基于生物光学算法的海洋悬浮粒子检测技术研究

通过研究分析海水中几种主要物质的固有光学特性,提出了基于生物光学算法的机载蓝绿激光雷达检测海洋悬浮粒子的方法。针对海洋悬浮粒子的两类代表物质浮游植物和非色素悬浮粒子,采用生物光学算法,分别构建了基于机载蓝绿激光雷达的浮游植物叶绿素浓度检测模型和非色素悬浮粒子浓度的检测模型。仿真计算可以证明这两个检测模型能有效探测出浮游植物叶绿素浓度的大小和非色素悬浮粒子浓度,为实际海洋悬浮粒子的检测提供理论基础和技术支持。

黄东海海区春季半经验分析生物-光学算法研究

基于2003年4月黄东海试验获取的现场实测的水体表观光学参数和固有光学参数数据,对生物-光学半经验分析算法进行了研究。根据算法的基本原理开发了黄色物质吸收系数光谱模型等一系列经验模型,利用多元非线性最小二乘法求解、反演叶绿素a浓度,并对模型进行检验。结果表明,模型的反演值与实测值的一致性较好。

基于遗传光学算法的镜片加工车间布局优化

为了提高镜片加工车间生产效率,降低成本,对设备布局优化问题进行研究。以最小化镜片车间设备间物流搬运费用和设备包络面积为优化目标,构建了多行设备布局优化模型,并开发了一种遗传光学算法来求解模型。在算法设计中,通过连续编码、部分优先权解码的策略,将光学算法取代遗传算法中变异算子,改进了遗传算法容易陷入局部最优的缺点。结果表明,光学遗传算法的求解质量高于遗传算法和自适应遗传算法,能比遗传算法结果节约搬运成本10%;表明文中方法能够解决镜片车间设备布局的问题。

辽东湾MODIS生物光学算法研究(I) 算法适用性评估

辽东湾是典型的复杂二类水体，我们利用2002～2004年在辽东湾现场实测的叶绿素a数据（分光法、荧光法和HPLG法），以及水面之上法现场实测的离水辐射率和遥感反射率数据模拟的MODIS各相应波段值对MODIS海洋水色算法进行了评估。评估的MODIS生物光学算法有四个，即CZCS_pigm、chlor_MODIS、chlor_a_2和chlor_a_3算法。结果表明，两个一类水体生物光学算法（CZCS_pigm和chlor_MODIS）反演值与分光法和荧光法测试分析结果相比，算法均低估了叶绿素a浓度，与HPLC分析结果相比算法高估了叶绿素a浓度；两个二类水体算法（chlor_a_2和chlor_a_3）与所有叶绿素a分析方法相比，均高估了叶绿素a浓度。根据MODIS生物光学算法在辽东湾的具体表现，我们认为HPLC法分析的叶绿素a浓度更适合于作为海洋水色算法评估的现场检验依据。叶绿素a浓度的反演值和实测值之间较低的相关系数则显示MODIS两个一类水体算法所采用的波段比值不适合本海区。

基于生物光学算法的海洋赤潮监测

机载海洋激光雷达具有高效搜索的能力,已成为海洋环境监测的重要手段。以机载蓝绿激光雷达监测海洋赤潮为研究应用背景,通过检测海洋中叶绿素的质量浓度来实现对海洋赤潮消长信息的获取。在分析海水固有光学性质的基础上,基于生物光学算法,构建了机载蓝绿激光雷达后向散射信号检测的的叶绿素质量浓度监测模型。仿真计算证明该模型能够有效探测出叶绿素质量浓度的大小,为机载海洋赤潮监测增加了一种方法。

智能电网实时定价的自适应光学优化算法

为了解决传统优化算法在求解智能电网的实时电价模型过程中易陷入局部最优的不足,引入光学优化算法对实时电价模型进行求解。采用可变适应度的方法对光学优化算法求解模型过程中的不变适应度进行改进,提出自适应光学优化(Self-adaptive Optics Inspired Optimization,SAOIO)算法。根据迭代次数的变动,自适应地变动适应度从而提升收敛速度,提高求解精度。针对智能电网实时电价模型,对拉格朗日对偶算法和自适应光学优化算法进行同步仿真。结果表明自适应光学优化算法能够更好地寻得全局最优电价,提高结果精度,具有更好的实用性。

改进光学优化算法及其在函数优化中的应用

光学优化算法是一种新型优化算法,源自物理学中的光学原理。针对基本光学优化算法中适应度函数随进化过程恒定不变导致算法搜索能力差、精度低等不足之处,结合遗传算法中自适应度的改进方法,提出一种可随进化代数动态调整的非线性适应度函数,改进了光学优化算法的适应度函数。通过一系列典型的基准函数测试了改进算法的性能,实验结果验证了改进算法的可行性与有效性。

光学优化算法和粒子群算法相融合的二维相位解缠

为了提高了二维相位解缠效果,针对经典Goldstein法存在枝切线过长、闭合区域过多的难题,提出了一种光学优化算法和粒子群算法相融合的相位解缠方法。首先对当前相位解缠研究现状进行分析,找到相位解缠问题求解关键是找到最短枝切线,然后采用粒子群算法找到优负残差点序列,并通过光学优化算法产生初始粒子群,提高粒子群的多样性,加快求解速度,最后采用模拟数据和真实干涉合成孔径雷达数据进行仿真对比实验。实验结果表明,相对于Goldstein法,本文方法可以找到更短的枝切线,防止解缠中出闭合区域现象,提高了相位解缠质量。

量子光学优化算法

通过分析光学优化算法的特性,将光学优化算法中每个光源点都用量子空间中的一个粒子来描述,利用群体智慧的聚集性,建立了光学优化算法的量子势能场模型,并根据势能场模型的群体自组织性和协同性等特点提出了量子光学优化算法。通过对多个经典测试函仿真分析,得出量子光学优化算法在量子力学收敛理论下比光学优化算法控制参数少,设置简单,优化性能更好,收敛速度更快,优化了算法的收敛精度和速度。

基于共焦辐射和光学层析技术重建火焰温度场

针对实际测量中设备观察口有限、对于特定位置或受背景辐射影响较大位置的温度测量问题,设计了一种共焦辐射微孔相机,将共焦技术与光学层析技术相结合,利用格林函数的双调和算子插值算法重建全场火焰温度.首先,介绍了共焦辐射微孔相机测温的基本原理,对该相机的聚焦位置及聚焦系数进行了实验标定,并用黑体炉标定了共焦辐射微孔相机的测量信号与火焰辐射强度之间的关系;最后通过层析算法和格林函数双调和插值算法对火焰温度场进行重建.结果表明:共焦辐射微孔相机测量重建结果与燃烧温度场的分布趋势大致相同,重建误差不高于10%,具有较好的灵活性和良好的抗噪性.

利用MODIS跟踪监测一个冷涡对海洋表层生物光学参数的影响

研究中尺度涡对海洋上层生物地球化学过程的影响已经得到越来越多的关注,水色遥感作为一个重要的工具可以为此提供大时空尺度的数据来源。基于南海区域性生物光学反演算法,对2007年1月底发源于吕宋海峡西南侧的一个冷涡进行跟踪监测。在冷涡生成初期,涡旋携带吕宋海峡高营养高生物量海水向西北方向移动,内部叶绿素a(Chl a)保持高浓度。冷涡停留期间(长达一个月),在涡致抽吸的持续作用下,冷涡内Chl a浓度由0.26mg×m^(-3)增长到0.33mg×m^(-3);而进入春季,涡旋外的Chl a浓度则由0.24mg×m^(-3)减小到0.15mg×m^(-3);颗粒有机碳(POC)浓度、浮游植物吸收系数(a_(ph(443)))、漫射衰减系数(K_(d(490)))与Chl a浓度的变化一致,而POC∶Chl a和微微型浮游植物所占的比例(F_p)则表现出与Chl a浓度相反的趋势。冷涡西移期间,随着涡致抽吸强度的降低及所携带的营养物质被不断消耗,涡内部Chl a浓度、POC浓度、a_(ph(443))、K_(d(490))逐渐降低,POC∶Chl a和F_p逐渐升高。结果表明,在平流作用和涡致抽吸共同作用下,冷涡所引起的光学响应可以用来帮助识别和跟踪涡旋。

一种基于解析积分的TDPO算法及其在散射问题中的应用

基于时域物理光学(Time-domain Physical Optics,TDPO)方法,给出了三角面元剖分下散射场解析计算的求解思路.对三角面元进行二重积分求得散射场计算的最终表达式.与传统的TDPO方法相比,在同等计算模型下,解析方法具有更高的计算精度.在处理高频复杂问题时,解析方法可以用更少的面元数量参与计算,从而节省大量的计算时间与计算机内存.

一种实用的三维折射率场重建算法

光学层析算法可分为两类：变换类算法与级数展开类算法。代数重建技术就是级数展开类算法中的一种。此种算法对于各类非完全投影数据，特别是含有遮挡物情况的三维折射率场重建具有很大的优越性，对于光线弯曲情况及先验知识的应用亦有其优越之处。该文提出了一种实用的三维折射率场重建算法，即联合应用加法式代数重建技术ＡＲＴ与乘法式代数重建技术ＱＭＡＲＴ重建三维折射率场。该算法在收敛速度、重建精度。

求解旅行商问题的混合粒子群优化算法

为高效解决旅行商问题,结合光学寻优算法、混沌优化算法、粒子群优化算法,提出了一种新的混合智能优化算法,应用光学寻优算法的优点,为粒子群中粒子找到了一组最优的初始值,引入交换子、交换序列、混沌序列,提出了适合旅行商问题的光学混沌粒子群算——并严格证明了新算法的稳定性、收敛性.数值实验仿真结果表明,该算法收敛速度快、迭代次数少,能快速找到令人满意的最优解,为解决旅行商问题提供了新的思路.

基于海情和三次样条插值算法的舰船雷达散射截面优化分析方法

不同风浪等级下的海面会对船舰目标雷达散射截面(RCS)分析产生强烈影响。该文建立了一种船舰模型,利用物理光学法与矩量法的混合算法(PO-MOM)分析了不同海情下的船舰目标远场单站RCS。之后研究了海情对船舰目标RCS测试结果的影响。最后提出了基于3次样条插值(Cubic Spline Interpolation,CSI)算法的优化补偿方法。结果表明,随着海情等级的增加,舰船RCS降低;利用3次样条插值算法进行补偿,其补偿结果的平均值误差小于0.38 d Bsm,最大值误差小于0.05 d Bsm,因此能有效地减少海情对船舰RCS测试结果的影响。

基于差异进化算法的椭偏测量数据反演

为解决椭偏法测量薄膜厚度和折射率实验数据处理较为复杂的问题,采用一种新的基于群体智能的优化算法—差异进化算法处理实验数据;以单层吸收薄膜的测量为例,利用该算法进行数据处理,实验结果表明,三个薄膜参数(折射率n,消光系数k和薄膜厚度d)是可以同时获得的,而且在未知参数确切范围情况下,较大范围内进行搜索仍然能保证快速收敛到最优解。文中算法和粒子群算法、遗传算法以及利用椭偏仪数据处理软件得出的结果相比较,表明该算法在椭偏测量数据反演中是一种可行的智能优化算法。

UHD RGBW光学校正方法设计及验证

RGBW液晶屏中W子像素的加入使得应用于RGB中的光学校正方法无法直接应用于RGBW中,为了实现对UHD RGBW液晶屏的光学校正,文章建立了UHD RGBW光学校正系统,并基于自动补偿亮度原理对光学校正系统进行研究。首先,根据UHD RGBW色度等特征参数介绍了光学调试流程。进而,以白色为例分析了典型的测量算法,即在提取RGBW的基础上进行由RGB转换为RGBW的光学调试方法。最后,介绍了UHD RGBW的光学校正系统及算法,并在分析比较光学色度的基础上,说明了采用该光学校正算法的优势。实验结果表明:UHD RGBW光学校正在UHD机种上是可行的,能够满足测量校正色度的稳定、可靠及精度高等要求。

基于混合特征选择和IOMA-CNN的变压器故障诊断

为解决变压器油中溶解气体故障特征种类不足和诊断模型准确率较低的问题,提出一种混合特征选择方法。并利用改进光学显微镜优化算法(improvedopticalmicroscopealgorithm, IOMA)优化卷积神经网络(convolutional neuralnetworks, CNN),实现变压器故障诊断。首先,基于相关比值法构建30维变压器故障候选特征集,采用混合特征选择方法,通过两次特征选择确定输入集的特征维数。其次,引入Tent混沌映射、自适应t分布变异与动态选择策略改进光学显微镜优化算法(optical microscope algorithm, OMA),提升其寻优性能。然后,利用IOMA算法对CNN模型的学习率、卷积核大小和数量等超参数进行优化。最后,构建IOMA-CNN变压器故障诊断模型并通过算例分析对其性能进行评估。实验表明,所提方法故障诊断准确率达到98.5%。与常规特征选择方法相比,利用混合特征选择方法所选择的输入特征进行故障诊断能够有效提升诊断准确率。相较于其他优化诊断模型,IOMA-CNN具有更高的准确率和更好的稳定性。

不确定需求下的单向环形设备动态布局方法

针对现有单向环形设备布局方法不考虑需求变化的影响,导致所得方案在不确定需求下造成零件运输次数增多等问题,提出一种考虑不确定需求下的单向环形设备动态布局方法。以产品重载入运输成本和设备重布局费用综合最小化为优化目标建立数学模型,并提出一种改进遗传光学算法。在算法中,根据问题特点设计多阶段随机键编码和多阶段排序解码策略,采用阶段内和阶段间交叉算子,并在原遗传光学算法基础上,增加莱维飞行以提高算法寻优能力。通过实例计算,验证了所提算法的有效性,结果表明所提动态布局方法相比静态布局方法可节约68.73%的成本。

基于UV／MOM-PO的电大载体附近阵列天线的研究

基于UV技术加速的矩量法/物理光学混合算法(UV/MoM-PO),研究了电大尺寸载体对位于其附近的阵列天线性能的影响。在UV/MoM-PO算法中,载体被设置为PO区域,阵列天线被设置为MoM区域。PO区域采用三角面片剖分,并用RWG基函数展开,MoM区域则用线段剖分,并用分段线性基函数展开。根据与MoM区域的远近,将PO区域的单元分组,其中每个小组与MoM区域的相互作用矩阵采用UV分解技术快速得到。给出了两个具体的算例,并与多层快速多极子(MLFMM)的结果进行了比较,表明本文的算法有较好的计算精度。