改进Landweber预迭代ERT图像重建算法

由于电阻层析成像问题本身严重病态,导致重建图像分辨率较低。为了提高重建图像精度,提出一种改进Landweber预迭代图像重建算法。首先,利用改进粒子群算法离线优化灵敏度矩阵,改善其病态程度,同时缩小满足算法收敛条件的增益因子取值范围;再设置4种典型流型,计算算法重建图像与其相关系数的平均值,并将平均值作为适应度函数,利用改进粒子群算法离线选择Landweber预迭代算法增益因子,并将改进算法应用于两相流典型流型与复合流型图像重建。实验结果表明,相同实验条件下,与在线预迭代(offline iteration online reconstruction,OIOR)算法、经验选择增益因子Landweber预迭代算法相比,新算法有效提高了图像重建质量,而与修正牛顿-拉夫逊算法相比,在不影响成像精度的前提下,提高了算法实时性。

一般矩阵式电力变换器的等效电路及其应用

基于Ｐａｒｋ 变换原理， 提出了升压式和降压式矩阵变换器统一的等效电路模型， 应用线性电路理论对等效电路模型进行了分析， 得出了输入电流、功率因数、电压增益、输出阻抗等性能指标的解析表达式，

基于矩阵分解的多变量鲁棒自适应反推控制

针对含有输入未建模动态的一类M IM O系统,在高频增益矩阵的顺序主子式的符号已知的前提下,给出了多变量自适应反推控制器的设计.严格地证明了对一类未建模动态,闭环适应系统的所有信号都是全局一致有界的,且输出渐近收敛于零.

执行器硬件冗余度求解算法

针对一类线性系统,根据已有的保性能状态反馈控制器的存在条件,设计完成状态反馈控制器。针对由状态反馈控制器构成的闭环系统,分析执行器各通道增益误差与保性能指标之间的关系。考虑执行器的增益误差模型,提出执行器增益误差的容忍区间,容忍因子和硬件冗余度的概念。进而,利用线性矩阵不等式(LMI)的优化理论,给出确定容忍区间、容忍因子和执行器硬件冗余度的算法。最后,一个数值例子计算执行器的增益误差的容忍区间,容忍因子和硬件冗余度,说明所提方法的有效性和可行性。

微波FET混频器的分析与设计

本文讨论了微波单栅FET的等效电路模型、本振大信号分析的谐波平衡法以及RF小信号分析的多频变换矩阵法。建立了一套完整的FET混频器的分析设计方法。试验设计表明,本方法是简便而有效的。

基于上下文与马尔科夫矩阵分解的流式推荐算法

为了验证用户对项目评分时所处的上下文环境是否会对用户的偏好产生影响,基于矩阵过程的马尔科夫分解方法,提出了一种基于上下文的流式推荐算法(streaming recommendation algorithm based on context,C-SRA),该方法可以从嘈杂的上下文中有效选取与评分相关的上下文信息,并将选取的上下文信息分为主观上下文和客观上下文两类。基于LDOS-CoMoDa数据集的两组对比实验显示,C-SRA算法无论是评分预测性能还是推荐性能均优于其他对比算法。

交-交矩阵变换器等效电路的分析

基于PARK变换技术 ,把矩阵变换器等效成不含开关元件的线形定常等效电路 ,运用线性系统的方法分析输入功率因数、输出电压增益、输入功率的特性 ,所得结果对矩阵变换器研究具有一定的指导意义 .

多变量系统的基于矩阵K_P=LDU分解的鲁棒模型参考自适应控制

本文针对具有未建模动态的多变量系统,研究了基于高频增益矩阵KP=LDU分解的鲁棒直接型模型参考自适应控制问题,严格地分析了闭环系统的稳定性和鲁棒性．

基于高频增益矩阵分解的多变量系统自适应控制

基于高频增益矩阵因子分解和Backstepping设计方法,对多变量MRAC系统设计出一种新的自适应控制器,改变了已有的研究中关于高频增益矩阵的假定条件.该控制器能保证系统的全局稳定性和跟踪误差趋于零.仿真效果也证明了所提算法的实用性.

融合加权异构信息网络的矩阵分解推荐算法

【目的】在矩阵分解推荐算法中融入加权异构信息网络中的知识,提高推荐质量。【方法】构造推荐主体的异构信息网络,通过改进的tanh函数计算相关连接权重;在网络中挑选相关元路径,通过信息增益计算不同元路径的权重;计算不同元路径下的用户兴趣相似度,再结合元路径权重得出用户相似度矩阵;将用户相似度矩阵融合到矩阵分解推荐算法的目标函数中。【结果】在Hetrec2011-MovieLens-2k数据集上的实验结果表明,本文算法相比于传统矩阵分解推荐算法(FunkSVD)在准确率、召回率、覆盖率指标上分别提高了4.4%、5.4%、4.6%,均方根误差下降了0.06。【局限】面对海量数据,矩阵分解的效率低下,并且没有考虑用户兴趣漂移问题。【结论】本文算法提高了矩阵分解推荐算法的推荐质量。

基于TD链路信息的(16,5)TFCI的改进译码算法

文中在现有传输格式组合指示(TFCI)的译码算法基础上,提出了基于3GPP业务速率和最大先验概率构造权重因子矩阵F的算法,并给出了其(16,5)TFCI译码的数学模型,初始化F矩阵以及基于时间统计的F(t)矩阵的计算方法,最后,在AWGN信道环境下比较了与原算法的误码率仿真图。