基于两步迭代收缩法的多稀疏空间图像快速重构方法

由于多稀疏空间图像重构时,像素范围选取过大、峰值信噪比低以及重构时间长,导致图像重构方法存在重构效果差的问题,提出基于两步迭代收缩法的多稀疏空间图像快速重构方法。明确多稀疏空间图像重构存在的问题,在明确问题后,以迭代收缩阈值算法为基础,引入迭代加权收缩算法,结合每一轮迭代结果作为初值,完成图像重构的两步迭代收缩法设计,实现多稀疏空间图像快速重构。实验结果表明:应用该方法后的重构多稀疏空间图像峰值信噪比达到37.9 dB以上,图像重构时间仅为16.0 ms,图像结构相似性达到了0.98以上,并且重构多稀疏空间图像的效果更好,经过实验分析证实了所提方法具备可行性。

论语言的迭代机制及其在称代系统中的作用

论文基于语言学的相关本体研究成果,通过研究给出了由多种迭代类型及其分布所构成的语言迭代体系,着重分析了迭代机制在称代迭代模型中的作用特点和规律,从中获得一系列新发现,如多维迭代,以及对多维迭代的多波次使用所表现出的称代能力的升降等。结论证明,迭代是语言复杂系统中一个影响深刻的重要运作机制,在语言深度研究中有独到的发现能力和解释力。

存在未知时滞非线性系统的迭代变区间预测迭代学习控制

本文针对机理模型未知的非线性非仿射多入多出(MIMO)离散时间系统,研究了系统同时存在未知时滞和迭代变化运行时间区间的预测迭代学习控制(PILC)问题.首先利用未知时滞的上下界信息建立了一种新型的动态线性化(DL)模型,理论分析表明该模型能够等价描述本文所考虑的存在未知时滞的未知非线性系统.同时,设计一种新的数据补偿机制用以处理由于系统运行时间区间迭代变化而引起的数据丢失问题.基于所建立的DL模型和数据补偿机制,设计了能够同时处理未知时滞和迭代变化运行时间区间的预测迭代学习控制方法.通过严格的理论分析同时给出了建模误差和跟踪控制误差的收敛性质.最后,通过仿真进一步验证了所提方法的有效性.

滤波辨识(11):多变量CARARMA系统的滤波递阶广义增广迭代参数辨识

针对多变量受控自回归自回归滑动平均(M-CARARMA)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶递推广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法等。这些滤波递阶广义增广迭代辨识方法可以推广到其它有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。

数字平台互补者经验对迭代创新的影响研究

基于经验学习视角,以中国地区iOS平台上的移动应用程序为研究样本,通过双向固定效应模型,实证探究互补者经验与其产品迭代创新之间的关系,以及平台主进入的情境效应。研究表明,互补者生态经验丰富度对产品的迭代新颖性、迭代敏捷性有促进作用,产品经验多样化对迭代新颖性和迭代敏捷性有正U形影响。进一步,基于平台治理视角发现,平台主进入在互补者经验和迭代创新之间起着重要的情境作用。具体而言,平台主进入削弱互补者的生态经验丰富度对迭代敏捷性的促进作用,同时也会削弱产品经验多样化对迭代新颖性的正U形作用。

滤波辨识(12):多变量OEARMA系统的滤波辅助模型递阶广义增广迭代参数辨识

针对多变量输出误差自回归滑动平均(M-OEARMA)系统,即多变量Box-Jenkins系统,利用滤波辨识理念和辅助模型辨识思想,研究和提出了滤波辅助模型递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶递推广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法等。这些滤波辅助模型递阶广义增广迭代辨识方法可以推广到其它有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。

不同迭代重建算法在眼眶CT中的适用性研究

目的:探讨不同迭代重建算法在眼眶CT中的应用价值。方法:回顾性收集2024年1月至2024年3月首都医科大学附属北京同仁医院行眼眶CT检查的31例患者,分别使用混合迭代重建算法(iDose4)和全模型迭代重建算法(IMR)技术对图像进行标准算法和骨算法重建,对比分析不同重建算法图像的平均CT值、噪声(SD)、信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR)以及图像质量主观评分;采用随机区组方差分析比较不同算法重建图像间的客观指标差异;采用多个相关样本的秩和检验比较不同算法重建图像的主观评分差异。结果:不同标准算法重建图像的CT值、噪声、SNR、CNR差异均有统计学意义,与iDose4相比,IMR标准算法重建图像噪声降幅达25%~67%,SNR增加1.3~1.5倍,CNR增加2~3倍;与iDose4相比,IMR骨算法重建图像噪声降幅达70%~96%,SNR增加5~15倍,CNR增加4~31倍;不同骨算法及标准算法的图像质量评分差异均有统计学意义,标准算法IMR1-Brain Routine组评分最高5(4,5),骨算法iDose43 YD组评分最高5(5,5);两名观察者评分的一致性较强,加权Kappa系数0.644~1。结论:眼眶CT中推荐使用混合迭代重建技术iDose4 Level 3重建骨算法图像,使用全模型迭代重建技术IMR Level1重建标准算法图像。

滤波辨识(13):类多变量方程误差ARMA系统的滤波递阶广义增广迭代参数辨识

针对类多变量方程误差自回归滑动平均(M-EEARMA-like)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广迭代梯度辨识方法、滤波递阶广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法。这些滤波递阶广义增广迭代参数辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量方程误差随机系统中。

论新质生产力赋能农业经济发展的迭代裂变

培育和发展新质生产力在推动农业经济高质量发展、推进农业农村现代化和农村共同富裕中的迭代裂变具有重要的战略意义和深远的价值意蕴。由数字化智能化等新技术新材料新工艺等引发的革命性变更、城乡资金人才信息技术等新型生产要素的优化配置和高效组合、绿色产品和环保效应不断满足人民绿色生活新需求、农业产业和农村现代化深度转型升级而催生和发展成为农业领域的新质生产力就是客观的历史必然。大量科技成果嵌入农村生产生活各环节,农业新质生产力成为引领中国农村产业经济高质量发展的战略引擎,必须为农业新质生产力变成发展新动能而“建立新秩序”。必须充分利用农业新质生产力在推动农业经济高质量发展进程中的迭代效应,增强农业经济发展的内生发展动力,推动农业新质生产力转化为农业农村现代化发展的新动能和新赛道,为中国式现代化作出更大贡献。

位移-加速度振动台迭代学习控制方法试验研究

针对传统位移控制液压伺服振动台台面加速度波形再现不精确的问题,提出了基于位移-加速度振动台迭代学习控制方法,并通过数值模拟和储罐振动台模型实验研究迭代学习控制方法的性能。研究结果表明:基于位移-加速度迭代学习控制方法相比基于位移-位移迭代学习控制方法对于加速度的再现精度更高,修正迭代方法相比直接迭代方法的收敛速度稍快。

一个不用计算导数具有4阶收敛性的迭代公式

提出了一种新的求解非线性方程的迭代方法,给出的迭代公式既能回避Newton迭代、多点Newton Raphson迭代公式中的导数计算,又能保持与多点Newton Raphson迭代同样的4阶收敛性,且不增加计算量.

多点New ton-Raphson迭代的新几何解释

正如"线性化"揭示了Newton迭代的构造思想一样,本文给出的一种几何解释揭示了多点Newton-Raphson迭代的构造思想,由此我们能够给出它的4阶收敛速度的一个简单证明,以及相关的一些重要结果.此外,我们还将多点Newton-Raphson迭代与Olver迭代、Newton迭代进行了综合比较,结论是:多点Newton-Raphson迭代更实用.

功能迭代中的国际科技创新中心:演进路径与风险应对

在全球化经济和社会面临严峻转型挑战的背景下,建设国际科技创新中心已经成为各国推动科技进步、加速产业升级和促进可持续发展的关键战略。在阐述国际科技创新中心的内涵特征、诞生背景与空间转移过程的基础上,从发展驱动力、创新机构来源与主导产业类型这三个维度,分析总结不同时代背景下代表性的国际科技创新中心的发展模式,可构建处于迭代中的五大核心组织功能:基础科研、集成创新、产业驱动、辐射引领与制度试验。在此基础上,归纳其在组织形式、组织载体、驱动力量、关联模式、引才策略方面具有典型意义的演进路径,提出功能迭代中的国际科技创新中心发展需积极识别并化解应对在硬科技、创新成本、创新资源,及其全球科研竞争与协作方面潜在的风险挑战。

基于“全产业链”的体育产业链迭代升级:理论诠释、形成机制与实现策略

基于“全产业链”理念,审视体育产业链的主链、辅链、衔接因素等系统结构,对体育全产业链的内涵要义、系统结构、特征洞察等进行理论诠释,剖析主、辅链条和链接因素的形成机制,提出了体育全产业链迭代升级的实现策略。研究表明:体育全产业链是体育产业链的一种高阶状态,是由主链、辅链和链接因素三个部分相互作用与循环运行的一种综合性系统网络结构,即以主链的综合性与同质性、辅链的全面性与支持性、链接因素的精准性与前瞻性为特征。主链的垂直供应和横向协作激发体育全产业链内生动力;辅链的多元互补增强体育全产业链韧性;链接因素的桥梁纽带作用是体育全产业链升级的关键形成机制。最后,研究提出了强化体育全产业链主链结构升级、优化主链与辅链多元互动、提高体育全产业链链接因素资源配置的实现策略。

新《职业教育法》下工匠精神培养的“四维进阶”理论模型和“四重迭代”运作路径

为贯彻执行国家新颁布的《职业教育法》,深入落实“坚持德技并修,培育工匠精神”的职教新理念,结合教育部“双高计划”的建设与推进要求,根据“物以载道、匠心筑梦”的职业新诉求和工匠精神的时代阐释,论述了基于职业知识技能、职业意识信念、职业行为习惯和职业价值取向的“四维进阶”的工匠精神顶层培养理论模型;然后,以理论模型为指导,阐述了工匠精神培养的“四重迭代”运作路径和实施方案,即优化人才培养方案、更新教学资源库和课程群、重组专业课程任务点和知识链、提升师资力量和水平;最后,以质量闭环为原则,阐明了人才培养需要“课程、实践、单位和社会”四方联动进行绩效评价的必要性。由此可见,理论模型的有效运作和实施不仅可以充分调动课内外育人资源,潜移默化引导学生进行工匠意识的提炼与人文精神的思考,也能引导学生做到知行合一与自我建构,从而不断激发成就感和获得感,以适应产业经济发展的转型升级和对人才的新要求。

病态方程组的分块迭代法及其在GPS整周模糊度估计中的应用

从求解严重病态线性代数方程组的实际出发,通过分离复共线矩阵列来将未知参数分组交替地作最小二乘估计,得到了一种新的迭代解法——分块迭代算法,并给出了迭代格式的收敛性证明。最后通过实例验证了上述结论。

改进迭代贪婪算法求解可重入流水车间调度问题

可重入混合流水车间是在混合流水车间的基础上增加了可重入特性,具有更高的调度复杂性。为了求解可重入混合流水车间调度问题,首先建立了调度优化模型,优化目标为最小化最大完工时间,然后提出一种带精英调整的学习型迭代贪婪算法(LIG-EA)。LIG-EA算法采用基于工件的编码方式,对重组后的染色体进行解码。种群分为精英个体和普通个体两部分,对精英个体进行精英破坏重建和基于关键工件的染色体调整,对普通个体进行学习机制的构建和普通个体的破坏重建。为提高初始种群质量,采用NEH启发式算法进行种群初始化,并针对可重入混合流水车间的重入特性,在重建操作中增加了插入有效性判断,提高了算法的运行速度。通过大量实验表明LIG-EA算法能够有效求解可重入混合流水车间调度问题。

“智改数转”背景下常州制造业迭代升级研究

当前常州产业发展面临各种新挑战,通过分析常州产业在演进过程中所经历的三个重要时期,提出在“智改数转”背景下推动常州制造业迭代升级的主要举措与建议,旨在提高产业智能化水平、优化产业结构、提升产业竞争力,以期促进常州地区经济增长,创造更多就业机会,从而推动常州产业的可持续发展。

基于迭代算法分析的无线通信信号识别研究

为进一步提升我国植保无人机通信系统的作业效率,基于迭代计算思维,针对其无线通信信号的识别与处理模块展开分析。以通信路径原理为基础,以通信信道资源识别、功率改进为切入点,搭建准确的通信迭代计算模型,进行特性分析与关联匹配设置,并展开整机通信作业参数试验效果验证。结果表明:基于迭代算法分析的无线通信信号识别与处理各模块功能运行稳定,信号时延率与信道误码率均相对降低,通信的识别准确率相对提升8.94%,整体通信综合效率提升至96.93%。此迭代算法分析准确,设计效果明显,对于类似智慧型农机装备的通信质量与通信效率提升有较好的参考价值。

迭代算法与柔性结构对离心机振动台控制性能影响

目前迭代算法和柔性结构对离心机振动台控制性能的影响尚缺乏认识,尤其铰接装置作为柔性连接结构在许多离心机振动台上得到应用,以减小离心力荷载下台面和吊篮变形对作动器安全带来的危险。以一套负载1500 kg离心机振动台为样本,采用不同强度、频带的典型地震波为控制目标,探讨了有无迭代算法、柔性结构条件对离心机振动台的控制性能影响。结果表明:20~200 Hz频宽范围内,迭代算法对最大峰值误差、平均峰值误差、平均谱面积误差的影响可忽略。采用迭代算法前后平均峰值误差分别为5.90%,6.15%,平均谱面积误差分别为5.02%,4.94%。柔性结构对于加速度峰值≤7.5g地震波的复现精度有显著影响,尤其是80~150 Hz高频段;对于加速度峰值≥20g地震波的复现精度影响,在频宽20~120 Hz可忽略,但对于120~170 Hz频段的小幅值成分的复现能力影响不容忽略,逊于无柔性结构条件。同时,在无柔性结构条件下对比了不同负载、同一输入荷载的实测输出波,发现两输出波的峰值误差与谱面积误差均无明显差异,证明了离心机振动台具有良好的重复性和稳定性。研究方法和结论,对提高离心机振动台控制性能的影响因素认识和改进设计方法,具有重要指导价值和科学意义。