增量型Σ-Δ调制器优化设计算法研究

提出了一种用于增量型Σ-ΔADC的调制器设计的算法。该算法针对增量型Σ-ΔADC中的积分器系数进行优化,采用两步式搜索的方法,对可能的最优解组合进行多次求解与对比分析。基于该算法,设计了一种16位40 kS/s增量型Σ-ΔADC。可以对ADC电路的有效精度和输入采样速率这两个性能指标进行有效调节及优化。仿真结果表明,采用所提出的优化设计算法可以将ADC的输入采样速度由40 kS/s提升到51 kS/s,或者将ADC的ENOB由13.76 bit提高到14.72 bit,且不增加额外功耗。

基于ANSYS的镗刀几何参数优化算法

采用ANSYS的约束优化方法,建立了镗刀几何参数优化计算的数学模型,使用该模型可得到在给定切削条件下满足设计要求并使镗刀主偏角为最小的镗刀几何参数;给出了优化计算实例。

大规模参数优化算法及其在R-R模型中的应用

研究并建立一种参数优选的改进遗传算法．该方法是一种隐并行非数值算法，它能较好地处理非线性、多峰、非凸的寻优问题．利用该算法对流域降雨－径流模型的九个参数进行优化，能克服传统优化方法把降雨径流物理过程割裂开来的缺陷；同时可求出产汇流过程参数群的值，实现整体优化．计算结果表明，该算法效果令人满意．

一种实用的电子线路参数优化算法

由于电子产品的设计周期越来越短,而对其降低成本和提高质量的要求却越来越高,电子线路的优化设计日益受到人们的关注。本文提出了一种实用的电子线路参数优化算法—均匀设计多项式拟合遗传优化算法。其主要思想是采用拟合的多元多项式代替电路仿真以指导遗传算法进行搜索,以便减少电路的仿真次数。并在数据采集过程中运用均匀设计方法,不仅能减少数据采样的数目,而且能使初始群体包含丰富的信息,更利于其收敛。电路优化实例表明,本算法对设计目标复杂以及参数较多电路的优化是有效的。

基于参数优化的染色体三维结构预测算法VMBO

认识染色体的三维空间结构对于理解细胞核内基因组的表达、调控等具有重要作用.针对Hi-C数据稀疏和含有噪声的特点,提出了基于流形优化(manifold based optimization,MBO)与参数优化相结合的染色体三维结构预测方法——变参数的基于流形优化的算法(variable-parameter MBO,VMBO).通过黄金分割算法迭代优化转换参数,将染色体片段间的接触频率转换为空间距离值;然后用MBO算法重构染色体的三维平均结构(consensus structures).在实验部分用模拟数据集和真实的Hi-C数据集进行三维结构预测,预测结果的均方根误差(root mean squared deviation,RMSD)和距离的斯皮尔曼相关系数(distance Spearman correlation coefficient,d SCC)说明了VMBO算法的有效性和鲁棒性.

水文模拟中并行参数优化算法

针对水文模拟中参数优化问题,提出一整套合理的并行参数优化算法。改进优化算法中的相关算子,提高算法的搜索效率;结合遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法和差分进化算法4种算法,进一步提高算法的搜索效率;使用基于MPI(message passing interface)通信子空间的双层主-从并行框架完成实现,减少算法的运行时间。通过调用SWAT(soil and water assessment tool)、HIMS(hydro informatic modeling system)两大模型的参数优化过程进行实验,实验结果表明,该方法能够有效提高Nash-Suttcliffe系数和运行速度,提升了水文模拟中参数优化过程的效率。

一种基于贝叶斯网络的微波雷达和图像融合与分类算法

近年来,深度学习技术的进步在合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)技术中取得了出色的表现。然而,由于斑点噪声的干扰,SAR图像的分类任务仍然具有挑战性。为了解决这个问题,本研究提出了一种多尺度局部–全局特征融合网络(MFN),该网络集成了卷积神经网络(CNN)和Transformer网络。所提出的网络包括三个分支:CovNeXt-SimAM分支,Swin Transformer分支和多尺度特征融合分支。CovNeXt-SimAM分支在不同的尺度上提取SAR图像的局部纹理细节特征。通过将SimAM注意机制结合到CNN块中,从空间和通道注意角度增强了模型的特征提取能力。此外,Swin Transformer分支用于提取不同尺度下的SAR图像全局语义信息。最后,多尺度特征融合分支用于融合局部特征和全局语义信息。此外,为了解决由于经验确定的模型超参数问题而导致模型精度和效率较低的问题,采用贝叶斯超参数优化算法确定了最佳的模型超参数。该研究提出的模型在MSTAR数据集上,标准工作条件(SOCs)和扩展工作条件(EOCs)下,对SAR车辆目标分别取得了99.26%和94.27%的平均识别准确率。与基准模型相比,识别准确率分别提高了12.74%和25.26%。结果表明,贝叶斯-MFN降低了SAR图像之间的类间距离,导致更紧凑的分类特征和更少的斑点噪声干扰。与其他主流模型相比,贝叶斯-MFN模型展现出最佳的分类性能。

基于混合参数优化的LSSVM与时间序列预测

分析了典型参数优化算法的局限,对LSSVM目标函数含二次损失函数、样本特征空间分布形状不规则情况,提出了混合参数优化算法,用待优化参数重构LSSVM目标函数,通过自适应遗传算法、交叉验证来优化目标函数、选择最优的核和其它参数,依此建立了陀螺漂移误差序列预测模型。实验结果表明,该预测模型有较高的训练、泛化精度;可为陀螺仪动态补偿、可靠性辅助决策提供可靠依据。

麻醉深度监测系统的优化算法研究

麻醉深度监测对提高麻醉质量,保障患者的手术期安全与康复具有极为重要的意义。系统地回顾了脑电信号分析算法,主要包括脑电双频指数、麻醉趋势指数、脑状态指数等多种不同参数的算法在麻醉深度监测中的应用研究及进展情况。首先比较了这些参数的脑电分析算法在临床应用中的优缺点,接着提出了具有优秀去噪能力的排序熵指数算法,并引入反向映射神经网络对脑电双频指数、麻醉趋势和排序熵指数进行校正优化,以便更精确地实现麻醉深度监护。最后展望了今后其应用于麻醉深度监测领域的发展前景。

基于粒子群算法的城镇综合能源系统优化调度研究

为解决高速城镇化进程中能源领域面临的清洁能源利用率不足、用能成本过高等问题,搭建了城镇综合能源系统的优化调度模型。考虑到多能源的协同作用和互补效益,针对所搭建的城镇综合能源系统,提出以成本最小为目标函数,系统功率平衡、各设备的运行限值为主要约束的能源供给网络规划模型。采用参数优化的粒子群算法对模型进行求解,并对该系统在并网和孤岛运行两种情况下的冬夏两季典型日能源供需进行了仿真研究,得到对城镇能源供给网络的系统调度方案,以宁夏某城镇的能源使用为案例进行分析。结果表明,城镇能源系统按上述方式进行调度时可有效利用清洁能源,供能可靠性和经济性更优。

时滞优化对复杂追踪算法精度的影响

盲源分离是实现混合信号分离的一个重要途径,可以分离多个时间相关的高斯信号的混合信号,具有较好的鲁棒性。以一种新的盲源分离算法——复杂追踪算法为例,利用信号的统计特征,分析信号的自相关函数与偏自相关函数,用以确定复杂追踪算法的时滞个数。复杂追踪算法是近期新发展起来的一种结合信号统计特性和时序结构的盲源分离算法,通过找到一个合适的投影方向,使其在该方向投影信号的复杂度最小,从而实现对混合信号的分离。而时滞选择的优劣决定了目标函数的正确与否。最后以三层框架的数值模拟对时滞优化进行了有效性验证。

基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测方法

针对多传感器长序列数据下航空发动机剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足的问题,提出一种基于堆叠膨胀卷积神经网络(SDCNN)的航空发动机剩余使用寿命预测方法。将多传感器长序列数据归一化处理,降低因量纲和取值范围不同引起的误差;构建预测目标函数表征航空发动机的真实退化情况;搭建基于SDCNN的预测模型,扩大模型感受野,提取数据中的长期、深层和全局时序特征用于回归分析,得到航空发动机的剩余使用寿命预测结果;采用Hyperband优化算法和StratifiedKFold交叉验证方法优化模型,提升模型预测准确度和不同条件下的适应性,并采用商用模块化航空推进系统仿真(C-MAPSS)数据集验证所提方法的有效性。在C-MAPSS中FD003数据集上的实验结果表明:所提方法可有效提高基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测准确度,模型预测准确度得分指标明显降低32.62%。

基于流量异常分析多维优化的入侵检测方法

入侵检测系统在检测和预防各种网络异常行为的过程中,海量和高维的流量数据使其面临着低准确率和高误报率的问题。本文提出一种基于流量异常分析多维优化的入侵检测方法,该方法在入侵检测数据的横向维度和纵向维度两个维度进行优化。在横向维度优化中,对数量较多的类别进行数据抽样,并采用遗传算法得到每个类别的最佳抽样比例参数,完成数据的均衡化。在纵向维度优化中,结合特征与类别的相关分析,采用递归特征添加算法选择特征,并提出平均召回率指标评估特征选择效果,实现训练集的低维高效性。基于优化的入侵检测数据,进一步通过训练数据集得到随机森林分类器,在真实数据集UNSW_NB15评估和验证本文提出的算法。与其他算法相比,本文算法具有高准确率和低误报率,并在攻击类型上取得了有效的召回率。

非圆齿轮系大蒜直立移栽机构优化设计与试验

根据大蒜鳞芽直立朝上栽植的农艺需求,设计了一种可实现复杂栽植轨迹的二阶非圆齿轮行星轮系移栽机构。采用D-H方法建立了移栽机构的数学模型,通过对大蒜移栽轨迹与姿态进行分析,确定了直立移栽机构所需实现的优化目标;在Matlab平台下编写了移栽机构的GUI优化设计软件,利用参数导引启发式优化算法对机构进行了多目标参数优化设计,通过人机交互优选出一组非劣解;采用自上而下的参数驱动设计方法,在CATIA中完成了移栽机构的参数化建模,并对机构进行了虚拟样机验证;通过台架试验,获得各试验因素对大蒜移栽后倾斜角的影响规律;提出了针对不同工况的优化模型,在最佳参数组合方案下进行了验证。结果表明,当移栽深度为17 mm、机构转速为29.6 r/min、匹配速比为100%时,获得的蒜瓣倾斜角平均值为8.54°,当提高机构转速时,通过对参数方案进行优选可将倾斜角控制在合理的范围内,以满足大蒜直立栽植的农艺要求。

基于异频MLB负载均衡解决LTE高负荷场景的优化方法研究

目前随着中国移动4G网络规模不断扩大和网络覆盖质量不断提升,4G用户规模在逐年递增,前期用F频段迅速铺开的广覆盖大网在某些流量热点和应急场景中越发不能满足4G用户日益剧增的流量需求,"高负荷"成为了制约4G向厚度发展和后续VOLTE发展的瓶颈,F频段底层网铺开的同时更要关注日后的D和E频段容量层发展。文章对LTE出现的局部高负荷场景进行了分析研究,并借助目前主流的F+D双层组网并采用了异频MLB负载均衡的方式对热点区域的容量瓶颈进行深层次的优化,最大程度地提升了4G用户的感知,同时也提升了相应关键指标。通过论证F/D覆盖优化、异频MLB算法优化和LTE参数优化,总结了一套高负荷场景下的应急优化解决办法,促进了本地网优工作的高效开展。

改进蚁群算法解决UUV集群任务规划问题

针对水下无人航行器(UUV)集群在有限续航力和负载约束条件下求解广泛且稀疏分布区域勘察任务规划问题时常规算法存在收敛性差、解质量不高的不足,提出了一种改进的蚁群优化算法。首先,通过分析个体UUV平台能力和集群任务的约束条件,建立UUV集群任务规划的约束模型和优化模型;其次,基于任务点间距离与平均距离之差设计初始信息素浓度的非均等分配方法,提出优化模型的最佳与最差阈值对蚂蚁进行分类并对应完成信息素更新,在状态转移规则中创新加入可随迭代进程动态改变的“引力系数”来增加算法前中期次优节点被选中的概率;再次,设置对照统计实验完成算法优化项的有效性分析,依据最优解出现的次数和平均收敛值优化算法参数;最后,以经典文献案例仿真,对比分析基本蚁群算法、精英蚁群算法与提出算法,相较于前两种算法,算法在50次统计实验中找到近似最优解的百分比分别提升78%和66%,平均在第40代实现收敛,表明出很好的全局寻优能力和收敛性能。通过设计具有一定规模的UUV集群任务规划典型案例,验证了算法求解UUV集群广泛且稀疏分布区域任务规划问题的快速性和有效性。

LTE异频负载均衡算法在高负荷场景的应用分析

随着中国移动LTE网络规模不断扩大和网络覆盖质量不断提升,LTE网络用户规模逐年递增,流量热点区域的"高负荷"成为影响用户感知的不利因素,因此亟需一种更为精细化的优化手段来解决问题。文章主要对LTE出现的局部高负荷场景进行分析研究,针对目前主流的F+D双层网及双载波形式进行深层次优化,总结出一套高负荷场景下的负载均衡策略参数,最大程度地提升LTE用户感知及相关关键指标。

基于不完整数据的IHB-LightGBM心脏病预测模型

提出基于不完整数据的IHB-LightGBM(Improved Hyperband-Light Gradient Boosting Machine)心脏病预测模型。首先,在Hyperband算法超参数采样的基础上引入了权重值,并通过蓄水池法按特征权重对其进行排序,从而筛选出最优参数以提高算法的参数寻优能力;其次,针对心脏病数据样本小且属性缺失的问题,使用K近邻算法对不完整数据进行缺失值插补,再将处理得到的完整数据进行归一化,使数据映射至0~1范围内;最后,对LightGBM采用改进后的IHB优化算法进行全局参数寻优,建立IHB-LightGBM心脏病预测模型。使用UCI心脏病数据集进行实验,结果表明IHB算法的参数寻优效果优于贝叶斯、随机搜索等优化算法,IHB-LightGBM模型在各项评价指标也上明显高于随机森林、极端随机树等算法,可以获得更快的预测速度和更高的预测精度。

剂量预测联合参数迭代优化算法的VMAT全自动计划研究

目的设计一种联合深度学习剂量预测和参数迭代优化算法的容积调强放射治疗(VMAT)全自动计划方法。方法选取2018年6月至2021年1月北京大学肿瘤医院既往165例直肠癌患者的VMAT计划开展研究,其中145例用于训练和验证深度学习模型,该模型用于预测危及器官的剂量,20例用于研究比对自动计划和人工计划的质量。该方法从危及器官的预测剂量分布中提取关键的剂量体积直方图(DVH)值作为初始优化参数(IOPs),利用治疗计划系统可编程接口自动创建VMAT计划,通过设计迭代优化算法自动调节优化参数(OPs)。结果剂量预测模型训练后能有效预测出20例测试计划危及器官的关键DVH值,与参考值相比差异均无统计学意义(P>0.05)。20例VMAT自动计划均能满足临床处方剂量要求,对于PTV和PGTV的适形性指数(CI),人工计划与自动计划比较差异均无统计学意义(P>0.05);而PGTV的D1和均匀性指数(HI),自动计划均高于人工计划,分别为0.6 Gy和0.01,两者比较差异均有统计学意义(t=-7.05、-6.92,P<0.05)。自动计划比人工计划的膀胱平均V_(30)下降2.7%(t=3.37,P<0.05),股骨头和危及器官辅助结构(Avoidance)的平均V_(20)分别下降8.37%和15.95%(t=5.65、11.24,P<0.05),并且膀胱、股骨头、Avoidance的平均剂量分别降低了1.91、4.01和3.88 Gy(t=9.29、2.80、10.23,P<0.05)。测试的20例直肠癌患者病例的自动计划平均时间为(71.82±25.48)min。结论本研究利用直肠癌病例验证了一种联合剂量预测和参数迭代优化算法的VMAT自动计划方法的可行性。相比于人工计划,VMAT自动计划无需人工干预,在提高计划设计效率、计划质量和临床资源利用率等方面有很大的应用潜力。

基于优化参数树搜索算法的直肠癌调强放疗自动计划

目的针对调强放疗(IMRT)计划大量耗费人工及计划质量高度依赖物理师临床经验且差异较大等问题,探讨一种可实现无监督调强放疗自动计划的方案。方法采用Varian Eclipse 15.6治疗计划系统(TPS)自带的脚本应用程序接口(ESAPI)和优化参数树搜索算法(OPTSA)模拟,实现整个计划设计过程。通过ESAPI进行交互,自动输入输出相关参数;利用OPTSA对靶区和危及器官(OAR)的剂量学参数进行评估,并迭代调整优化目标参数来逐步改善,最终获得满足临床需求的IMRT计划。为验证自动计划的有效性,从临床数据库中选取20例既往已完成治疗的直肠癌病例,比较基于OPTSA算法的自动计划和临床人工计划在剂量分布和特定剂量学参数上的差异。结果所有的自动计划均满足临床要求。90%的自动计划质量超过既往人工计划,10%的自动计划则与人工计划质量基本一致。PTV平均适形指数(CI)在自动计划和人工计划中分别为0.88和0.80。与人工计划相比,自动计划OAR剂量学指标平均降低11%。自动计划和人工计划平均运行时间分别为(28.15±3.61)和(36.7±4.6)min。结论利用ESAPI所创建的OPTSA自动计划质量不劣于人工计划。在保证计划质量和一致性的情况下,OPTSA自动计划可缩短计划设计中所耗费的人力时间。