采用约束蚁群优化的贝叶斯网结构学习算法

针对贝叶斯网络结构学习问题,提出了一种约束蚁群优化算法.该算法根据贝叶斯得分的局部一致性原理设计了一种增边规则,并且将此规则引入蚁群算法的框架中,从而实现了在搜索过程中利用启发式信息动态缩减搜索空间、同时减少运行时间的目的.此外,还从理论上证明了增边规则的正确性,而且从实验角度讨论了约束蚁群优化算法的参数敏感性.实验结果表明,在解决较大规模的贝叶斯网络结构学习问题时,约束蚁群优化算法在保证求解精度的条件下比蚁群优化算法的运行时间减少40%以上.     

改进的基于特征线理论的流体力学有限元法

通过沿特征线求解动量方程,并运用局部泰勒级数展开对方程的离散进行简化,在传统的基于特征线离散的分裂算法的基础上,推导了一种精确的显式离散方法,详细给出了基于局部泰勒级数展开的特征线离散过程,并推导了有限元控制方程.通过自主研发的空间结构自动分析设计系统(简称AADS)流体模块中的三维算例计算,表明文中的分析是正确的,提出的改进方法具有较高的计算精度.     

采用局部差分模型描述的彩色图像配准技术

针对光照方向、强度、色彩或摄像头参数等因素的变化导致待配准彩色图像对间存在复杂的色彩变化,从而严重影响彩色图像配准效果的问题,提出了一种对彩色变化不敏感的彩色图像配准方法.该方法首先根据彩色图像间的von Kries彩色变换模型,建立图像的彩色不变量空间,在此空间利用尺度不变量特征转换(SIFT)算法完成特征点的检测;为加快运算速度,采用2阶局部差分模型(LDP)方法对特征点进行描述,并完成彩色图像特征间的初匹配;再进一步利用RANSAC算法消除误匹配特征点对,得到最终的匹配特征点对.实验结果表明,该彩色图像配准方法与其他算法相比,可以快速、准确地获得彩色图像间的映射关系,因此更加适合存在色彩变化的彩色图像的配准.     

采用非结构网格的IDEAL算法实现及定压边界条件处理

在非结构网格系统中采用有限容积法对不可压N-S方程进行了离散,其中对流项采用二阶迎风格式,扩散项采用超松弛校正格式.通过修正的动量插值格式构造了压力方程,利用IDEAL算法处理压力与速度的耦合.利用Taylor展式导出了邻近边界内节点的压力计算公式,进而将边界静压引入到压力方程的迭代计算中,确保了边界信息向内部区域的有效传递.根据质量守恒定律分别导出了压力入口和出口边界的速度计算公式,结合伯努利定律给出了总压边界的处理方法.通过压力驱动管内层流、三通管层流以及浮力驱动流等几个典型算例对文中方法进行了考核,并将计算结果与文献中的基准解和实验值进行了对比.结果表明,不管是静压边界还是总压边界,采用该处理方法均能获得令人满意的结果,尤其对于大空间自然对流问题,可以在保证精度的前提下节省大量的存储空间和运算时间.     

基于聚类分析的申贷信用等级评价方法

 为了解决申贷信用等级评价问题,介绍了解决银行申请贷款信用等级评价中聚类分析采用的基本概念及术语,提出了2种聚类算法包括基于信贷数据的聚类算法δ-kmeans;基于高维信贷数据的聚类算法ASC,并通过实验对其性能进行比较分析,实验表明:①δ-kmeans算法在信贷风险的控制上取得较好效果;②相比传统k-means和Coweb算法,ASC算法在聚类高维信贷数据上更加有效.利用k-means算法对银行信贷数据的聚类动力学关系进行分析.最后,给出了聚类分析算法在银行信贷领域应用的的难点.     

基于叶片角变化规律的液力变矩器改型设计法

研究了三维设计环境下液力变矩器叶栅系统改型设计方法,提出以叶片角变化规律为基础对原型叶片进行改型设计.首先,通过初始化图形交换规范(IGES)与三维软件交换叶栅系统的三维信息;然后,利用De Boor算法的开花计算叶片上各点处的叶片角,将反映叶片角沿叶片内外环设计基线变化的曲线拟合成非均匀有理B样条(NURBS),通过调整NURBS曲线的控制点以及各控制点权重值,实现叶片角变化规律的调整;确定了新的叶片角变化规律后,叶片的空间形状即可确定,从而可以生成新的叶栅系统模型;最后,对新生成的叶栅系统进行性能预测,得到满意的结果后即可进入后续详细设计阶段.利用该方法构建了液力变矩器改型平台,使用该平台分别以提高变矩性能和提高效率为目标对某款液力变矩器进行改型研究,结果表明所提出的方法行之有效,有助于提高改型设计的效率.     

中心偏心差分法

提出了构造差分显式位移动力算法的通式,并得到了三步显式位移算法.此法对加速度采用中心差分近似,但对速度采用三点偏心差近似,因此也称为中心偏心差分法.此法可以认为是对中心差分法的改进,克服了中心差分法在计算阻尼矩阵为非对角阵时退化为隐式算法的缺点.中心偏心差分法的算法精度为二阶.对此算法的稳定性进行了分析.分析表明,与同类显式算法相比,本方法具有时间和空间两方面的算法优势.     

浅海水声信道自适应均衡算法

浅海水声信道是一个典型的带宽受限、时变衰落信道,存在着时变的多径扩展、频率偏移以及随机相位起伏.在水声相干通信中,自适应均衡是克服多径效应、消除码间干扰的主要手段.针对在实际应用中自适应均衡算法对步长参数选择的敏感性,进行了浅海信道水声相干通信均衡算法研究,结合录制的水声信道数据,通过Matlab软件,从星座图、算法收敛特性以及系统的误码特性这3个方面对几种均衡算法的性能进行了分析比较.结果表明,最小均方(LMS)平行滤波器组算法具有自适应调整步长的性能,且能获得较快的收敛速度和较小的误码率,验证了该算法在水声信道中的实用性.     

几种细分格式的综合表示

综合分析了N.Dyn提出的四点法以及其他几种构造插值型曲线的细分方法.提出了一种新的细分方法,这种细分格式含有4个调节参数,通过对参数的选择,可以得到N.Dyn的经典四点法、非均匀四点法、Hassan三进制四点法等几类重要的细分方法.同时对这种细分格式给出了数值实验.