多规格一维下料问题基于满意度模拟退火算法

为了对较大规模的一维下料问题更有效地进行计算,根据坯料的长度和数量将多规格一维下料问题分类为普通下料和批量下料,分别进行求解.对于普通下料问题,将满意度原理引入模拟退火算法,给出了一种基于满意度的模拟退火算法(SDSA)进行求解;对于批量下料问题,由于各坯料的数量较多,采用该算法与序列启发方法相结合的混合算法(SHP&SDSA)进行求解,以进一步提高算法的搜索性能.对普通下料和批量下料的数值仿真结果表明,该算法可提高求解速度和质量,并可获得稳定的工程满意解.     

一种一维扩散方程三阶精度的半离散隐式差分格式

采用半离散方法对空间变量进行离散,时间变量保持不变,将一维扩散方程转化为常微分方程组的初值问题.用改进的单步方法[1]对一维扩散方程构造了三阶精度的隐式差分格式.进行稳定性分析,做了数值实验,数值实验的结果表明该方法精度高、收敛速度快、绝对稳定、是求解扩散方程的有效的方法之一.     

用遗传算法求解最优切割方法

研究用遗传算法求解最优的下料切割方法,并给出了用遗传算法求解此问题的算法。     

基于深层残差网络和三元组损失的雷达信号识别方法

针对分类网络难以有效扩展分类数量的问题,提出了一种基于深层残差网络和三元组损失的雷达信号识别方法。该方法首先将雷达信号作为深层残差网络的输入,通过一维卷积将雷达信号映射到128维欧几里得空间,得到信号的特征向量;然后利用三元组损失函数调整网络参数,使得同类信号之间特征向量的欧式距离减小而不同类别信号之间的距离增大;最后通过基于样本库的识别算法实现对信号的分类识别。实验结果表明,相较于传统的分类网络,该方法在保证识别准确率的同时使得模型能够对分类数量进行有效扩展。     

基于Langton参数的一维DNA元胞自动机的涌现计算

通过引入DNA元胞自动机的概念, 利用总和规则研究基于Langton参数的半径为3的一维DNA元胞自动机, 得到了Wolfram的4个等级. 结果表明, 随着参数λ的不同, DNA元胞自动机展现出不同的结构, 当λ介于一个中间值时动态行为达到最大的复杂性, 随着λ的进一步增大, 复杂结构逐渐被随机结构所取代.     

组合弹性结构的力学分析

在冯康和石钟慈有关线性组合结构开创性工作和孙博华博士工作的基础上,将其线性问题推广到包括壳体的非线性和线性一非线性混合问题,同时细化和完善了组合结构的分析策略．具体包括以下几个方面：（i）对于线性问题,导出了三维体件、二维板件、二维壳件、一维杆件在内的组合弹性结构的控制方程;（ii）对于非线性问题,导出了体件、壳件、板件都是非线性元件的组合弹性结构的控制方程;（iii）对于混合问题,导出了三维体件（非线性）、板件、壳件、杆件都是线性元件的组合弹性结构的控制方程;（iv）对于以上3种问题（线性、混合、非线性）,发现在平衡方程中都存在高维构件对与之链接的低维构件的影响项的组合结构的重要特点;另外,再次证实组合弹性结构的正定性与单一三维弹性体的正定性是在线性、混合、非线性情形下均有区别的普遍理论．     

基于倾斜矫正算法的针织物图像研究

倾斜的针织物图像在图像处理前需要对其倾斜进行矫正预处理,但由于针织物图像的特殊性,使其不能采用机织物等倾斜图像的矫正方法。针对这一难题,利用一维傅里叶变换求针织物纵密频谱和横密频谱。计算,然后根据各自频谱的峰值特性进行自动旋转倾斜矫正。给出了算法细节,同时还得到针织物的拉密度。实际研究表明,所采用的方法在针织物行业里尚属独有,运算量小,实时性高,具有很大的普适性,非常适合于在针织物的图像检测领域推广,具有广泛的实际应用价值。     

雷达高距离分辨率一维像目标识别

随着雷达技术的快速发展和军事应用的迫切需求,目标识别问题日益受到重视,利用高分辨率雷达一维距离像进行目标识别成为雷达和信号处理领域的一个研究热点。雷达目标一维距离像能够反映目标形状及结构特征,而且易于获取,迄今为止采用一维距离像进行非合作目标识别已经取得了丰富的研究成果。总结了近年来研究的基于目标一维距离像的特征提取方法、分类方法和联合跟踪与识别方法,分析了当前研究中亟需解决的关键问题,探讨了这些问题的可能解决思路和发展方向。     

（F,K）-不变凸集与不变凸优化

实向量空间中（F,K）-不变凸集是E-不变凸集的推广.针对约束集为（F,K）-不变凸集的不变凸优化问题给出基于一维搜索的优化算法,与直接采用优化工具箱的函数计算相比,计算结果有显著改善,为非线性优化算法的改进提供了新思路.