基于平行算法的非扩张映像的最小范数不动点

非扩张映像的不动点问题在近代数学分支中有着广泛的应用,针对这一情况,利用平行算法和最近点投影映射方法,构造一个关于有限多非扩张映像的迭代算法,并且在一定的条件下,证明所构造的迭代序列不仅收敛,而且收敛于这族有限多非扩张映像的公共最小范数不动点。

求解三块变量约束凸优化问题的邻近部分平行分裂算法

考虑线性约束三块变量的凸优化问题,在部分平行分裂算法中选取不同步长参数的基础上,提出一种邻近部分平行分裂算法,并证明该算法的收敛性.该算法通过在部分平行分裂算法中选取不同步长参数的基础上,在一个子问题的目标函数中加入邻近项,建立新的参数条件.与部分平行分裂算法相比,该算法极大放松了参数条件,使算法更具实用性.数值实验结果表明,与已有算法相比,该算法的迭代次数和计算时间均显著下降.

自动铺丝平行等距轨迹规划算法实现

针对复合材料自动铺丝技术轨迹规划问题,提出了一种新的基于测地线的平行等距轨迹规划算法.该算法首先将已知的第一条轨迹线在曲面上等弧长离散得到若干数据点,然后在数据点处曲线切矢和曲面法矢的向量积方向上利用测地线的短程性获得下一条铺放轨迹上数据点,并利用B样条曲线拟和数据点生成铺放轨迹,最后使轨迹线铺满模具表面.算法中测地线利用微分方程组数值求解得到,以曲面曲线弧长为自变量,可实现等距线求解的自适应步长调整和较高的精度.经实际算例验证,该算法简单实用,精度能够满足铺丝技术工艺要求.

三维荧光偏导数光谱结合平行因子算法对石油类混合油液的检测

石油类混合油液的组分检测是三维荧光光谱领域重要的研究内容,由于实际获得的混合油液三维荧光光谱数据存在不同组分光谱重叠严重、数据三线性较差等问题,通过平行因子算法解析时,会出现解析谱与标准谱差异过大或者不能正确判断油种的情况。在验证三维荧光偏导数光谱应用平行因子算法具有可行性的基础上,将三维荧光偏导数光谱与平行因子算法结合,能够提高平行因子算法得到的混合油解析谱与标准谱的拟合程度,实现石油类混合油液组分的准确检测。首先,以十二烷基硫酸钠(SDS)溶液作为溶剂,配制航空煤油、润滑油不同浓度的纯油溶液各15份,将航空煤油、润滑油按照不同浓度比配制9份混合油溶液;并利用FS920荧光光谱仪得到39份三维荧光光谱数据。然后,对三维荧光光谱数据进行预处理:通过扣除空白法去除拉曼散射,并将瑞利散射区域扣除,再利用分段三次hermite插值方法对扣除区域进行插值;利用小波变换阈值去噪法去除光谱数据中的高频噪声,得到预处理完成后的三维荧光光谱数据。最后,利用Savitzky-Golay拟合求导方法求三维荧光光谱的一阶偏导数光谱,并利用平行因子算法对三维荧光光谱和三维荧光偏导数光谱进行解析。将解析谱与纯油标准谱进行比较,实验结果表明:利用平行因子算法对混合油液的三维荧光光谱进行解析时,得到的润滑油解析结果较好,但航空煤油的解析结果存在较大问题。而三维荧光偏导数光谱经平行因子算法解析后,在保证润滑油解析结果的同时,显著提高了航空煤油的解析结果:航空煤油解析谱与标准谱之间的相关系数提升了12.0%(发射光谱)、 6.7%(激发光谱),均方根误差减少了70.4%(发射光谱)、 20.6%(激发光谱)。在三维荧光光谱数据三线性较差的情况下,三维荧光偏导数光谱结合平行因子分析方法优于三维荧光光谱结合平行因子分析方法,实现了对混合油液组分准确检测的目的。

专家系统中不确定性推理平行组合算法的分析与比较

讨论专家系统中不确定推理之平行组合算法的设计问题，提出这些算法应满足的约束条件，对现有的一些平行算法作了分析与比较，指出文中的算法４更为合理．

车辆路线问题的平行节约启发式算法

在分析了车辆路线问题特征的基础上,建 立了数学模型,并给出了平行节约启发式算法。

三维荧光光谱分析中的平行因子算法的改进

针对平行因子算法在三维荧光光谱分析中存在的迭代缓慢、对组分数敏感的问题,提出一种优化迭代公式的改进算法。采用MATLAB编写平行因子改进算法程序,通过扫描自配置油类实验样品,获得三维荧光光谱图,用改进后的平行因子算法分析样品三维荧光数据,实现对样品组分识别,提高了分析结果的可靠度。

拟非扩张映像和伪单调平衡问题的平行混杂超梯度算法

在实的Hilbert空间中首先给出一种平行混杂超梯度算法,其次利用投影算子的性质等证明了该算法所生成的序列强收敛于拟非扩张映像的不动点集和伪单调平衡问题的解集的公共元素,所得结论改进了最新文献的相关成果。

伪单调平衡问题和拟非扩张映像的平行混杂算法

在实的Hilbert空间中给出一种平行混杂超梯度算法,利用范数的定义和投影算子的性质等方法,证明了该算法所生成的序列强收敛于拟非扩张映像的不动点集和伪单调平衡问题的解集的公共元素.

拟非扩张映像族的平行混杂算法及其数值实验

在Hilbert空间中设计出一种新的关于有限族拟非扩张映像的公共不动点的平行混杂算法,并利用投影算子的性质等证明了该算法所生成的序列强收敛于拟非扩张映像族的公共不动点,且给出数值实验说明所提出算法的有效性。

一种求解合作博弈最公平核心的非精确平行分裂算法

针对合作博弈核心和Shapley值的特点,将最公平核心问题转化为带有两个变量的可分离凸优化问题,引入结构变分不等式的算子分裂方法框架,提出了求解最公平核心的一种非精确平行分裂算法.而且,该算法充分利用了所求解问题的可行域的简单闭凸性,子问题的非精确求解是容易的.最后,简单算例的数值实验表明了算法的收敛性和有效性.

可分离凸优化问题的非精确平行分裂算法

针对一类可分离凸优化问题提出了一种非精确平行分裂算法.该算法充分利用了所求解问题的可分离结构,并对子问题进行非精确求解.在适当的条件下,证明了所提出的非精确平行分裂算法的全局收敛性,初步的数值实验说明了算法有效性.

一致Lipschitz映象粘滞平行迭代算法的强收敛性

在实赋范线性空间研究一致Lipschitz映象粘滞平行迭代算法的收敛性问题,在较弱条件下建立了广义渐近Ф-半压缩型映象不动点的粘滞平行迭代算法的强收敛定理,从而推广和改进了有关文献中的相应结果.

基于FPGA的CORDIC算法实现

针对传统CORDIC算法延时大,消耗资源多的缺点,在平行CORDIC算法的基础上提出了一种优化的平行算法。该算法利用二进制转两极算法和微旋转角度编码对低部和高部的旋转方向进行预测,并在高部旋转中利用特定的正反旋转抵消策略来减少旋转次数。采用FPGA对提出的算法进行了硬件设计和验证,结果表明,算法延时,资源消耗和精度较传统算法来说有了明显改善。

双基地MIMO雷达发射功率聚焦的角度估计算法研究

该文针对传统双基地MIMO雷达发射功率在空间发散的问题,提出一种双基地MIMO雷达发射功率聚焦方法。首先,建立了双基地MIMO雷达发射功率聚焦的优化模型,其优化准则为:在感兴趣空域内严格约束优化波束与期望波束的最大误差小于给定门限的前提下,最小化发射方向图的峰值旁瓣功率。同时,构造特殊发射端波束矩阵,不仅能使等效发射/接收导向矢量具有旋转不变性,并且简化了原优化模型,以便采用二阶锥规划理论进行快速求解;其次,利用改进平行因子算法对空间目标的收发角度进行估计,结合发射/接收导向矢量的旋转不变性对平行因子内部最小二乘算法的初始迭代点进行了改进,有效地减小了算法的迭代步数;再次,推导了双基地MIMO雷达发射功率聚焦下多目标角度估计的克拉美罗界(CRB),进一步说明了所提方法的优越性。最后,仿真验证了理论分析的有效性。

基于边沿检测的Maxicode边界定位算法

提出了一种新的基于边缘检测的方法,实现对Maxicode边界的精确定位。该算法不需要对图像进行复杂的计算,如傅立叶变换,图像旋转(坐标映射),矩不变等,它充分利用了Maxicode本身的特点,包括中心定位标志、方向模块、条码四周的静区等,并用相对简单的计算来实现对Maxicode的定位。

一种双参数可调的水声信道自适应均衡算法

针对浅海水声信道固有的随机时-空-频变、高噪、强多径等特性及变化的多径时延扩展,在变步长最小均方(LMS)平行滤波器组(PFB-LMS)算法的基础上提出了一种新的水声通信自适应均衡算法。该算法将变阶数和变步长的调整结合起来,降低了算法对迭代步长和均衡器阶数的敏感度。仿真结果表明,新算法在参数适应性方面优于传统LMS及PFB-LMS算法。

浅海水声信道自适应均衡算法

浅海水声信道是一个典型的带宽受限、时变衰落信道,存在着时变的多径扩展、频率偏移以及随机相位起伏.在水声相干通信中,自适应均衡是克服多径效应、消除码间干扰的主要手段.针对在实际应用中自适应均衡算法对步长参数选择的敏感性,进行了浅海信道水声相干通信均衡算法研究,结合录制的水声信道数据,通过Matlab软件,从星座图、算法收敛特性以及系统的误码特性这3个方面对几种均衡算法的性能进行了分析比较.结果表明,最小均方(LMS)平行滤波器组算法具有自适应调整步长的性能,且能获得较快的收敛速度和较小的误码率,验证了该算法在水声信道中的实用性.

空间平行度误差高精度评定程序研发

符合"最小区域"意义上的平行度误差评定,是精密检测所追求的终极目标。对于基准为平面、被测对象为平面或直线的平行度误差,首先针对基准平面上的测量数据,以高精度平面度误差为目标,创新性地探索符合"最小区域"准则的算法以求取基准平面,从而计算出被测对象的平行度误差值。

基于GLR算法的维吾尔语句法分析研究

采用GLR算法对维吾尔语句子进行句法分析,并且与平行LR算法进行比较,比较它们的分析过程,针对于维吾尔语在单词集上进行句法分析。分析结果采用最优规则,选取最优的句法分析树,对下一步的句法分析研究提供很大的帮助。