自步学习在确定含水层参数中的应用

通过分析受到误差影响的抽水试验数据进行含水层估计,为含水层参数估计提供方法支持。以机器学习领域的自步学习方法为基础,构造了基于差分进化算法优化的自步学习方法,并将其应用到含水层参数确定中;在不同误差水平下,与其他方法进行对比试验。结果表明,在不同误差水平下,估计参数值与传统估计值之间以及仿真数据与原始数据之间均保持较小差异;基于抽水试验数据估计含水层参数的自步学习方法估计结果有效可靠,算法对误差的稳定容错性强。

改进粒子群算法在确定含水层参数中的应用

通过分析抽水试验数据,为估计含水层参数提供新的方法。在粒子多样性方面对粒子群算法进行改进,提高了算法的收敛速度和精度。将改进的粒子群优化算法应用到含水层参数估计中,计算结果与其他方法进行对比,并对不同初始值范围下参数估计值进行分析探讨。结果表明:改进粒子群算法估计结果相对误差(7.3%和4.5%)小于其他方法,且目标函数值相对更小,达到0.335×10^(-5);对于不同初始参数范围,利用此算法均能达到满意结果且寻优率高。基于抽水试验数据估计含水层参数的改进粒子群优化算法计算结果有效且可靠,算法收敛速度快,寻优能力强,稳定性好。

基于改进TV修复模型的椒盐噪声去除算法

椒盐噪声去除是图像处理领域中一项重要任务。将网函数插值与TV模型相结合提出Net-TV修复算法,通过噪声检测将椒盐噪声点看作缺失信息,利用Net-TV修复算法进行修复。针对三幅包含有不同水平椒盐噪声的图像进行数值实验,并将结果与多种算法进行对比。实验结果表明,Net-TV图像去噪算法有效滤除噪声的同时,能够良好保护图像边缘信息,且算法效率高,对不同密度下的含噪图像均可达到较好效果。

进化粒子群优化算法及其在各向异性含水层参数估计中的应用

在粒子群算法的基础上,引入进化思想和组群思想提出一种新的智能优化算法——进化粒子群算法(EPSO)。基于抽水试验数据,将EPSO算法应用到各向异性含水层参数估计中,对算法性能进行研究并与其他算法进行了对比,发现标准粒子群算法及其一般改进算法已不能有效求解各向异性含水层参数,而EPSO算法进行多次计算后,1)结果可靠;2)目标函数值及待估参数稳定;3)对初始范围的鲁棒性好。结果表明EPSO算法对各向异性含水层参数估计问题具有可靠性、收敛性和鲁棒性,可望应用到更广泛的参数识别问题中。

量子粒子群优化算法在各向异性含水层参数中的应用

基于抽水实验数据,利用泰斯公式建立模型,将量子粒子群优化算法(QPSO)应用到各向异性含水层参数求解中。实验结果表明,QPSO算法所得结果有一定的可靠性和稳定性,为各向异性含水层参数的确定提供了一种新方法。

结合网函数插值与TV模型的图像修复算法

TV(Total Variation)模型用于图像修复时没有考虑缺损区域的方向信息,并且存在收敛速度缓慢以及修复质量较低等问题.针对图像上方向特征明显的条状缺损区域,提出带方向的TV图像修复算法(ADTV).该算法分别针对4种方向(0度、45度、90度、135度)对TV算法离散格式进行改进,并引入方向判断,将缺损区域归类到此4种方向进行修复.实验结果表明,该算法充分利用了条状缺损区域的方向信息,有效提高了图像修复质量.为提高修复效率,将网函数插值分别与TV算法、ADTV算法相结合提出Net-TV算法、Net-ADTV算法.实验结果表明,结合算法不但有效减少了迭代次数,降低了时间成本,加快了收敛速度,而且提高了图像修复效果.

带有无穷时滞的脉冲积分微分包含的可控性

利用Deimling型凝聚多值映射不动点定理结合预解算子理论,在给定条件和微分包含有关理论的基础上,研究了一类具有无穷时滞的脉冲积分微分包含的可控性.

时滞依赖状态的半线性微分包含的可控性分析

利用Dhage多值映射不动点定理结合算子半群理论,在公理化定义的相空间上,研究一类非局部初始条件下时滞依赖状态的半线性微分包含的可控性。

求解对称正定线性方程组的正交基变换方法

求解对称正定线性方程组是线性代数和数值分析一项重要内容.通过证明对称正定线性方程组与函数逼近理论中正规方程组一一对应,将对称正定线性方程组类比为函数逼近理论中正规方程组,利用施密特正交化方法将对称正定线性方程组转化为对角方程组进行求解,提出并推导了求解对称正定线性方程组的正交基变换方法.数值算例表明该算法有效、可靠,且计算量小于平方根法.为求解对称正定线性方程组提供了新方法.

基于网函数插值的图像修复算法

图像在成像、传输等过程中会因为特定因素而导致图像数据失真,需对其进行修复。基于网函数插值理论,利用插值实现扩散修复,构造网函数插值图像修复算法,对斑点、划痕、文字三种不同类型的缺损图像进行修复实验,并与全变分(Total Variation,TV)修复算法进行对比实验。实验结果表明:1)该算法可有效修复三种不同类型的缺损图像;2)算法计算复杂度低,在多数情况下比TV修复算法收敛速度更快,修复效果更好。

基于迭代网函数插值的椒盐噪声去除算法

针对目前缺乏简单有效的方法去除图像椒盐噪声的问题,基于网函数插值算法,提出一种迭代网函数插值去噪算法。利用包含不同密度(10%、30%、50%和70%)椒盐噪声的多个图像进行数值实验,并与其他方法进行对比研究。实验结果表明,1)该算法可以有效去除不同密度椒盐噪声;2)对低密度噪声经过少量迭代后快速收敛,对高密度噪声可自适应增加迭代次数达到更好去噪效果,该算法具有良好的收敛性;3)在3×3窗口,每次网函数插值仅需2次乘法运算和7次加法运算,算法运算效率高。

体育教学要培养学生“终身体育”习惯

面对社会生活的转型,人们"终身体育"意识的增强,承载着承前启后作用的高中体育教学在观念和课程发展方式上发生了重大变化,要求体育教师与时俱进,在教学中努力确立最优化的课堂教学手段,提高体育课堂的教学效率,培养学生终身体育的意识和能力,让学生养成自我体育的良好习惯。