考虑物理加载时滞的力修正迭代混合试验方法

为了提高传统迭代混合试验的收敛效率,提出考虑物理加载时滞的力修正迭代混合试验方法。该方法将数值子结构与试验子结构两部分进行全时程数据交互,其中包括时程内计算与加载的内环控制和时程间外环的迭代收敛控制。在时程内环通过力修正策略对运动方程数值积分中的试验子结构反力进行修正,同时结合三阶多项式外插方法对物理加载位移命令进行时滞补偿。在时程外环结合不动点迭代算法,建立外环迭代收敛控制器,以减小相邻两轮次之间的位移响应误差。以三层框架黏滞阻尼器减震结构为例,通过数值模拟对力修正策略进行了验证,进一步分析了加载时滞大小对迭代收敛性的影响。结果表明:力修正策略能有效提高迭代收敛效率,同时试验子结构反力修正精度越高收敛效率越高;物理加载时滞对迭代收敛性影响显著,时滞补偿能有效提高迭代收敛性。

基于迭代混合的数字图像隐藏技术

提出了数字图像的单幅迭代混合和多幅迭代混合思想 .利用图像的迭代混合可以将一幅图像隐藏于另一幅图像之中 ,多幅迭代混合可将一幅图像通过一组图像隐藏起来 ,迭代混合参数还可以作为隐藏图像的密钥 ,极大地提高了系统的安全性和隐藏图像的健壮性 ,图像迭代混合思想还可以应用到数字水印的研究与应用中 .实验分析显示 ,该方法简单易行 ,并且算法具有一定程度的鲁棒性 .

基于子图像偏差纠正的迭代混合算法

为了提高水印系统的鲁棒性,通过理论分析和实验研究了现有迭代混合算法中混合次数的有限性和鲁棒性问题,指出弱鲁棒性的主要原因在于对误差的累积放大.进而提出了基于子图像间偏差纠正的迭代混合算法.该算法通过修正混合图像的改变来降低攻击带来的影响,同时将水印在密钥控制下进行多份嵌入.新算法的优点为:对于强相关性的攻击的抵御能力强,特别是对于区域性局部攻击,该算法可完全消除攻击对提取水印的影响.结果表明,文中所提出的的改进算法是正确的,其鲁棒性优于原迭代混合算法.

基于IWT的自适应迭代混合图像隐藏算法

从提高图像变换域信息隐藏算法的隐藏容量角度出发,将迭代混合的思想扩展应用到整数小波变换域,实现了一种新的自适应迭代混合图像隐藏算法。该算法采用整数小波变换,克服了传统小波变换域图像隐藏算法存在的边界误差和舍入误差问题,同时充分考虑人眼视觉特性,有效协调了不可见性和鲁棒性之间的矛盾。实验结果表明算法隐藏容量大,同时具有好的不可见性和鲁棒性。

基于混沌映射和迭代混合的数字图像水印

提出一种基于混沌映射和迭代混合相结合的数字水印技术。为了保证水印信号的低通性 ,对生成的混沌序列进行Peano扫描 ,得到最终要嵌入的水印图像。水印的嵌入采用了图像迭代混合的方法。实验结果表明 ,本方法保证了水印的不可感知性以及鲁棒性 ,且简单易行 ,因此具有较高的实用价值。

迭代混合实验收敛速度与收敛精度的数值模拟

为探究单层框架结构阻尼比与物理子结构数值模型精度对迭代混合实验收敛性的影响。以安装黏滞阻尼器的单层框架为研究对象,开展了数值模拟实验。实验结果表明:结构阻尼比分别为0.5%、1.0%、1.5%、2.0%、2.5%时,迭代100轮的绝对误差最大值分别为1.37、51.22、145.44、267.62、397.78 mm,随着结构阻尼比的增大,物理子结构位移响应的绝对误差不断增加,迭代收敛精度降低;模型精度分别为0、20%、40%、60%、80%时,绝对误差最大值分别为127.94、102.98、92.75、76.45和51.22 mm,随模型精度的提高,迭代误差降低,迭代收敛精度提高。

阻尼器特性对力修正迭代混合实验收敛性的影响

为探究黏滞阻尼器非线性程度与阻尼大小对力修正迭代混合实验方法收敛性的影响,采用指数阻尼器模型模拟黏滞阻尼器,开展了具有不同速度指数与不同阻尼系数的黏滞阻尼器减振结构力修正迭代混合实验数值模拟。研究结果表明:当速度指数分别取0.4、0.5、0.6、0.7时,迭代完全收敛分别需要31轮、12轮、8轮、6轮,随着速度指数的增加,迭代收敛速度加快;当放大系数分别取0.6、0.8、1.0、1.2、1.4时,迭代完全收敛分别需要5轮、6轮、8轮、11轮、14轮,随着放大系数的变大,迭代收敛速度减慢。在模拟工况下,力修正迭代混合实验对速度指数取0.7、放大系数取0.6的情况收敛性较强。

基于迭代混合的双重鲁棒数字水印

在变换域添加的数字水印一般在具有较高鲁棒性的情况下,嵌入容量都比较小.为了提高数字水印的鲁棒性和嵌入信息量,采用在不同变换域添加双重数字水印的方法.在DCT域采用修改DCT系数的方法添加了二值水印,而在DWT域采用迭代混合技术添加了灰度图像以提高水印容量和鲁棒性.实验结果表面,这一算法对JPEG压缩,剪切,加噪都具有较好的鲁棒性,很好地实现了数字水印鲁棒性和大容量的统一.

DCT域迭代混合的数字图像水印

提出了基于离散余弦变换和迭代混合的图像水印算法。选取图像DCT域的中频系数,对其运用迭代混合技术嵌入水印,用新的DCT系数置换原来位置的DCT系数。本系统主要包括水印的嵌入、水印的提取和水印的攻击实验三部分,其中水印图像的攻击试验又包括三种攻击试验:椒盐噪声干扰、滤波和剪切攻击,利用这三种攻击来测试水印算法的性能。仿真实验结果表明,该水印算法对于噪声干扰、滤波和剪切攻击都具有较好的鲁棒性,也是图像迭代混合思想成功应用于数字水印方面的一个例子。

基于积分方程逐次逼近理论的迭代混合试验收敛性研究

以迭代混合试验的收敛性研究为例,采用第二类Volterra积分方程逐次逼近有关理论,对线性结构迭代混合试验迭代结果的收敛性与唯一性进行研究,并采用数值仿真验证了研究的正确性。结果表明:线性结构迭代混合试验是无条件收敛的;积分方程与迭代混合试验具有内在联系。该研究表明积分方程理论可为迭代混合试验的研究发展提供新的思路。

改进秃鹰搜索和K均值混合迭代的点云简化算法

针对激光雷达的固有特性和复杂环境易造成点云噪声和冗余点云,以及传统点云简化算法忽略了点云固有特征等问题,提出了一种基于改进秃鹰搜索和K均值聚类(KMC)混合迭代的点云简化算法(IBESSA)。首先,通过秃鹰搜索(BES)算法迭代阶段的竞争融合(CFBES),提高其收敛速度和优化精度;其次,通过CFBES和KMC算法的混合迭代,实现了点云数据的聚类;然后,在k近邻(k-NN)实现点云簇密度估计的基础上,结合香农熵实现点云信息量化;最后,删除信息量化值小于阈值的聚类簇,完成点云数据简化。使用UCI国际标准数据集和斯坦福点云数据集分别对CFBES-KMC算法的聚类效果及点云的简化效果进行验证,结果表明:与改进飞蛾扑火的K均值交叉迭代、K-means++、模糊C均值聚类算法的聚类效果相比,CFBES-KMC算法的聚类准确率分别提高了1.02%、12.31%、14.72%;在斯坦福点云数据集上,IBESSA算法在有效滤除冗余点云的基础上保留了原本点云的细节和形状特征,不失为一种高效的点云简化算法。

基于混合迭代贪婪算法的分布式车间调度研究

分布式协同生产已逐渐成为经济全球化和生产国际化背景下的主要生产方式。以总装配时间为优化目标,提出一种混合迭代贪婪(HIG)算法,求解分布式装配阻塞流水车间调度问题(DABFSP)。在HIG算法的初始化阶段,采用问题驱动的构造启发式方法生成初始解。在HIG算法的破坏-重构阶段,采用基于邻域信息的扰动策略更新可行调度序列。在HIG算法的局部搜索阶段,使用基于邻域结构的插入操作进一步更新可行解。以一定概率接收较差调度序列进入下一代,从而避免算法早熟收敛。在试验阶段,选取了以不同工件数、机器数、工厂数和产品数为组合的共计900个问题实例,测试、比较了HIG算法和其他8种先进对比算法的性能。通过统计学分析得出结论:在求解DABFSP时,所提出的HIG算法具有显著的优势。

动态环境下基于混合迭代的耦合集求解方法

针对产品开发过程中存在的耦合迭代情况,建立了动态环境下基于混合迭代的耦合集求解模型。该模型考虑了任务执行工期的不确定性、任务输出分支的不确定性和资源分配的不确定性对项目完成时间和开发成本的影响,通过引入一个资源分配矩阵K,采用任务返工概率矩阵和任务返工量矩阵确定任务的执行状态和返工工作量。最后,通过实例仿真计算项目的时间和成本的分布。计算结果表明,资源不确定性对耦合集执行时间和开发成本有很大的影响,对资源进行重新分配有利于减少任务执行时间,降低开发成本。

基于混合迭代滤波的SAR图像相干斑抑制

该文将变窗Lee滤波与自蛇扩散结合,提出了一种抑制SAR图像相干斑噪声的混合迭代滤波新算法,并给出了SAR图像噪声方差的一种有效估计方法。该算法首先估计SAR图像局部统计参量,进而通过改进的变窗Lee滤波对SAR图像进行平滑去噪,接着利用自蛇扩散去除Lee滤波难以平滑的孤立点噪声与边缘噪声。在Lee滤波与自蛇扩散的混合迭代中,Lee滤波的窗尺度随迭代次数的增加而增大,从而在保护SAR图像边缘细节的同时,同质区得到更好平滑。实验结果表明,与已有多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。

超低空空投拉平阶段混合迭代滑模控制

针对超低空空投拉平阶段地面效应、传感器测量误差以及低空气流等不确定性因素干扰轨迹精确跟踪,威胁载机的安全性和任务完成性等问题,设计了二级混合迭代滑模变结构飞行控制律.第1级滑模采用全局动态切换函数,消除了滑模运动的到达阶段,保证了系统在响应全程的鲁棒性;第2级滑模采用非线性积分切换函数,将积分项产生的超调转移到第1级滑模,保证轨迹跟踪精度的同时改善了动态性能.应用Lyapunov稳定性理论和Barbalat引理证明了该飞行控制律能完全抑制常值的模型摄动和外界扰动,可以控制动态模型摄动和外界干扰下稳态误差的上界.仿真验证了所提控制方法的良好跟踪性能和强鲁棒性.

涉及无限族严格伪压缩映象的广义混合平衡问题的混合迭代算法

用KKM技巧研究了涉及无限族严格伪压缩映象的广义混合平衡问题解的迭代逼近,得到了该迭代算法强收敛于无限族严格伪压缩映象的公共不动点集与广义混合平衡问题的解集之公共元素的结论.

广义混合均衡与不动点问题公共解的迭代算法

在Hilbert空间中,引入一种新的关于广义混合均衡问题的迭代方法,通过该迭代方法求得广义混合均衡问题的解集与非扩张映像的不动点集的公共解.并且在一定条件下,得到强收敛定理.所得结果改进和推广了这一领域内某些最新结果.

图像的二维混合迭代加密识别

作者曾给出图像的一维迭代加密 识别的讨论和椭圆曲线的应用 ;利用已有的结果 ,给出图像的二维混合迭代加密 识别和椭圆曲线的应用 .对于一类重要的图像 ,使用特殊的算法得到横向特征图 ,纵向特征图 ,采用本文给出的研究使图像在传递中获得更好的安全性 .这里给出的研究比以前给出的研究具有更多的优点 .给出二维混合迭代加密 识别的应用 .二维混合迭代加密 识别有效的抵御对图像的攻击 。

Banach空间中渐近非扩张映像有限族不动点的混合迭代算法(英文)

不动点迭代方法中的随机误差会引起迭代不收敛或结果失真.本文构造一种带有随机误差的不动点迭代算法,在Banach空间得到渐近非扩张映像有限族的公共不动点强收敛和弱收敛的充分必要条件,把Wang在Hilbert空间的工作拓展到Banach空间,将Osilike研究单个渐近非扩张映射的相关工作拓展到渐近非扩张映射族.

Hilbert空间中非扩张映射Noor混合迭代序列的收敛性

在Hilbert空间中介绍了非扩张映射Noor混合迭代序列,并且给出了该迭代序列强收敛于不动点的充分必要条件和弱收敛于不动点的充分条件.