求解非光滑优化问题的修正HS三项共轭梯度法

为了提高大规模非光滑优化问题的求解效率,克服其他方法存储需求大、算法复杂等缺点,提出求解非光滑优化问题的一种修正HS共轭梯度算法。在经典HS三项共轭梯度法的基础上提出一种新的搜索方向,并利用Moreau-Yosida正则化技术和Armijo-type线搜索技术进行设计。新算法满足充分下降条件,搜索方向属于信赖域,在适当条件下证明了新算法全局收敛。初步的数值实验表明新算法在求解非光滑无约束优化问题方面比LMBM方法更有效。新算法不仅具有较好的收敛性质,而且数值表现良好,为更加高效地求解非光滑优化问题提供了新的方法。     

OFDM系统中一种有效的定时和频偏估计方法

为了在没有任何导频信息的条件下,实现OFDM(orthogonal frequency division)系统中的符号定时和频偏估计算法.提出了一种重复训练后缀的OFDM信号结构,并给出了一种有效的符号定时和频偏估计方法.该方法对ZP(zero padding)-OFDM信号形式进行适当的改进,在不需要任何附加训练和导频信息的条件下,实现了符号定时和频偏的有效估计,与基于循环前缀的估计方法相比,该估计方法扩大了可估计的频率偏差范围,同时降低了运算量.     

对地观测技术发展态势的文献计量分析

从发表的对地观测科学研究论文和专利文献入手,利用美国Thomson公司开发的Thomson数据分析工具（Thomson DataAnalysis—TDA）,分析该研究领域的科研文献和专利文献变化情况,从而对对地观测技术的发展态势进行分析。在ISI Web of Knowledge平台检索SCIE和SSCI网络数据库2002—2007年相关论文共15829篇,对论文的国家和机构分布进行了详细分析,以关键词词频分析了对地观测技术研究的热点,得到微波遥感、定量遥感以及高光谱遥感是近年来的前沿领域,而土地利用和气候变化是应用热点。专利文献分析表明,对地观测专利文献呈现缓慢的增长趋势,全球定位系统专利文献数量较大、增长较快,而遥感、地理信息系统和全球定位系统专利文献分布国家和机构以及关键词词频具有较高的一致性,说明三者结合应用情况显著。     

气候变化对森林的影响与多尺度适应性管理研究进展

森林作为陆地生态系统的主体和全球气候系统的重要组成部分,对调节全球碳平衡和减缓气候变化具有不可替代的作用。目前的研究表明,气候变化已经对全球各类森林产生了不同程度的影响,而且全球气候变暖的加剧将对森林产生毁灭性的影响。森林管理是一项缓解气候变化影响的关键因子,为应对全球气候变化,森林经营管理必须做出相应的调整以适应和减轻气候变化的消极影响。本文系统总结了全球气候变化对森林及树木分布、生理生态和物候、森林生产力、碳循环、生物多样性、森林水文、森林灾害等产生的现实和潜在的影响,并针对气候变化下的可能影响,从基因、物种、森林生态系统、流域和生物圈多个尺度阐述了适应性管理的对策,以提高各生命系统适应气候变化的能力,实现森林的可持续经营和生物圈的可持续发展。     

基于轮迹分布与标线平移的路面使用寿命决策模型

为延长路面总体寿命和提高路面利用效率,从减缓路面主轮迹带破坏的角度,提出通过平移车道标线位置均衡轴载分布的方法。实地调查了津晋高速行车道上15条条带的交通组成及流量,运用高斯拟合得到车型频率分布函数,得到综合车型轮迹分布和累计标准轴次分布系数计算方法;依据平移前/后平移量与累计轮迹分布的函数关系,提出判定可能平移量的面积法和解析法,并考虑道路横断面的布置要求确定平移量;依据平移前/后主轮迹带与非主轮迹带的叠加作用效果同时达到极限破坏状态,建立基于轮迹带累计标准轴次的车道标线平移模型,可推导满足指标下限的平移时机和路面使用寿命。实例表明,当平移量为25 cm、50 cm时,路面使用寿命可分别延长20%、50%以上。车道标线平移可均衡路面荷载分布,可提高路面利用效率,为高速公路路面养护管理提供参考。     

三种群捕食者-食饵系统的持久性和全局渐进稳定性

用比较定理和极限理论研究了具有Holling Ⅱ类功能反应的三种群捕食者－食饵系统，证明了在某些条件下系统是持久的，而且在适当条件下系统的任意正解是全局渐进稳定的。     

结合图像全局和区域特性的显著性检测

结合现有的显著性检测理论,针对基于全局对比度方法的不足,提出了以HC方法为基础并引入区域显著性与预处理的简单有效的能产生完全分辨率显著图的方法.在ASD测试集上进行了测试,结果表明:此方法取得了接近甚至高于现有一些方法的结果,并且具有较少的计算时间.     

基于同步扰动随机逼近的混合萤火虫算法

针对标准萤火虫算法(FA)中存在的种群过早收敛、容易陷入局部最优等不足,提出一种以memetic算法为框架、将同步扰动随机逼近和萤火虫算法相结合的混合算法(FA-SPSA),即首先使用萤火虫算法对种群进行全局寻优,然后使用同步扰动随机逼近算法对选出的部分最优个体进行局部搜索,从而增强萤火虫算法跳出局部最优解的能力。通过6个标准测试函数对FA-SPSA算法的性能进行检验,并与标准萤火虫算法、果蝇算法、改进的果蝇算法等其他4种算法进行比较,结果表明,FA-SPSA算法在寻优精度、收敛速度、鲁棒性等方面的性能总体上优于对比算法。     

带有全局交叉的修正和声搜索算法

为增强和声搜索算法的全局搜索能力,提出一种带有全局交叉的修正和声搜索(MHSgc)算法.MHSgc算法采用多和声记忆库协同创作,应用邻域学习策略进行调整,取代原有的基音调整,从而增加了种群多样性.同时,提出一种全局交叉操作,并融合到MHSgc算法中,防止算法陷入局部最小.针对几个标准函数进行了实验仿真,数值结果表明,上述算法优于文献报道的8种智能算法(HS,IHS,GHS,NGHS,EHS,ITHS,MPSO,RMDE),具有较好的优化潜力.     

最大公共子图的约束符号求解方法

【目的】探索求解两个图最大公共子图的方法。【方法】建立最大公共导出子图的软约束满足问题(Soft CSP)模型,提出代数决策图(ADD)的符号求解算法。首先,分别对两个图中的变量和值域进行编码,完成两个图的ADD表示;其次,基于深度优先分支定界算法的思想,利用符号ADD的相关操作,实现对最大公共导出子图的求解。【结果】算例结果表明,该方法准确可行。【结论】该方法能有效缩减搜索空间,从而提高问题的求解效率。