基于两步迭代收缩法的多稀疏空间图像快速重构方法

由于多稀疏空间图像重构时,像素范围选取过大、峰值信噪比低以及重构时间长,导致图像重构方法存在重构效果差的问题,提出基于两步迭代收缩法的多稀疏空间图像快速重构方法。明确多稀疏空间图像重构存在的问题,在明确问题后,以迭代收缩阈值算法为基础,引入迭代加权收缩算法,结合每一轮迭代结果作为初值,完成图像重构的两步迭代收缩法设计,实现多稀疏空间图像快速重构。实验结果表明:应用该方法后的重构多稀疏空间图像峰值信噪比达到37.9 dB以上,图像重构时间仅为16.0 ms,图像结构相似性达到了0.98以上,并且重构多稀疏空间图像的效果更好,经过实验分析证实了所提方法具备可行性。

存在未知时滞非线性系统的迭代变区间预测迭代学习控制

本文针对机理模型未知的非线性非仿射多入多出(MIMO)离散时间系统,研究了系统同时存在未知时滞和迭代变化运行时间区间的预测迭代学习控制(PILC)问题.首先利用未知时滞的上下界信息建立了一种新型的动态线性化(DL)模型,理论分析表明该模型能够等价描述本文所考虑的存在未知时滞的未知非线性系统.同时,设计一种新的数据补偿机制用以处理由于系统运行时间区间迭代变化而引起的数据丢失问题.基于所建立的DL模型和数据补偿机制,设计了能够同时处理未知时滞和迭代变化运行时间区间的预测迭代学习控制方法.通过严格的理论分析同时给出了建模误差和跟踪控制误差的收敛性质.最后,通过仿真进一步验证了所提方法的有效性.

复合微生态制剂提高迷迭香秸秆的营养成分及品质研究

试验研究复合微生态制剂对迷迭香秸秆品质及营养成分的影响。试验分为在迷迭香秸秆中不添加复合微生态制剂为对照组,添加0.05%、0.10%、0.20%复合微生态制剂为试验组。在发酵7天取样检测。结果显示,添加0.05%复合微生态制剂能够显著提高迷迭香主要成分迷迭香酸和鼠尾草酸的含量及总糖含量(P<0.05);添加0.05%复合微生态制剂能够显著降低木质素含量(P<0.05);添加0.10%复合微生态制剂组粗蛋白含量显著高于对照组(P<0.05);添加0.20%复合微生态制剂组中性洗涤纤维含量显著低于对照组(P<0.05)。研究表明,复合微生态制剂能够显著提高迷迭香主要成分迷迭香酸、鼠尾草酸及总糖的含量,其添加量以0.05%效果最佳;复合微生态制剂能够改善迷迭香秸秆的品质,提高迷迭香秸秆作为饲料的营养价值,其添加量在0.10%~0.20%。

不同迭代重建算法在眼眶CT中的适用性研究

目的:探讨不同迭代重建算法在眼眶CT中的应用价值。方法:回顾性收集2024年1月至2024年3月首都医科大学附属北京同仁医院行眼眶CT检查的31例患者,分别使用混合迭代重建算法(iDose4)和全模型迭代重建算法(IMR)技术对图像进行标准算法和骨算法重建,对比分析不同重建算法图像的平均CT值、噪声(SD)、信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR)以及图像质量主观评分;采用随机区组方差分析比较不同算法重建图像间的客观指标差异;采用多个相关样本的秩和检验比较不同算法重建图像的主观评分差异。结果:不同标准算法重建图像的CT值、噪声、SNR、CNR差异均有统计学意义,与iDose4相比,IMR标准算法重建图像噪声降幅达25%~67%,SNR增加1.3~1.5倍,CNR增加2~3倍;与iDose4相比,IMR骨算法重建图像噪声降幅达70%~96%,SNR增加5~15倍,CNR增加4~31倍;不同骨算法及标准算法的图像质量评分差异均有统计学意义,标准算法IMR1-Brain Routine组评分最高5(4,5),骨算法iDose43 YD组评分最高5(5,5);两名观察者评分的一致性较强,加权Kappa系数0.644~1。结论:眼眶CT中推荐使用混合迭代重建技术iDose4 Level 3重建骨算法图像,使用全模型迭代重建技术IMR Level1重建标准算法图像。

滤波辨识(11):多变量CARARMA系统的滤波递阶广义增广迭代参数辨识

针对多变量受控自回归自回归滑动平均(M-CARARMA)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶递推广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法等。这些滤波递阶广义增广迭代辨识方法可以推广到其它有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。

基于“全产业链”的体育产业链迭代升级:理论诠释、形成机制与实现策略

基于“全产业链”理念,审视体育产业链的主链、辅链、衔接因素等系统结构,对体育全产业链的内涵要义、系统结构、特征洞察等进行理论诠释,剖析主、辅链条和链接因素的形成机制,提出了体育全产业链迭代升级的实现策略。研究表明:体育全产业链是体育产业链的一种高阶状态,是由主链、辅链和链接因素三个部分相互作用与循环运行的一种综合性系统网络结构,即以主链的综合性与同质性、辅链的全面性与支持性、链接因素的精准性与前瞻性为特征。主链的垂直供应和横向协作激发体育全产业链内生动力;辅链的多元互补增强体育全产业链韧性;链接因素的桥梁纽带作用是体育全产业链升级的关键形成机制。最后,研究提出了强化体育全产业链主链结构升级、优化主链与辅链多元互动、提高体育全产业链链接因素资源配置的实现策略。

地震模拟振动台在线迭代控制方法研究

地震模拟振动台试验多采用离线迭代控制(ICS)实现波形的高精度复现,然而,多次迭代将对易损试验体造成累积损伤,同时,非线性试验体连续变化的动力特性将导致离线迭代控制出现精度下降的问题。针对上述问题,提出了一种基于系统矩阵修正的高精度在线迭代控制方法(HRICS)。该方法利用地震动加载过程中的实测数据在线识别系统矩阵,进而选择修正策略,并采用矩阵精度评价指标评估系统矩阵识别精度,若满足精度要求,则采用基于帧或者频率点的修正策略更新系统矩阵,最终使响应信号能够高精度地复现目标波形。通过振动台模型试验验证HRICS方法的有效性,并通过数值模拟研究HRICS方法的在非线性试验体下的控制性能。试验结果表明:HRICS采用频率点修正策略能获得最佳的控制效果;HRICS方法对目标信号的再现精度明显高于ICS方法第一次迭代后的结果。

迭代算法与柔性结构对离心机振动台控制性能影响

目前迭代算法和柔性结构对离心机振动台控制性能的影响尚缺乏认识,尤其铰接装置作为柔性连接结构在许多离心机振动台上得到应用,以减小离心力荷载下台面和吊篮变形对作动器安全带来的危险。以一套负载1500 kg离心机振动台为样本,采用不同强度、频带的典型地震波为控制目标,探讨了有无迭代算法、柔性结构条件对离心机振动台的控制性能影响。结果表明:20~200 Hz频宽范围内,迭代算法对最大峰值误差、平均峰值误差、平均谱面积误差的影响可忽略。采用迭代算法前后平均峰值误差分别为5.90%,6.15%,平均谱面积误差分别为5.02%,4.94%。柔性结构对于加速度峰值≤7.5g地震波的复现精度有显著影响,尤其是80~150 Hz高频段;对于加速度峰值≥20g地震波的复现精度影响,在频宽20~120 Hz可忽略,但对于120~170 Hz频段的小幅值成分的复现能力影响不容忽略,逊于无柔性结构条件。同时,在无柔性结构条件下对比了不同负载、同一输入荷载的实测输出波,发现两输出波的峰值误差与谱面积误差均无明显差异,证明了离心机振动台具有良好的重复性和稳定性。研究方法和结论,对提高离心机振动台控制性能的影响因素认识和改进设计方法,具有重要指导价值和科学意义。

基于迭代二次优化算法的低截获波形序列设计

对抗条件下,低截获雷达通过发射特殊波形防止非合作电子侦察系统截获和检测其发射信号,是现代雷达技术的重点研究方向。该文旨在降低电子侦察系统的功率截获概率,在保证目标的辐射能量基础上,针对短时傅里叶变换(STFT)宽带数字侦察接收机特点,从能量的时频分布的角度将波形设计技术应用到无源对抗领域。首先,建立STFT宽带数字侦察接收机检测低截获模型,利用2次优化模型,将低截获问题转变为恒包络序列迭代优化问题;然后,为了获得较好的自相关性能,利用辅助标量,将优化模型转化为2次和形式,结合迭代算法得到了所提低截获波形序列;最后,讨论了计算复杂度。从仿真结果上看,所提序列比常见相位编码信号在相同的接收信噪比下具有更优的低截获能力,另外,引入Pareto权对所提序列的自相关特性进行控制,有效地提高了设计灵活性。

数字平台互补者经验对迭代创新的影响研究

基于经验学习视角,以中国地区iOS平台上的移动应用程序为研究样本,通过双向固定效应模型,实证探究互补者经验与其产品迭代创新之间的关系,以及平台主进入的情境效应。研究表明,互补者生态经验丰富度对产品的迭代新颖性、迭代敏捷性有促进作用,产品经验多样化对迭代新颖性和迭代敏捷性有正U形影响。进一步,基于平台治理视角发现,平台主进入在互补者经验和迭代创新之间起着重要的情境作用。具体而言,平台主进入削弱互补者的生态经验丰富度对迭代敏捷性的促进作用,同时也会削弱产品经验多样化对迭代新颖性的正U形作用。

“智改数转”背景下常州制造业迭代升级研究

当前常州产业发展面临各种新挑战,通过分析常州产业在演进过程中所经历的三个重要时期,提出在“智改数转”背景下推动常州制造业迭代升级的主要举措与建议,旨在提高产业智能化水平、优化产业结构、提升产业竞争力,以期促进常州地区经济增长,创造更多就业机会,从而推动常州产业的可持续发展。

基于迭代重加权的子阵级MIMO雷达角度超分辨算法

针对子阵级多输入多输出(MIMO)雷达阵列孔径数量有限带来的高方向图旁瓣问题,构建了子阵级MIMO雷达收发信号和多子阵角度测量模型,提出了基于自适应迭代重加权(AIR)和p-范数约束下迭代重加权最小二乘(p-IRLS)的角度超分辨算法,分析了两种算法的计算复杂度。在仿真实验中验证了两种算法的性能,并对其在单目标和双目标、以及干扰环境检测中的效果进行了比较分析。仿真结果表明,AIR和p-IRLS算法能够有效降低子阵级MIMO雷达的方向图旁瓣电平,同时实现对目标的角度超分辨。和AIR算法相比,p-IRLS算法在低信噪比和邻近目标分辨性能更突出。

基于数据驱动的范数最优迭代学习控制

在系统模型确定的前提下,传统的范数最优迭代学习控制(NOILC)可以有效提高伺服系统的跟踪精度。但是在实际控制过程中,系统模型参数往往是变化的,从而导致控制器性能的下降。为此,提出了一种基于数据驱动的范数最优迭代学习控制方法。以系统的输入输出为依据,建立系统估计模型的代价函数,对代价函数进行偏微分处理,得到一种基于数据驱动的非参数模型辨识方法,最后将此模型辨识方法和NOILC相结合。实验结果表明:针对时变系统,此控制方法的跟踪误差为NOILC(Norm optimal iterative learning control,NOILC)的57.1%,并且相比NOILC提前5次收敛。因此,提出的方法能有效改善时变系统的跟踪性能。

基于改进涡流搜索算法的外骨骼迭代学习控制

为提升康复外骨骼机器人的步态跟踪性能,提出一种基于改进涡流搜索算法的迭代学习控制方法。首先针对传统迭代学习控制抗扰性差和控制信息缺失问题,引入PD控制器、自适应遗忘因子、误差过渡曲线和控制信息搜索等策略,改进迭代学习控制律;其次,基于多种策略对涡流搜索算法进行改进,提出了一种改进涡流搜索算法,改进后的算法可优化迭代学习控制的PD参数;最后进行行走实验,将提出的迭代学习控制方法与现有的同类算法进行仿真和数值比较,并测试了扰动情况下的跟踪性能。实验结果表明,所提方法的误差更小,跟踪性能更强。该算法改进了迭代学习控制的不足,具有较强的抗扰性能,保证了使用时的稳定性。

高分辨CT扫描结合迭代重建技术在冠状动脉支架评估中的应用

目的探讨高分辨CT(HDCT)扫描结合迭代重建技术在冠状动脉支架血管评估中的价值。方法收集亳州市人民医院2020年8月至2022年12月经皮冠状动脉介入术后行冠状动脉血管造影(CCTA)检查病人61例。根据不同重建方法(Stand+ASiR-V:0%、Stand+ASiR-V:50%、HD Stand+ASiR-V:0%、HD Stand+ASiR-V:50%)重建出A、B、C、D四组图像。分别测量四组图像主动脉、心包脂肪、支架管腔内CT值、SD值(CT_(主)、SD_(主)、CT_(脂)、SD_(脂)、CT_(支)、SD_(支))、支架可视内径,计算CT_(差)、SNR_(主)、CNR_(主)、SNR_(支)、CNR_(支),评估图像主观质量评分,并进行统计学分析。结果A、B组CT_(支)(569.06±85.05、561.51±79.74比506.37±78.45、507.39±69.25)、CT_(差)(30.31±78.59、20.75±79.78比−32.83±74.98、−29.88±73.33)高于C、D组,支架可视内径低于C、D组[(1.85±0.46)mm、(1.89±0.41)mm比(2.15±0.43)mm、(2.14±0.45)mm],差异有统计学意义(P<0.05);A、B两组间及C、D两组间CT_(支)、CT_(差)值差异无统计学意义(P>0.05)。四组间CNR_(支)、SNR_(主)、CNR_(主)均为B组最高,A、D组次之,C组最低,差异有统计学意义(P<0.05)。支架可视内径对CT_(支)、SNR_(支)、CNR_(支)有负面影响,对SD支有正面影响,差异有统计学意义(P<0.05)。图像主观质量评分为D组最高,C组次之,A、B组最低,差异有统计学意义(P<0.001)。结论HDCT扫描能提高支架管腔清晰度,结合迭代重建技术能有效减低图像噪声,提高图像质量,有利于更准确评估冠状动脉支架血管情况。

滤波辨识(12):多变量OEARMA系统的滤波辅助模型递阶广义增广迭代参数辨识

针对多变量输出误差自回归滑动平均(M-OEARMA)系统,即多变量Box-Jenkins系统,利用滤波辨识理念和辅助模型辨识思想,研究和提出了滤波辅助模型递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶递推广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法等。这些滤波辅助模型递阶广义增广迭代辨识方法可以推广到其它有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。

曲线曲面局部最小二乘渐进迭代逼近

作为一种有效的大数据拟合方法,曲线曲面最小二乘渐进迭代逼近方法(LSPIA)吸引了众多研究者的关注,并获得了广泛的应用。针对LSPIA算法拟合局部数据点效果较差的问题,提出了一种局部的LSPIA算法,称为LOCAL-LSPIA。首先,给定初始曲线(曲面)并从给定的数据点中选择部分数据点;然后在初始曲线(曲面)上选择需要调整的控制点;最后,LOCAL-LSPIA通过迭代调整这一部分控制点来生成一系列局部变化的拟合曲线(曲面),并且保证生成的曲线(曲面)的极限是在仅调整这部分控制点的情况下拟合部分数据点的最小二乘结果。在多个曲线曲面拟合上的实验结果表明,为达到相同的拟合精度,LOCAL-LSPIA算法比LSPIA算法需要的步骤和运算时间更少。因此,LOCAL-LSPIA是有效的,而且在拟合局部数据的情况下比LSPIA算法的收敛速度更快。

迭代式创新、双元机会开发对消费升级的影响机制研究

数字经济不仅打破了传统的企业生产模式也改变了消费模式。在数字技术更新换代的环境下,企业要更加重视选代式创新的重要作用,挖掘消费升级的机会。本文运用226家企业的研究样本数据进行实证分析,结果:选代式创新对消费升级具有显著正向影响;选代式创新分别对均衡型机会开发和创新型机会开发具有显著正向影响;均衡型机会开发和创新型机会开发分别对消费升级具有显著正向影响;均衡型机会开发和创新型机会开发在选代式创新与消费升级关系间具有中介作用。企业在寻找符合自身发展的商业模式和新市场的开辟中,要更加重视选代式创新的重要作用,借助双元机会开发视角去探索不同的商业路径,提升消费的渠道和规模,实现价值创造。

可持续迭代的村镇人居环境设计体系研究

目的为建构可持续建设与有机更新下村镇人居环境设计的基本框架,揭示其在不同发展阶段、地域特征和建设主题下村镇人居样本的应对性设计原则与理论,总结村镇设计在经济、社会、技术影响下的迭代及在地化应变,探讨未来村镇人居环境设计的前沿模式。方法基于可视化文献分析法,对可持续村镇人居环境设计进行系统的脉络梳理,并根据可持续设计的路径推演、要素解析、模式特征进行村镇人居环境设计体系的框架搭建,提出村镇人居环境设计的基本原则与适配化设计技术路线。结果构建了可持续人居建设迭代下的村镇人居环境设计体系,通过解析可持续设计的基本构成要素,分析了村镇人居环境可持续设计的动力机制,揭示了其在需求侧、供给侧和承载侧的基本特征及三者的联动关系,提出了四项村镇人居环境可持续设计的基本原则,并总结出三点分类适配化设计思路。结论以综合设计视角,探讨未来中国村镇转型下的设计思想与技术脉络,根据时代背景、在地特征、未来场景,采取动态应变与适配的原则,提出可持续设计模式、方法与路径,为设计学相关研究者、决策者和执业人员提供理论梳理和实践指导。

基于迭代卡尔曼滤波器的GPS-激光-IMU融合建图算法

在当前机器人导航和环境感知领域,室外大尺度场景下的三维激光SLAM一直是一个挑战性问题。由于GPS信号在某些环境下的不稳定性和激光SLAM的误差累积特性,传统算法在大尺度场景下表现不佳。针对室外大尺度场景下三维激光SLAM(同步定位和地图构建)存在的误差累积严重问题,本文提出了一种基于迭代卡尔曼滤波器的GPS-激光-IMU融合建图算法。该算法通过利用惯性测量单元(IMU)数据对机器人状态进行预测,同时以激光和全球定位系统(GPS)数据作为观测,更新机器人状态,推导出观测方程和雅可比矩阵,显著提高了建图的精度和鲁棒性。里程计中融合GPS数据的绝对位置信息以解决长时间运行中的误差累积问题。在特征稀疏的环境中,由于约束不足可能导致算法崩溃,GPS数据的引入可以提高系统的鲁棒性。此外,重力对于IMU数据预测机器人状态起到关键的作用。虽然重力是三维向量,但在不发生区域变化的情况下,其模长是不变的,因此被视为二自由度向量。通过将重力的优化转化为旋转矩阵群上的优化,成功避免了重力过参数化的问题,提高了算法的精度。在室外场景下与其他算法进行了性能测试对比并且验证了在大尺度场景下的鲁棒性和精度,结果表明:本文算法的均方根误差为0.089 m,与其他算法相比降低了54%。