关于X和γ射线束楔形板剂量的修正算法

利用加速器治疗肿瘤时，通常要在射线束的路径上加入楔形板以改变平野的剂量分布，作者研究了用衰减系数法计算加楔形板后的剂量修正算法，即通过测量楔形板的材料衰减系数，再根据楔形板剖面的尺寸大小，建立插值算法以计算射线穿透楔形板的路径长度，从而准确地计算射线楔衰减因子修正平野的剂量。     

非均质表面诱导液滴脱落的数值模拟

采用伪势格子玻尔兹曼方法 (LBM)多相流模型对均质表面上液滴脱落临界直径与壁面润湿性的关系以及非均质表面上液滴聚合脱落现象进行了研究,分析了液滴尺寸、壁面润湿性的差异、液滴半径比对非均质表面液滴聚合脱落的影响。结果表明:非均质表面在一定程度上可以诱导相应尺寸大小的液滴聚合并脱落,可通过增大中间区域的接触角来扩大非均质表面诱导聚合脱落液滴的尺寸范围;非均质表面接触角差值越大,液滴聚合速度越快,同时液滴在壁面上的铺展能力越强,液滴纵向振荡幅度越小;在一定范围内,液滴半径比越大,两液滴的内部压力差越大,融合速度越快,液滴可获得额外的动能并从壁面上脱落。     

一类非单调修正βWYLk算法的全局收敛性

结合文[1]给出的新公式βWYLk,提出了一种非单调线搜索下的修正βWYLk算法,该方法保证每次迭代中的搜索方向是充分下降的.在较弱的条件下,我们证明了此类非单调修正βWYLk算法具有全局收敛性,数值试验表明该方法具有良好的数值结果.     

一类非单调修正βk^WYL算法的全局收敛性

结合文[1]给出的新公式βkWYL,提出了一种非单调线搜索下的修正βkWYL算法,该方法保证每次迭代中的搜索方向是充分下降的.在较弱的条件下,我们证明了此类非单调修正βkWYL算法具有全局收敛性,数值试验表明该方法具有良好的数值结果.     

电离层附加时延修正算法的数值模拟

基于国际电离层参考模型IRI，对我国国土范围内同步卫星高度下电离层带来的随时间空间的变化进行了数值模拟，在给定的修正模型的基础上，模拟了修正效果。     

约束复合形法在非凸可行域上的一种修正算法

约束复合形法是求解约束非线性最优问题的一种重要方法,该文对约束复合形法在非凸可行域上的迭代计算方法进行了探讨,针对复合形形心点落于可行域之外的情况,对常规的复合形算法进行了修正,提出了一种适合于工程计算的,高效实用的迭代算法。     

高含沙非均质异重流流速分布和阻力特性的探讨

本文进一步研究了高含沙非均质异重流的流速分布和阻力特性。探讨了流速分布特性参数ξ、阻力系数K和交界面阻力与底部阻力之比α的变化规律;通过理论分析,建立了三者之间的关系;根据试验资料,给出了ξ、K和α的经验公式。     

适用于半迹长测线法的岩体结构面直径Priest-Zhang算法和修正算法适用性

由概率论推导提出能够纠正截短偏差的修正算法,工程应用前为明确2种算法适用范围,先采用2种算法由实测半迹长分布估算直径期望,然后对比2种算法估算的直径期望与真实直径期望的相对误差,进行21组对比试验.结果表明:Priest-Zhang算法估算的直径期望是截短值的线性递增函数,修正算法估算的直径期望是截短值的水平线性函数;截短值较小时,2种算法接近,采用前者已能够获得较高精度,纠正截短偏差意义不大;截短值较大时后者明显更精确,纠正截短偏差能够大幅提高精度,应选用后者.汶川工程实例表明:当截短值为0.1m时,2种算法具有高精度且估算结果接近,值得推广.     

基于信赖域技术和修正拟牛顿方程的非单调超记忆梯度算法

基于信赖域技术和修正拟牛顿方程,结合Neng-Zhu Gu非单调策略,设计新的求解无约束最优化问题的非单调超记忆梯度算法,分析算法的收敛性和收敛速度。新算法每次迭代节约了矩阵的存储量和计算量,算法稳定,适于求解大规模问题。数值试验结果表明新算法是有效的。     

基于自组织P2P实时应用的可扩展路由算法

为了提升自组织P2P实时应用中节点的路由效率,提出了基于MCC聚类模型的路由算法.通过通信节点的特征来组织虚拟的网络拓扑,并利用通信行为的特点来构造路由算法,有效地提升了特征值相似和经常通信节点间的路由效率.在MCC聚类模型中采用了多维的虚拟坐标系,支持多特征值的非精确路由方式,更适合自组织的通信应用.为兼容现有VoIP/IM系统,采用了改进的CAN算法来支持异构网络节点的融合.     

关于人体部位识别的一种模糊算法

提出了一种运用模糊逻辑算法,把“星形骨架”法和apar区域方法结合起来,通过定义适合度函数识别人体部位。这种方法充分利用了人体部位的形状特征和各块之间的位置关系,提高了识别人体部位的准确度。实验证明此方法是有效的。     

基于遗传算法BP神经网络优化IRFPA非均匀性适应校正算法

本文具体研究了红外图像非均匀性校正算法中的基于场景类BP神经网络校正算法。针对BP神经网络算法运算量大、容易进入局部最小值、实时性能差的问题,提出利用遗传算法优化BP神经网络校正过程的算法。     

Eclipse治疗计划系统NTO优化工具在脊柱转移瘤立体定向放疗靶区外剂量跌落研究

为研究Eclipse治疗计划系统中正常组织目标(Normal Tissue Objective,NTO)优化工具参数,对脊柱转移瘤立体定向放射治疗计划靶区覆盖剂量和靶区外剂量跌落梯度指数(Gradiet Index,GI)的影响,本研究对10例脊柱转移瘤立体定向放射治疗患者设计两种类型计划。第1种添加NTO优化工具但不添加环优化条件,共得到360个计划,为参考计划;第2种添加环优化条件但不添加NTO优化条件,总共10个计划,为标准计划。所有计划最后剂量归一为100%处方剂量覆盖90%靶区体积。比较两种类型计划的靶区剂量适形度指数(Conformity Index,CI)、靶区外剂量跌落梯度指数、靶区最大剂量(D_max)、实际治疗时间和计划临床合格率。结果表明,当NTO优化工具参数Fall-off为0.5或者1,Priority为500、700和999时,计划的GI值相似(P>0.05),但是小于其他Fall-off和Priority的GI值(P<0.05);Fall-off和Priority对CI值大小和实际治疗时间没有影响(P>0.05);随着Priority增加,计划靶区体积(Planning Target Volume,PTV) D_max增加(P<0.05)。参考计划的临床合格率最高为70%。与标准计划相比,最合适NTO优化工具参数计划(Priority、Fall-off分别为500和0.5)的GI值更低(3.449 vs 3.655,P=0.000,Z=-5.534),实际治疗时间没有差异(2.65 min vs 2.32 min,P=0.063,Z=0.832),PTV D_max偏大(132.1% vs 128.8%,P=0.002,Z=4.214),CI偏大(0.911 vs 0.879,P=0.151,Z=0.984)。综上所述,在计划可通过情况下,当NTO优化工具中参数Distance from Target Border设置为0.2 cm,Start Dose设置为91%处方剂量,End Dose设置为49.4%处方剂量,Fall-off和Priority分别设置为0.5和500时,脊柱转移瘤立体定向放疗计划能够实现较好的靶区剂量适形度、更低的剂量梯度指数以及合适的治疗时间。     

支撑算子的截断误差和修正算法

对于定义于非均匀、各向同性介质中的扩散方程,在逻辑矩形网上建立了一种求解的有限差分法.这种算法不仅适用于凸网格,而且适用于凹网格或是自交网格,它在系数光滑时和其他算法有一定的可比性,但在非光滑甚至是扭曲网格上却优于其他算法.     

基于子图像偏差纠正的迭代混合算法

为了提高水印系统的鲁棒性,通过理论分析和实验研究了现有迭代混合算法中混合次数的有限性和鲁棒性问题,指出弱鲁棒性的主要原因在于对误差的累积放大.进而提出了基于子图像间偏差纠正的迭代混合算法.该算法通过修正混合图像的改变来降低攻击带来的影响,同时将水印在密钥控制下进行多份嵌入.新算法的优点为:对于强相关性的攻击的抵御能力强,特别是对于区域性局部攻击,该算法可完全消除攻击对提取水印的影响.结果表明,文中所提出的的改进算法是正确的,其鲁棒性优于原迭代混合算法.     

二维PSD非线性修正共轭梯度算法

根据光电位置敏感器件的原理和光点位置方程分析了PSD的非线性成因,并根据PSD的非线性特点,提出用神经网络的共轭梯度算法对PSD的非线性进行补偿·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过神经网络建立PSD实际输出与其理想值之间的非线性映射关系,实现光电位置敏感器件非线性补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除非线性的影响,而且在神经网络的输出端得到期望的线性输出·从而使PSD的B区获得了与A区近似的线性度,故在不增加成本,不改变测量设备复杂度的情况下,扩大了测量范围,提高了B区的测量准确度及数据的置信度·     

SIMPLE算法中压力修正方程边界条件确定新探

不可压缩粘性流体Ｎａｖｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程ＳＩＭＰＬＥ算法求解中压力修正方程起着很关键的作用。但其边界处理的特殊性常给正确应用带来的一定困难。提出从连续性方程本质出发确定压力修正方程边界条件的新方法。     

改进的同态滤波方法校正磁共振图像中偏差场

为提高磁共振图像的均匀性并减小不同生理组织的灰度交叠，针对磁共振图像中存在的光滑、缓慢变化的乘性偏差场，提出了改进的同态滤波校正方法。该方法将同态滤波和B样条平滑相结合，首先采用高斯同态滤波器对污染图像滤波，得到初步估计的偏差场；然后从中选出感兴趣区域用B样条拟合出平滑的偏差场。该方法能快速、有效地校正偏差场，同时去除了滤波后产生的边缘伪迹。在有偏差场的人头模型图像和计算机仿真的MRI图像的校正中，均取得了满意的结果。     

基于无线体域网的人体姿态多级分层识别算法

为解决无线体域网WBAN(Wireless Body Area Network)中人体姿态识别率低、算法复杂的问题, 设计了一种以多层分级理论为基础的人体姿态多级分层识别算法。考虑到使用者的舒适度, 将九轴加速度陀螺仪传感器(VG350) 做成腰带佩戴在腰部实时采集数据。运用加速度向量幅值(SVM: Signal Vector Magnitude)、角度、角加速度和位移等参量, 通过对实际测量数据的分析, 将坐、蹲、弯腰、慢走和跑等姿态进行识别。实验结果表明, 该算法简单, 姿态识别率高达96. 5%。