MMSE准则下基于玻尔兹曼机的快速重构算法

全连接的玻尔兹曼机模型可全面描述稀疏系数间统计依赖关系,但时间复杂度较高.为了提高基于玻尔兹曼机的贝叶斯匹配追踪算法(BM-BMP)的重构速度和质量,本文提出一种改进算法.第一,将BM-BMP算法的最大后验概率(MAP)估计评估值分解为上一次迭代的评估值与增量,使得每次迭代仅需计算增量,极大缩短了计算耗时.第二,利用显著最大后验概率估计值平均的方式,有效近似最小均方误差(MMSE)估计,获得了更小的重构误差.实验结果表明,本文算法比BM-BMP算法的运行时间平均缩短了73.66%,峰值信噪比(PSNR)值平均提高了0.57 dB.     

解旅行商问题的一种有效方法

本文提出在玻尔兹曼网络上解旅行商问题的一种有效方法。它基于 Aarts 算法[3],但与之有三点不同。一是用 Transputer 多处理机系统模拟玻尔兹曼网络;二是采用同步机制,三是对 Aarts 算法的冷却过程作了改进,运算速度较快。     

对二极管电流方程中m值测定的研究

对二极管电流方程在实际应用中存在的问题进行了分析。实验表明,二极管电流方程中的m值是随正向电压、电流变化而变化的量。对于锗二极管,m存在一个最小值,对于硅管,m值随正向电压与电流的增大而增大。     

关于两种REV尺度多孔介质LBM模型的讨论

通过多尺度展开方法分析了Freed和Guo分别提出的两种多孔介质LBM模型对应的宏观方程。分析表明,两种模型均存在一定的人工多余项,相较而言Guo模型更加精确。对于稳态不可压流动来讲,两种模型基本等价。通过数值模拟证明了这一结论。     

基于有限随机行走模型的二维多孔介质流场预测研究

有别于以往直接从介质几何结构或前期流场数据预测流场的方法,根据有限随机行走模型建立二维多孔介质随机行走数据矩阵作为输入,以相同介质利用LBM算法获得二维速率矩阵为输出,主要使用随机森林方法,在包含5000个数据的训练集上开展训练,得到预测函数.经测试集数据检验,预测流场与LBM算法计算所得结果非常接近.     

波尔兹曼常数测量及实验数据处理

本应用P-N结电压电流特性,较精确测量了玻尔兹曼常数．应用计算机进行了实验数据分析处理。实验中采用弱电流测量的方法,在其它有关弱电流测量的实验中可以借鉴。     

关于功变热与热传递不可逆性的统计解释

运用玻尔兹曼关系,对功变热和热传递这两个典型过程的不可逆性的统计意义,进行了分析和解释．     

基于RBM和T-S模型的料位软测量方法的研究

球磨机是火力发电厂的基础设备,可靠测量料位是实现系统优化的关键。针对球磨机音频信号中存在强噪声、非线性等问题,结合受限玻尔兹曼机(RBM)、减法聚类和T-S模糊模型,提出了一种软测量方法。首先采用微调后的玻尔兹曼机提取特征,去除存在的噪声,然后使用减法聚类辨识模糊模型的初始结构,最后采用T-S模糊模型预测球磨机料位。通过在球磨机运行数据上进行模型验证,验证了该方法的实用性和可行性。     

无外力场和密度梯度情况下的玻尔兹曼H定理

从玻尔兹曼积分微分方程出发，导出了无外力场无密度梯度情况下的玻尔兹曼H定理，并作为一个例子，得出了麦克斯韦速度分布律。