交替拟合残差算法与高效液相色谱-二极管阵列检测方法结合同时测定两种抗结核药物

本文利用化学计量学交替拟合残差(AFR)算法与高效液相色谱-二极管阵列检测(HPLC-DAD)方法相结合,同时测定两种抗结核药物异烟肼和吡嗪酰胺的含量。该法与交替三线性分解算法(ATLD)、自加权交替三线性分解(SWATLD)算法相比较,从预测均方差、预测相对误差以及平均回收率等结果来看,其预测结果更接近实际值。研究表明,基于交替拟合残差等算法的二阶校正法,可以迅速准确地给出色谱重叠情况下两个组分的预测结果,是复杂体系成分直接定量分析的一个有力的化学计量学工具。

交替拟合残差算法与HPLC-DAD结合快速测定复合麻醉剂

将交替拟合残差算法与HPLC-DAD（高效液相色谱-二极管阵列检测）相结合,用于复合麻醉剂中盐酸普鲁卡因和盐酸利多卡因的同时直接快速测定,两组样本中盐酸利多卡因的回收率范围分别为96.2%-101.6%和100.3%-102.3%,盐酸普鲁卡因的回收率范围分别为93.7%-110.4%和97.3%-107.9%.研究表明,交替拟合残差算法可以很好地解决HPLC中色谱和光谱的重叠问题。

基于深度残差算法的工业智能巡检机器人目标定位系统

针对工业智能巡检机器人目标定位误差过大、工作效率较低的问题,基于深度残差算法设计了一种新的工业智能巡检机器人目标定位系统。优化了中央处理器、数据采集器和识别器;以深度残差算法为基础进行目标特征匹配,实验结果表明,基于深度残差算法的工业智能巡检机器人目标定位系统能有效减少工作误差,提高了设备的工作效率。

基于深度残差算法的工控网络存储异常智能监测平台

目前设计的工控网络存储异常智能监测平台召回率过低,导致监测耗时过长。为了解决上述问题,基于深度残差算法设计了一种新的工控网络存储异常智能监测平台,通过用户存储管理和网络监测管理两大模块构建异常智能监测平台,利用不同的监测模块实现信息分析。引入深度算法分析数据链路的随机分布特征,构建异常数据监测模型。利用工控网络存储的异常数据、异常数据分析、建立异常数据存储报表实现信息监测工作。实验结果表明,基于深度残差算法的工控网络存储异常智能监测平台能够有效减少监测召回率,缩短监测耗时。

求解大型稀疏线性方程组的加权拟极小残差算法

拟极小残差算法(QMR)是基于Lanczos双正交化过程的求解大型稀疏线性方程组的一种Krylov子空间方法.为了加快其收敛速度,采用加权技术,将QMR算法中的普通Euclidean内积用D-内积来代替,构造得到加权Lanczos双D-正交化算法,在此基础上得到加权拟极小残差算法(WQMR).数值算例表明,对某些矩阵特别是带状矩阵,该算法的收敛性优于QMR算法.

空间耦合低密度奇偶校验码残差滑窗译码算法

针对空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码滑窗译码(SWD)算法中错误传播导致的高误码率问题,该文提出基于动态残差的滑窗译码(RSWD)算法。通过在窗口内计算边信息更新前后的残差值,动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先更新,降低边信息无效更新的频率,提高窗内译码收敛速度。仿真结果表明:相比于传统SWD算法,RSWD算法在窗口中各位置的误比特数明显降低,抑制错误传播效果明显;在高信噪比(SNR)区域或者低迭代次数的情况下,RSWD算法的误码率性能优于SWD算法;此外,将动态残差应用到消息复用(MR)和窗口扩展(WE)两种窗译码算法中,亦能得到类似结论,提升窗译码性能。

基于基因表达式编程的函数挖掘——收敛性分析与残差制导进化算法

为了克服传统的数学方法在确定要发现的函数类型时需要依赖专业知识,具有主观性和盲目性及基于遗传编程(GP)的函数发现方法效率太低的问题,提出了基于基因表达式编程(GEP)新的函数挖掘方法,并分析了算法的收敛性,并根据收敛性定理提出了GEP的改进算法———残差制导进化算法RGEA。通过对GP、GEP、RGEA算法的比较实验,结果表明,在噪声数据很小的情况下,3种算法均挖掘出目标函数,但GEP比GP的收敛速度提高了20倍,RGEA比GP提高了60倍。对于函数类型未知且极为复杂的数据,GEP和RGEA在发现理想函数的速度上要比GP分别快900、1800倍。

基于谱残差方法的工业互联网时间序列异常检测

谱残差算法是一种针对图像显著性检测的算法,也可用于无监督时间序列的异常检测。从频域变换、平滑算法、去除季节性影响、阈值自适应调节等多个环节研究针对谱残差算法的改进,提出一种基于谱残差算法的多变量时间序列异常检测方法。实验证明,所提出的改进可以提高异常检测的准确率,去除环境因素造成的季节性影响,且检测异常用时优于已有算法。另外,所提算法可以根据实际需要,自适应调节异常判定阈值。为了适应工业系统常出现的多变量时间序列数据,在谱残差算法的基础上结合用于处理多变量数据的独立成分分析算法,使算法适用于多变量时间序列。实验表明,谱残差算法与独立成分分析结合的算法能够应用于工业系统的异常自动检测,并且可以保证算法所需的准确性和实时性。

求解广义周期Sylvester矩阵方程的有限步收敛算法

提出求解广义周期Sylvester矩阵方程的双共轭残差(biconjugate residual,BCR)算法。在理论方面,证明了该方法在不考虑舍入误差的情况下具有有限步内收敛性;在实验方面,对比数值结果验证了该方法的高效性。

二维定常湍流计算中的GMRES算法

在以前工作的基础上将广义极小残差（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｍｉｎｉｍｕｍ ＲＥＳｉｄｕａｌ（ＧＭＲＥＳ））算法发展到用于求解二维可压 Ｆａｖｉｅｒ平均 Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程组．控制方程经 Ｎｅｗｔｏｎ线化处理后构成近似的线性系统，然后采用分别耦合了ＬＵＳＧＳ和ＩＬＵ两种预处理矩阵的ＧＭＲＥＳ算法求解．Ｓｐａｌａｒｔ－Ａｌｌｍａｒａｓ湍流模型被用来封闭流体控制方程组，采用与流体控制方程非耦合的方式，使用ＬＵＳＧＳ方法求解．对ＧＭＲＥＳ算法中矩阵－向量的乘积采用了有限插分方法，从而避免了精确的左端系数矩阵的计算和存储．对预处理矩阵的两种使用方法（左预处理和右预处理）进行了分析和讨论．用两个算例对ＬＵＳＧＳ和ＩＬＵ两种预处理矩阵进行了比较，同时探讨了左预处理和右预处理各自的优缺点．通过对Ｓａｊｂｅｎ扩压器和ＮＡＣＡ００１２有攻角流动的计算，表明带有预处理的ＧＭＲＥＳ算法在二维定常跨音黏性流动计算中相比于得到广泛应用的ＤＤＡＤＩ方法具有很大优势，左预处理要优于右预处理．

三维荧光光谱结合二阶校正算法测定碳酸饮料中胭脂红的含量

利用三维荧光光谱结合交替归一加权残差算法(ANWE),对碳酸饮料中胭脂红含量的直接测定。首先通过使用英国爱丁堡公司生产的FLS920P荧光光谱仪测量所配制的胭脂红和日落黄混合溶液样品的三维荧光光谱,利用ANWE算法来进行解析,得到校正集中浓度与真实浓度的相关系数为0.9917,平均回收率为100.92%±2.71%,结果表明,ANWE算法可靠性比较好;然后把市售碳酸饮料稀释8,9,12,13倍,分别测量它们的三维荧光光谱,结合ANWE算法进行解析,计算得到校正集中浓度和实际浓度的相关系数分别为0.993 0,0.993 0,0.993 2,0.993 2,以及饮料中胭脂红含量分别为38.88,37.71,37.68和39.65μg·mL-1,平均浓度为(38.48±0.96)μg·mL-1;最后,为了验证所得饮料中胭脂红浓度的准确性,使用标准添加法,解析得到,校正样品中胭脂红的校正浓度和真实浓度相关系数为0.993 5,且平均回收率为102.99%±2.15%。检测结果可为饮料中食品色素的快速定量提供一种新的思路。

GMRES算法在悬停旋翼数值模拟中的应用

发展了一种基于广义极小残差(GMRES)算法的悬停旋翼数值模拟方法,并对GMRES算法中矩阵与向量乘积的两种计算方法进行了分析和讨论。应用该方法在旋转坐标系中采用非结构混合网格和格点格式有限体积法对以绝对速度为变量的欧拉方程进行了直接求解,其中对流项的离散应用了基于Roe的Riemann近似解的迎风格式。对Caradonna-Tung旋翼跨声速悬停流场进行了数值模拟,计算结果与相关实验数据吻合较好,并与LU-SGS方法进行了对比,表明GMRES算法可以有效地加速流场的收敛,提高计算效率。

基于高斯混合模型的非视距定位算法

针对无线传感器网络室内节点定位,在分析定位误差模型的基础上,结合高斯混合模型提出了一种无需先验知识的节点定位算法。利用高斯混合模型,对含有非视距误差的距离测量信息进行训练,以获得接近真实值的距离估计值。为取得高精度的定位效果,采用粒子群算法对期望最大化(EM)算法进行优化。同时结合优选残差加权算法对所得的距离值进行定位估计,得出目标节点坐标估计值。仿真实验结果证实了算法的有效性。

用于求解粗网有限差分方程的优化并行预处理算法

广义极小残差算法已被广泛应用于求解粗网有限差分方程,但该方法的计算效率取决于良好的预处理。简化对称超松弛与不完全LU分解的混合预处理是一种有效的预处理方法。为了进一步提升混合预处理方法的预处理效率,本文采用“改进的ILU分解”和“对角块矩阵的近似求逆”2种方法对混合预处理方法进行了优化。计算结果表明:在串行和并行环境下,优化后的预处理效果进一步提升;在能群结构较复杂的问题中,预处理耗时减少1/2。利用VERA problem#4基准题综合检验优化后的预处理算法,总计算耗时相比于优化之前减少了30%。优化后的预处理算法进一步提高了大规模并行计算环境下对粗网有限差分方程的预处理效率。

室内环境下对OLOS误差具有鲁棒性的TOA无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络及室内环境的特点,在综合考虑节点定位所需的通信量、计算量和定位精度的基础上,提出一种室内环境下对受阻碍的视距(OLOS)误差具有鲁棒性的低计算量的残差加权无线传感器网络定位算法。该算法利用对残差优选再加权的方法,在未知信道特性和无须反复通信的条件下对距离测量值的组合进行了优化。分析表明该算法与同类算法相比具有低计算量的特点。大量仿真结果表明该算法提高了定位精度,有效地抑制了室内环境下OLOS误差。

三维互连阻抗的混合边界积分方程提取算法

基于混合边界元三维互连阻抗提取方法,针对其离散线性方程组的特点,提出有效的稀疏矩阵组织和矩阵行列调整技术,以及一种预条件迭代求解技术,这些技术结合起来形成了一种有效的三维互连阻抗提取算法.该算法在保证计算精度的同时,速度优于MIT最新的提取算法FastImp.最后通过2个典型互连结构的数值实验验证了该算法的有效性.

一种提高视频压缩速度的改进算法

分析了噪声对视频图像压缩速度的影响及传统去噪方法的性能缺陷,提出了使用二次残差算法来改进由于噪声引起误判的思想,以提高压缩速度。实验结果说明,该方法能有效地减少由噪声带来的误判,在压缩速度上也较传统方法有一定的改善。

基于二维非结构网格的GMRES隐式算法

将广义极小残差GMRES(Generalized Minimum RESidual)隐式算法应用到二维非结构网格上,并结合LU-SGS(Lower Upper-Symmetric Gauss-Seidel)方法对所求解方程组的残值向量进行预处理,发展了一套高效、可靠的二维Euler方程的求解器。NACA0012翼型和某四段翼型的2个算例,表明该隐式算法的计算效率要比传统的四步Runge-Kutta显式算法高出几十倍,与LU-SGS隐式算法的效率相比,该算法的效率高出近1个量级。应用了重启型的GMRES算法,并对2种构造系数Jacobian矩阵的方法进行了比较。

基于改进Chan-Taylor算法的震后定位搜索技术研究

针对震后复杂的非视距传播环境,在充分了解废墟状态下信道特征和信号传播特点的基础上,构建震后无线定位系统框架,提出改进的Chan-Taylor位置解算方法,将改进的残差加权算法与多元泰勒级数展开算法相融合,并进行二次残差加权。对废墟环境进行实地调研,并通过Matlab进行仿真模拟实验,仿真结果表明,改进后的算法能更好地抑制非视距环境下TDOA的测量误差,对震后被压埋幸存者的位置解算与及时营救具有重要意义。

三维荧光二阶校正法快速测定人尿样中奥沙普秦含量

利用三维荧光光谱技术,结合分别基于自加权交替三线性分解(SWATLD)和交替归一加权残差(ANWE)算法的二阶校正方法,直接快速测定人体样液中以及萘丁美酮或萘普生干扰共存下奥沙普秦的含量。利用本方法的"二阶优势",在尿液内源物质及萘丁美酮或萘普生干扰共存下有效地分辨出奥沙普秦的激发发射荧光光谱。采用SWATLD和ANWE的二阶校正方法得到的复杂背景下奥沙普秦的回收率令人满意,同时对本方法的精密度进行了研究。通过分析品质因子包括灵敏度(SEN)、选择性(SEL)、检出限(LOD)和检测量(LOQ),评估了这两种方法的性能,利用t-检验和椭圆置信区间(ECJR)统计方法对结果进行了校验。结果表明,解析准确可靠,方法快速简便,无需样品预处理,成本低廉,为临床及医药实时快速分析体液中奥沙普秦含量提供了新的定量分析方法。