法在主动噪声控制上应用

小波变换域LMS(WTLMS)算法比LMS算法收敛速度更快.主要把WTLMS算法应用到了主动噪声控制(ANC)系统中,改进了系统的自适应性能.仿真结果表明,WTLMS算法在IIR滤波器模型参数辨识上也是有效的,且输入的噪声信号频率成分越复杂,WTLMS算法比LMS 算法收敛的速度越快.又分析了WTLMS算法结构上的冗余.提出了如何去除结构上冗余的方法,因此也提高了计算速度.此外,还研究了如何把整个系统从非因果系统变换成因果系统.     

基于强跟踪滤波器的自适应常加速模型及跟踪算法

建立目标机动模型是传感器目标跟踪数据处理中的一个重要环节.为了克服"当前"统计模型对非机动目标和常加速模型对机动目标跟踪性能较差的缺陷,通过对"当前"统计(CS)模型的分析研究,在常加速(CA)模型的基础上提出了一种基于强跟踪滤波器的自适应常加速模型及跟踪算法(ACA-STF).该算法利用速度预测估计与实时速度估计间的偏差进行自适应方差调整,并通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,从而提高了跟踪精度,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力.理论分析和仿真结果表明对于非机动和机动目标,该算法比"当前"统计模型算法具有更高的跟踪精度.     

基于可编程图形加速硬件的实时光线投射算法

为了在保证绘制图像质量的基础上将体绘制算法的绘制速度提高至实时,提出一种基于可编程图形加速硬件(GPU)的光线投射算法实现(GRC,GPU-based Ray Casting)。GRC在可编程GPU中进行重采样和分类,使用矩阵逆运算以降低重采样坐标的计算复杂度,使用后分类技术以降低算法的空间复杂度。实验表明:对于2563规模的体数据,GRC能够在保证图像质量的基础,以超过30fps的速度进行绘制。     

基于改进SOM的纹理合成算法

提出一种基于改进自组织特征映射(SOM)的纹理合成算法,首先给出一种基于纹理的灰度图像的SOM输入向量构造方法,由此得到的输入向量维数是基于TSVQ方法的输入向量的1/3;再对SOM网络的学习规则进行改进使之能正确训练输入向量,最后使用经过SOM网络量化后的向量合成灰度纹理并反向映射到彩色纹理完成纹理合成。实验表明算法合成纹理质量较好,合成速度较TSVQ加速算法有较大提高。     

人造目标SAR图像实时仿真

根据SAR图像特点,提出了一种利用图形加速的实时SAR仿真方法。方法采用散射中心模型,基于高频预估理论,用物理光学(PO)法与增量长度绕射系数(ILDC)法计算目标表面散射场强度分布,将强度值累积映射到SAR图像的分辨单元内,与成像系统传输函数卷积,获得近似仿真结果。散射、映射与卷积运算均借助图形加速,仿真可在数秒内完成。仿真结果与真实图像相比具有良好的视觉相似度。为算法测试而搭建的仿真平台OpenSARSim被作为开源项目,其所采用的部分技术可以应用于其它仿真领域。     

用变化的速度挤压规则截面铝型材的FVM研究

以规则截面的AA6061铝材挤压件为例,分别采取均匀速度和呈线性由高到低变化的速度,对挤压过程进行有限体积法数值模拟研究,得到挤压过程中挤压件及模具的温度、应力分布及其模具载荷等并进行分析。研究结果表明,选择呈线性由高到低变化的速度进行挤压,能够保持挤压件及模具适宜的温度范围,提高挤压件质量,降低模具载荷,提高生产效率。研究结果可以为铝型材挤压的生产实践中工艺参数的确定提供理论参考。     

空间跳跃的光线投射加速算法研究

光线投射算法原理简单而且易于实现,但是绘制速度较慢。提高光线投射算法的绘制速度,降低算法时空复杂度。利用光线跳跃到相邻光线所需在空区域内穿过的距离即光线的相关性,不需要任何的数据预处理和三维的数据结构、独立于转换函数。作为一种基于图像空间的加速技术,它和所需绘制的体数据的复杂程度没有关系,因而加快了绘制速度。     

计算机作战模拟的科学与技术——回顾与展望

在第二次世界大战的后期,科学家开始认识到计算机在军事应用中的潜力。到了六十年代,美国陆军研究人员经过实践,证实了计算机可以用来加速武器系统效能的试验与评价过程:常规武器可以通过计算机模拟来估价作战效果;武器操作者也可以通过模拟器进行训练。在军事和民用航空中,训练驾驶员的飞行模拟技术获得了显著成功。这一切使美国军事研究人员深信:电子计算机也能用于训练指挥员和参谋人员。     

基于GPU的B样条曲面加速计算

图形处理器(GPU)可编程性能的不断提高使得在三维几何造型系统中出现了越来越多的基于GPU的应用。提出了一个基于GPU片元程序计算B样条曲面的加速算法。通过测试算法在GPU上计算B样条曲面的时间与基于CPU的传统算法相比较,表明提出的基于GPU的加速算法效率明显高于传统算法。同时提出的算法具有良好的易用性和可扩展性,可以应用到Bézier曲面、NURBS曲面等其他参数曲面的加速计算中。     

使用地形测量的惯导系统卡尔曼连续修正法

本文所述的系统称为SITAN(Sandia地形辅助惯导)系统。应用卡尔曼滤波技术从起始点到目标对惯导系统进行连续修正。所谓连续修正是用广义的卡尔曼滤波器来实现的。它利用预测的离地高度(存储的地形数据)与雷达高度表实测高度之差作为它的测量值。用自适应线性化方法把地形测量的非线性影响减至最小。本文给出了理论系统的位置和速度的精度曲线和在特殊情况下应用的飞行试验结果。     

具有回取速度的"斗链"生产线研究

“斗链(bucket brigades)”是一种具有广泛实用背景的自平衡式生产线组织形式．已经证明，在理想情况下，通过合理组织可以最大地提高生产效率．然而，实际情况不能不考虑回取速度．论文研究了回取速度对“斗链”生产线组织形式的影响，分析了回取速度趋向无穷时的特征，证明了当回取速度足够大时，工人最终交接位置趋近于理想平衡点．数值仿真验证了上述结论，同时也表明当回取速度小到一定程度时，应该考虑它对工人最终任务交接位置的影响。     

等效环路时域有限差分算法及其核内加速技术

提出了一种新颖的有限差分算法--等效环路有限差分算法。这种算法借鉴传输线算法的思想,在Yee氏网格中引入集总元件的概念,由于其良好的物理思想,可实现对于色散介质的仿真计算。单指令多数据指令集(streaming single instruction multiple data extensions, SSE)技术是Intel公司提出的核内并行加速技术,普通的个人电脑都支持这种技术。结合SSE技术,可实现对算法的有效加速,这种加速技术无须硬件的改进即可实现理论上最高4倍的加速。分别利用等效环路有限差分算法、普通有限差分算法仿真计算了平面倒F天线(planar inverted F antenna, PIFA)的端口反射系数和天线方向图,并与实测数据进行了比较,验证了算法的正确性。在实际的运算中,使用SSE技术普遍可实现2倍以上的加速比,加速算法的有效性得到了验证。     

顾客满意度测评的质量功能展开方法

把质量功能展开(QualityFunctionDeployment,QFD)方法引入到顾客满意度测评研究中,建立了顾客满意度测评的质量功能展开模型.通过多阶段的QFD模型将总体顾客满意度逐步展开为易于顾客判断的指标,进而,实施了顾客满意度指数的测评.利用分阶段的质量屋给出了一种直观、有效顾客满意度测评方法,并通过汽车维修行业的顾客满意度测评实例说明了这种新方法的实施过程.     

层次分析法在水资源工程环境影响评价中的应用

水资源工程环境影响评价是由众多指标组成层次结构的复杂系统,其关键问题是如何合理确定各评价指标的权重。为此,探讨了把层次分析法(AHP)作为确定指标权重的实现过程,并提出用加速遗传算法(AGA)修正判断矩阵的一致性,且同时计算判断矩阵各要素的排序权值的新方法(AGA-CAHP)。研究结果表明,AGA-CAHP方法直观、简便,计算结果稳定、精度高,在工程项目环境影响评价中具有推广应用价值。     

考虑多种因素的一类三寡头R&D投入系统复杂性研究

建立了新兴产业中一个带有技术溢出和内生需求的动态三寡头RD投入博弈模型,着重讨论了决策调整速度和技术溢出率对于模型复杂性的影响。通过三维稳定域研究了模型的纳什均衡点对于决策调整速度和技术溢出率的稳定性,通过二维分岔图对模型的局部分岔进行了分析研究,发现如果决策调整速度过快,系统会通过flip或N-S分岔失去稳定,并最终走向混沌。同时研究了RD投入调整速度和技术溢出率造成的系统失稳对于各寡头利润的影响程度,发现系统失稳对于各方利润的影响不尽相同,控制技术溢出率,可以确保合作的两个寡头的利润优势。对该模型进行了全局分岔分析,发现寡头们的每一次决策值都不可以盲目的过高。     

重采样插值技术实现与应用

重采样技术是数字信号处理领域研究的问题之一。利用重采样技术可以有效地实现均匀到均匀、非均匀到均匀的插值。在讨论重采样技术原理及其快速实现方法的基础上 ,对重采样插值技术的应用 ,即Stolt插值问题和DLFMS(DirectLFMSample)插值问题进行了研究 ;从收敛性、运算量两个方面比较 ,分析了重采样插值与多项式插值的性能 ,证明了重采样插值是一种收敛性好、计算量小 ,且便于实现的插值方法。     

符号回归的一种新算法

基于头身尾三段结构的基因表达式程序设计方法,提出一种改进算法。新算法有三大改进:(1)采用模拟退火选择策略避免早熟;(2)用基因库技术保存优势基因,既加速了算法的收敛性,又提高了解的质量;(3)使用二次演化进一步提高解的精度。符号回归实验结果表明,新算法比原基因表达式程序设计算法和遗传程序设计算法收敛更快,精度更高。     

表面安装技术

本文首先概述了表面安装技术(Surface Mounting Technology,以下简称为SMT)的有关情况,然后着重介绍了SMT的主要特点,应用领域及现状与发展趋势,最后阐述了笔者对加速我国SMT的研究开发与推广应用工作的几点建议。     

基于粒子群面向可变形物体的随机碰撞检测算法

提出了一种面向可变形物体快速的碰撞检测方法。此方法将粒子群优化算法和随机碰撞检测相结合,通过在物体特征域内采样把三维物体空间内碰撞检测问题转换到二维离散搜索空间中解决。这不但可以控制算法的运行速度和检测质量,更重要的是增加了算法适应性:输入的可以是不具有拓扑信息的任意物体模型。此外也不需要建立复杂的数据结构,因此大大地减少了存储空间,提高了检测效率。实验证明基于粒子群的离散碰撞检测算法能有效的处理变形物体的碰撞检测问题。