基于支持向量机的复合柱体目标参数反演

用支持向量机(support vector machine,SVM)结合双共轭梯度-快速傅里叶变换方法(BCG-FFT)重构二维金属/介质复合结构柱体目标参数。采用BCG-FFT方法数值模拟复合结构目标的散射特性,以散射电场作为训练样本提供给支持向量机学习,经过适当的离线训练,建立支持向量机逆散射模型,实时重构了复合柱体目标的几何、电磁参数;在相同的条件下,采用人工神经网络(artificial neural net-works,ANN)方法对复合目标参数也进行了重构;比较分析了训练样本信息的差异对支持向量机重构精度的影响。与ANN方法的结果比较表明:支持向量机方法能有效地用于复合结构目标参数反演,且具有较高的精度。

改进梯度倒数加权滤波红外弱小目标背景抑制

红外弱小目标易淹没在复杂的起伏背景中,为了提高后续目标的检测能力,往往需要通过抑制背景来增强目标信号。传统梯度倒数加权滤波对背景边缘缺乏稳健的适应性,本文提出了改进的梯度倒数加权滤波算法,即通过建立背景局部区域相关函数,利用背景局部统计特性自适应调整滤波参数,能较好地适应剧烈变化的背景,提高背景抑制能力。实验表明,改进的梯度倒数滤波器能对图像背景进行有效的抑制,总体性能优于其他背景抑制方法。

基于数字孪生的铣削参数动态多目标优化策略

为解决机床性能动态变化过程中的铣削参数动态多目标优化问题,提出一种基于数字孪生的铣削参数动态多目标优化策略。首先采用梯度提升回归树算法构建加工参数与加工结果间的非线性映射关系;然后基于动态非支配排序遗传算法进行铣削参数动态寻优;最后在Pareto最优解的基础上,结合层次分析法和理想解相似度顺序偏好法建立决策分析模型并进行可视化分析排序。该策略能够针对机床整个运行时段提供符合当前机床特性的最优铣削参数取值方案,从而保证加工质量和加工效率。

层状半空间弹性参数非线性迭代反演

对层状半空间弹性参数的反演这一具有较强的工程应用价值的问题进行了研究 .先通过引入共轭波函数给出了泛函导数的表达式 ,然后构造一均方误差函数把反演问题转化为寻求最优解 ,并通过共轭梯度法导出了非线性迭代公式 ,最后进行了数值计算 .数值计算结果表明 。

一类积微分系统最优参数选择问题的数值算法

文章考虑了一类积微分系统最优参数选择问题,推导出目标函数的梯度计算公式,把最优参数选择问题当成数学规划问题利用逐步二次规划法(SQP)进行数值求解,并给出一致的算法.

广义Cury线搜索下一种新共轭梯度法及其全局收敛性

本文对无约束最优化问题：ｍｉｎｆ（ｘ），ｘ∈Ｒｎ，提出一种新的共轭梯度法．该算法中参数βｋ采用一种新取法，并结合广义Ｃｕｒｙ线搜索及ｎ步重新开始策略．在关于目标函数较弱条件假设下，证明了所给算法的全局收敛性．

基于YOLOv4的小目标检测方法研究及应用

为解决复杂施工场景下的小目标检测效果不佳和漏检问题,提出一种基于YOLOv4的改进算法。在检测网络中设计多尺度CAU和SAU上下文特征融合机制,利用全新的特征融合方式增强网络多尺度空间和通道信息表征,在此基础上改善网络特征融合性能。设计CSP_F跨阶段特征融合模块代替原有普通卷积块(CBL*5),防止检测网络梯度消失和网络参数计算量过大。改进模型类别损失函数并进行实验验证,其结果表明,改进算法能满足不同场景检测要求,对小目标有较好检测效果。

二维大地电磁数据的聚焦反演算法探讨

文中简要分析了当前地球物理反演中几种常用的模型目标函数,并根据聚焦反演成像方法的基本理论,在大地电磁反演目标函数中引入了一个新的稳定泛函,以代替传统最小构造或最大平滑准则下的模型目标函数。通过对自适应正则化共轭梯度法解最优化问题过程的研究,以及对几个典型模型的试算,并将其结果与传统反演算法结果进行对比分析,表明了本文方法的正确性和较高的计算精度。最后对雷—琼拗陷一条实测的测线的MT资料进行聚焦反演成像处理,并与同一测线的地震资料进行对比表明,聚焦反演结果具有很高的准确性。

几种优化算法在浅海匹配场反演中的性能比较

在分析模拟退火算法、遗传算法、差异进化算法、下山单纯形差异进化算法的优化机理的基础上,定量比较了上述算法在浅海匹配场反演中的效率差异。模拟退火算法与遗传算法只使用目标函数值信息在参数空间搜索全局最优值,效率低且易受参数间耦合的影响。差异进化算法使用种群中个体间的距离与方位信息在参数空间中搜索全局最优值,优化效率随着优化过程的进行而下降。下山单纯形差异进化算法将下山单纯形算法融入差异进化算法,增强了差异进化算法的寻优能力,混合算法对目标函数梯度信息敏感的特性使得这一算法具有较强的解耦能力。浅海匹配场反演仿真算例从最优参数反演结果、最终目标函数值、反演时间等方面检验了上述算法的反演效率。

基于角度域共成像点道集的微分相似优化法偏移速度分析

微分相似优化(Differential Semblance Optimization,DSO)法是一种可以有效避免非线性最小二乘反演过程中不聚焦问题的速度反演方法。基于DSO原理的波动方程偏移速度分析将成像道集的聚焦或者拉平程度作为速度判定的准则,其目标泛函具有良好的凸性,可以有效避免局部极值问题,目标泛函的梯度较为光滑,并且对地震数据中低频成分的要求较低,对速度模型中背景速度的估计较为准确。一般情况下,DSO方法利用偏移距域共成像点道集建立目标泛函,文中利用角度域共成像点道集建立目标泛函对速度的准确性进行判定。模型试算结果表明,通过角道集可以更加直观地对速度的准确性进行判定,并且准确反映速度与深度的对应关系。

基于逆散射成像条件的最小二乘逆时偏移

最小二乘逆时偏移(LSRTM)相对于常规逆时偏移(RTM)具有分辨率更高、振幅更准确、噪音更少等优势,可以对复杂的地质构造进行有效的成像.这种迭代更新反演成像方法十分依赖目标函数的梯度质量和计算效率.当地质模型中存在强反射界面或者记录中存在折射波时,基于常规互相关成像条件(CCC)的最小二乘逆时偏移梯度会包含很强的低频噪音,从而使反演的收敛速度和成像质量降低.为此,本文在最小二乘逆时偏移的梯度中引进了逆散射成像条件来压制这种低频噪音,并以此提出基于逆散射成像条件(ISC)的最小二乘逆时偏移方法.数值模拟结果表明,两者计算耗时基本一致,但逆散射成像条件能高效压制梯度中的低频噪音,从而使反演过程中收敛加速,成像质量得到显著提高.

耦合能量和熵产分析的热电制冷器多目标优化

能量和熵产最小化理论已广泛应用于热电系统优化,然而平衡制冷量最大化和熵产最小化的热电系统参数优化研究较少。本文基于能量平衡和熵产最小化理论,通过效率单元法和稳态热传递,建立了热电制冷器(TEC)的热力学数学模型,并评价系统的热力学性能。在固定冷端温度条件下,考虑热物性参数的温度依赖特性,研究了包括热电臂臂长L、半导体对数N及面积比率F等几何参数对制冷器制冷量和熵产的影响。同时,构建了多目标函数J以实现制冷量和熵产的耦合,并利用简化共轭梯度法(SCGM)对系统参数进行多参数多目标的优化。结果表明,多参数多目标能有效优化热电制冷器的性能,相比于初始几何结构,耦合评价指标J下降约为初始值的30%。

It随机微分方程的一个反问题

对于一个含有未知参数的It(?)随机微分方程中,针对某一实际问题,如果该方程解的值可以量测得到,则可以依据这些量测值,反求方程的未知参数.这就是本文考虑的It(?)随机微分方程之反问题.本文将其转化成一个优化问题,首先研究了It(?)方程的解关于参数的连续依赖性及可微性,进而计算出优化目标泛函关于参数的梯度,最后使用拟牛顿信赖域法来确定未知参数的最佳近似值.

N掺杂和N-V共掺杂锐钛矿相TiO_2的第一性原理研究

采用基于密度泛函理论的投影缀加平面波方法和广义梯度近似加Hubbard参数的似近,研究了锐钛矿相TiO_2,N掺杂TiO_2和N-V共掺杂TiO_2体系的基态原子构型、电子结构.结果表明,N掺杂后,其晶胞体积比末掺杂时要略微增大,基态构型并未发生明显变化,而N-V共掺杂时,对称性被破坏,V原子向N原子附近靠近.计算得到的锐钛矿相TiO_2带隙E_(gap)为3.256 eV,与实验值3.23 eV非常接近.N掺杂TiO_2带隙降低了0.4 eV,而N-V共掺杂带隙降低至2.555 eV.此外,N-V共掺杂会在价带顶和导带底之间形成受主和施主能级,这种能级对光生电子-空穴对的分离是非常有利的,降低了再次复合的概率.因此,N-V共掺杂TiO_2可以有效地提升TiO_2作为光催化剂的催化能力.

结合反问题技巧对一维海温模式变分资料同化的理论分析及数值试验

以一维海温模式为例,采用变分资料同化技术及处理数学物理反问题的技巧,对初始条件、边界条件和模式参数等进行最优估计和确定。为了克服反问题中不适定性带来的困难,例如对于依赖于时间和空间的模式参数的估计,引进了反问题中的正则化思想,在目标泛函中增加了稳定泛函,其目的在于克服不适定和计算不稳定。数值试验结果表明,与采用通常的变分同化技术相比,引进正则化思想以后的变分同化技术,无论目标泛函的下降速度、迭代收敛速度,还是解的精度都有较明显的改进。