利用微分进化法确定海洋磁场向下延拓中的最优参数

位场的解析延拓是实现不同高度海洋地磁场相互转换的主要途径,是构建海洋三维磁空间背景场模型的关键技术.针对位场向下延拓迭代法中最优正则化参数及最佳迭代次数难以确定问题,尝试引入微分进化法,以正则化参数及迭代次数为种群变量,以延拓结果的熵值为目标函数,以目标函数最小化为搜索准则,实现两种参数的并行全局寻优.采用实测数据对微分进化法在几种常用的迭代法中最优正则化参数及最佳迭代次数的确定进行了分析,与传统L-曲线准则确定的最优正则化参数及多次试验确定的最佳迭代次数进行对比,结果表明:微分进化法确定的最优参数能使三种迭代法取得最佳迭代效果,延拓结果与真实地磁场最为接近,并且该法计算稳定、自适应强,建议在海洋磁场数据向下延拓中应用.

CONTIN算法及其在测量微凝胶颗粒粒度分布中的应用

颗粒粒径大小决定了微凝胶的相变行为,因此采用有效可靠的手段来确定胶体悬浮液中颗粒的平均粒径及粒度分布是至关重要的。CONTIN算法是分析动态光散射实验数据,获取胶体悬浮液中颗粒粒度分布的有效算法,但目前的最优正则化参数选取策略依赖于颗粒粒度分布的先验条件。为此,本文提出利用V-曲线准则获取最优正则化参数,使用CONTIN算法表征微凝胶悬浮液颗粒系的平均粒径和粒径分布信息。实验结果表明,与V-曲线正则化参数选取准则相结合,利用CONTIN算法可以有效的获取微凝胶悬浮液的颗粒粒度信息。