特征统计算法(CSA)在堆芯装料方案优化中的应用

针对压水堆堆芯装料优化问题的特殊性,采用了一种更适合于全局优化算法——特征统计算法来求解。本文阐述了该算法的搜索原理以及如何将其应用于堆芯装料优化问题;编制了装料优化程序SCYCLE,应用该程序在2个不同类型的实际堆芯模型上进行了计算,并与其它算法的计算结果进行了比较。结果表明,SCYCLE程序在求解装料优化问题方面具有很高的搜索效率和很好的全局性。

特征统计算法及其在NP组合优化问题上的应用

特征统计算法是为了解决复杂多极值优化问题而开发的一种新的全局优化算法。为了检验该算法的性能,应用它在一类具有代表性的NP组合优化问题-旅行商问题(TSP)上作了计算。结果发现,该算法虽不是专为TSP问题而开发,却在该问题上取得了很好的结果。所得到的结果表明,特征统计算法可以作为解决这类NP组合优化问题的一个新的途径。

基于换料优化基准问题的特征统计算法研究

利用压水堆换料优化基准问题,对文献提出的特征统计算法进行了研究,结果表明,特征统计算法可以比较高效地搜索到接近全局最优的解。此外,论文还利用基准题对特征统计算法的优化搜索机理进行了直观的演示。

基于网格运动统计算法和最佳缝合线的密集重复结构图像快速拼接方法

针对常用的图像拼接算法对具有密集重复结构的图像会产生大量误匹配点从而出现明显鬼影且耗时较长的问题,将网格运动统计(GMS)算法与最佳缝合线算法相结合,提出了一种密集重复结构的图像快速拼接方法。首先,在图像的重叠区域提取大量粗匹配点;接着,采用GMS算法进行精匹配,然后在此基础上估计变换模型;最后,采用基于动态规划思想的最佳缝合线算法完成图像拼接。实验结果表明,将所提算法应用于两组具有密集重复结构的图像上,不仅可以有效消除鬼影,得到理想的拼接效果,而且显著减少了拼接时间;平均拼接速度分别是传统尺度不变特征变换(SIFT)和加速稳健特征(SURF)算法的7.4倍和3.2倍,分别是结合区域分块的SIFT算法和SURF算法的4.1倍和1.4倍。所提算法能够有效地消除密集重复结构拼接时的鬼影,同时缩短了拼接时间。

网格运动统计算法的电力走廊图像拼接

针对电力巡线无人机拍摄输电线路图像具有视差、配准精度低、纹理复杂易出现特征集聚等问题,提出一种基于网格运动统计算法的输电线路拼接方法。首先使用加速“风”算法匹配特征并借助网格运动统计算法保留尽可能多的正确匹配点,然后借助自适应非极大值抑制算法均匀化特征点,再通过尽可能投影算法计算局部单应性矩阵,随后利用随机采样一致性算法得到最优相似变换矩阵并与局部单应性矩阵加权叠加,最后完成图像配准融合。经实验表明:与常用算法相比,所提算法的视觉感观最佳,配准误差最小,拼接效率最高。

局部文本特征选取算法的比较和改进研究

本文通过实验比较了互信息、X^2统计算法和优势率三种算法在用于局部文本特征选取时对文本分类性能的影响。实验结果显示，在应用于局部特征选择的情况下，文本特征选取算法仍然可以将特征空间的维度降低90％以上，而不降低文本分类的性能。同时，我们发现在应用于局部文本特征选取时，优势率算法的性能不如互信息和X^2统计算法。另外，对于K最近邻分类算法，随着足值的增大，文本分类的查准率在增加，而查全率在降低。最后，本文详细分析了造成这三种算法性能差异的原因，并提出了一种改进算法，来提高优势率算法应用于局部文本特征选取时的性能。

特征统计算法换料优化程序CSA针对实际工程设计要求的改进研究

为了将自主开发的特征统计算法(CSA)燃料管理优化程序用于实际核电厂堆芯换料设计,需要针对换料设计中的一些特殊工程要求进行相应的改进。本文以岭澳核电站堆芯为计算模型,针对这些工程要求对原有CSA程序进行了改进开发,并分别在无可燃毒物堆芯、有可燃毒物堆芯以及平衡循环堆芯换料设计问题上进行了测试验证。最终的结果证明,CSA程序经过相应的改进后,完全可以真正用于核电厂堆芯换料设计和优化。

基于CSA算法的快堆堆芯燃料管理研究

CSA(Character Statistic Algorithm)算法是由清华大学核研院研究开发的特征统计算法,目前已可用于压水堆的堆芯燃料管理。采用CSA优化算法结合快堆堆芯计算程序HNDB,对快堆的平衡循环换料进行优化,计算结果说明CSA算法可以很好地用于快堆的平衡循环换料,可为快堆堆芯燃料管理程序的开发提供借鉴。

基于特征的等高线数据聚类方法

针对地理线要素具有的分形特征,将小波分解算法和数值统计算法结合起来,提出并证明等高线小波分解后各层细节分量与复杂度之间具有对数线性的关系,从而计算出等高线的复杂度。再结合等高线自身的位置关系,给出等高线的分类标准,将等高线进行聚类,从而降低图形处理时等高线图形的密度和所需要的等高线的数据量,减少等高线相交的可能性。

中国先进研究堆水平孔道屏蔽设计优化研究

考虑辐射安全和经济性,对中国先进研究堆(CARR)的水平烫源孔道作了屏蔽设计优化研究。通过分步计算,克服了MCNP4C在计算粒子深穿透问题中的耗时、结果差的缺陷。再建立模型,将转门的屏蔽设计优化问题转化为屏蔽材料的组合优化问题。使用特征统计算法(CSA)结合ANISN程序,编写屏蔽设计优化程序。经过大量方案的筛选,很快找到了符合辐射安全、经济性和材料的机械特性的屏蔽设计优化方案optCH2;用MCNP4C程序计算了优化的方案,并与原方案做了比较。结果表明,optCH2方案的安全性能和经济性都比原方案提高很多。

含有可燃毒物的压水堆核电站堆芯装料设计优化研究

含可燃毒物的压水堆装料优化是燃料管理优化研究中的难点,应用通常的脱耦方法和优化算法效率低、全局性差。研究提出局部脱耦方法用以简化问题规模、缩小搜索空间,选择特征统计算法进行优化方案的搜索。利用局部脱耦方法结合特征统计算法研制出压水堆核电站堆芯LP和BP耦合装料优化程序CSALPBP。使用该程序对大亚湾第10循环和第12循环进行了装料优化计算。结果表明CSALPBP程序在求解含可燃毒物的压水堆装料优化问题方面具有很高的搜索效率和很好的全局性,能够较好地解决含可燃毒物的压水堆堆芯装料优化难题。

含可燃毒物的压水堆堆芯装料优化

含可燃毒物的压水堆堆芯装料优化是燃料管理优化研究中的难点。应用通常的优化算法效率低、全局性差,特征统计算法更适合求解该优化问题。本研究克服了原特征统计算法装料优化将组件布置(LP)优化和新组件可燃毒物配置(BP)优化脱耦处理的缺陷,对LP和BP同时进行优化,结合堆芯分析程序CYCLE2D,成功地研制了压水堆LP和BP耦合优化程序CSALPBP。用该程序对大亚湾2号机组第10循环进行了堆芯装料优化计算。结果表明:CSALPBP程序具有很高的搜索效率和很好的全局性。

研究堆堆芯换料优化研究

利用特征统计算法(CSA)与先进格林函数节块法相结合,对研究堆平衡循环换料进行优化研究,以重水区热中子注量率最大为主要目标,得到了优于手工优化方案的平衡循环倒换料方案。

竞争层结构可调SOM网络在中药模式识别中的应用

针对经典SOM算法无法准确反映原始数据的特征信息,提出了竞争层结构可调的SOM算法——CSA-SOM算法。该算法增加了竞争层神经元动态调节的步骤,调节的依据是不断比较原数据的位置信息和映射后低维空间的位置信息,使两者最终能趋于一致。因此降维后的数据能够较好地保持原数据的特征,包括距离信息、角度信息以及分布信息。该算法有效地实现了红景天药材的准确清晰分类。算法理论分析和实验结果均表明,CSA-SOM算法是一种快速、准确的数据内在规律映射可视化算法,与SOM算法相比,CSA-SOM算法的特征映射效果比较好,解决了SOM算法会使映射后数据结构发生扭曲的问题。

CARR堆冷源孔道组合屏蔽优化设计

CARR堆冷源孔道组合屏蔽优化设计是通过使用CSA算法结合一维SN程序ANISN编写的屏蔽优化程序,得到屏蔽部分屏蔽材料的优化组合,使闸门关闭时混凝土墙外侧总剂量率达到最低剂量率水平。

基于截面偏差的堆芯功率分布重构方法研究

提出了一种将功率偏差归结为组件等效截面偏差的堆芯功率分布重构方法。通过对影响功率分布的各种因素进行分析,引入组件截面偏差从而构造出功率偏差,然后将功率重构转化为一个多极值优化搜索问题。采用全局搜索能力较强的特征统计算法(CSA)对影响因素进行了搜索和复现。以秦山二期核电站2号机组为例,选取氙毒波动和慢化剂温度场变化两个因素进行了测试。结果表明,对于所构造的例题,本方法可成功搜索出影响因素,重构后最大功率偏差从5%降低至0.1%,初步验证了本方法的可行性。

基于出租车订单轨迹数据的城市居民出行需求区域挖掘

为了深入挖掘城市居民的出行特征与出租车运营的时空规律,通过定义上客热点区域、高收入订单区域、高平均订单收入区域、高收入上客区域为目标区域,比较分析目标区域的时空分布规律,以西安市为例挖掘城市居民出行需求区域的时空分布特征。首先,使用正六边形的泰森多边形对研究区域进行网格划分;其次,通过确定订单总量、里程利用率、每小时平均收益、平均载客时间、平均载客距离、平均空驶距离6项指标建立灰色决策模型,得出西安市出租车运行效率较高的时段,并基于焦点统计算法提取目标区域。研究结果表明:在08:01~09:00、14:01~15:00、17:01~18:00、21:01~22:00这4个时间段中西安市出租车运行效率较高;高收入订单区域的分布代表了居民的长距离出行需求分布,其时空变化较小,主要聚集在交通枢纽附近;高平均订单收入区域大部分都在西安市主城区外,存在居民出行需求难以满足的问题;由于交通拥堵等因素的影响,出租车上客热点区域并非完全是高收入载客区域。研究成果对于西安市居民出行特征分析,出租车司机收入提升,以及城市公共交通规划部门政策制定具有一定的借鉴。