阻尼最小二乘重构算法对颅内局灶性双向电阻抗扰动目标辨识能力的评价研究

目的 :评价阻尼最小二乘重构算法对颅内局灶性双向电阻抗扰动目标的辨识能力,分析该类目标对电阻抗图像重建质量的影响。方法:基于三维颅脑模型构建局灶性双向电阻抗扰动目标,利用阻尼最小二乘重构算法对其进行成像,选取位置误差及分辨率作为评价成像性能的参考指标。结果:在颅内局灶性双向电阻抗扰动目标存在情况下,电导率变化较大或体积较大的目标在图像中更易被辨识,而电导率变化较小和体积较小的目标在重建图像中表征不明显,提示可能会造成重建图像在某些情况下不能真实地反映原发性脑出血目标的位置和变化信息,同时会影响算法重构精度,使位置误差和分辨率出现较大波动。结论:在重建算法中,针对双向电阻抗扰动目标成像引入线性度修正矩阵,有助于提高动态图像对双向扰动目标的辨识能力,进而提升电阻抗成像对临床脑出血的表征。

阻尼最小二乘算法CARS光谱温度拟合

为了解决相干反斯托克斯喇曼散射(CARS)光谱CARSFT计算程序在温度拟合过程中,对初值依赖大、测量光谱信噪比差、不易收敛的问题,通过分析非线性迭代算法,采用了阻尼最小二乘算法对氮气CARS光谱进行温度拟合。针对CARS理论光谱计算公式较为复杂的特点,采用数值差分的方式来获得迭代计算时所需要的设计矩阵。分析了横向偏移、纵向偏移和温度三个主要参量对拟合残差的影响,发现纵向偏移的初值设置对温度拟合影响较大。拟合温度2000K时的标准理论CARS光谱,设置偏离较大的初始值,采用阻尼最小二乘法获得了较好的结果。迭代计算167步后,温度拟合为2 005.6K,残差为0.027 463。拟合光谱信噪比较差的CARS光谱,阻尼最小二乘法也能稳定收敛。结果验证了阻尼最小二乘法对初值的依赖不大,并且当拟合谱信噪比较差时也能收敛,可用于在恶劣环境下CARS测量光谱的拟合。

用阻尼最小二乘优化算法实现电力系统综合静态负荷建模

针对电力系统传统静态模型在电压稳定性分析中应用的局限性,采用阻尼最小二乘优化算法实现了电力系统综合静态负荷建模.通过对仿真结果的分析,验证了模型的描述能力和算法的可行性.

GIS数据误差处理的阻尼最小二乘算法

应用非线性最小二乘平差方法阻尼最小二乘法研究了数字化数据误差处理 ,并将该方法与最小二乘条件平差进行了比较。理论和实验表明 ,在处理较大数字化数据误差时采用阻尼最小二乘平差方法 ,减弱了在条件方程线性化过程中产生的模型误差 。

基于最小二乘法的场景重构目标车辆预测算法

在场景重构时,由于传感器(雷达、摄像头)自身或环境原因,造成前方目标车辆短暂丢失,导致目标车辆显示不连续,影响驾驶体验。本文介绍一种以最小二乘法为核心,加上必要约束条件的预测算法,以消除或者改善前述问题。

半航空瞬变电磁自适应正则化-阻尼最小二乘算法研究

反演问题一直是地球物理的重点研究问题之一。本文以长导线源半航空瞬变电磁为例,对时间域半航空数据进行一维反演研究。将自适应正则化(ARIA)反演方法和阻尼最小二乘(LM)反演方法相结合,提出一种改进的反演方法:自适应正则化-阻尼最小二乘(ARIA-LM)反演算法。本文选用三层理论模型对比阻尼最小二乘算法、自适应正则化反演算法与本文方法,并使用四层理论地层模型来验证算法的有效性和可靠性。结果表明:该算法在一定程度上对高阻分辨率增强,能有效提高反演的精度及稳定性。

基于粒子群算法和最小二乘法的磁流变阻尼器Bouc-Wen模型参数辨识方法

在磁流变阻尼器阻尼特性试验的基础上,提出一种粒子群算法和非线性最小二乘法相结合的方法,对磁流变阻尼器Bouc-Wen模型进行参数识别;分析辨识获得的各参数与电流的关系,借助曲线拟合工具箱对其函数关系进行拟合;同时利用Simulink工具箱搭建磁流变阻尼器Bouc-Wen仿真模型,并选取不同电流和其他幅值及频率下的正弦信号进行仿真对比分析。结果表明:相比利用粒子群算法辨识的参数进行仿真计算的结果,粒子群算法结合非线性最小二乘法得到的精确度更高;不同电流与其他正弦信号组合工况下的仿真数据和试验数据能够很好吻合,验证了参数辨识结果的通用性及准确性。

双基星载HRWS-SAR系统方位向信号重构的最小二乘算法

双基星载高分辨率宽测绘带合成孔径雷达系统(HRWS-SAR)的方位向信号普遍为非均匀采样,重构其均匀采样信号或多普勒频谱是成像处理的关键步骤。文中将方位照射时间内时变的发射接收距离比近似为常数,利用双基系统与单基系统方位向通道间传递函数的等效关系,建立了一般双基构型星载HRWS-SAR系统的方位向信号模型,构建了方位向信号重构的最小二乘算法,利用传递函数矩阵的Vandermonde矩阵表示有效降低算法复杂度,并给出了重构性能指标信噪比缩放因子及方位模糊比的计算公式。文中对几种典型双基构型的星载HRWS-SAR系统进行方位向信号重构仿真,结果表明最小二乘算法能较高性能的重构出方位向信号的多普勒频谱。

阻尼最小二乘算法研究综述

最小二乘法(LSM)是一种经典的数学优化方法,基本原理是通过最小化误差的平方和以确定数据与方程之间的最佳函数匹配关系。LSM简单易行,在许多领域应用广泛。众多学者对LSM进行广泛研究,提出了各种改进方法,其中比较著名的是阻尼最小二乘法(LMA)。通过研读近几年有关阻尼最小二乘算法文献,将不同学者对阻尼最小二乘算法的改进策略研究进行梳理。

LM算法在二阶过阻尼系统参数估计中的应用

针对二阶过阻尼系统传递函数的参数辨识问题,提出一种根据二阶过阻尼系统阶跃响应估计系统传递函数未知参数的新方法。该方法首先求解出二阶过阻尼系统的阶跃响应表达式,然后定义模型输出与观测数据的差值作为代价函数,将参数估计问题转换为非线性最小二乘问题。通过采用Levenberg-Marquarat算法极小化代价函数,估计出系统未知参数。为确定参数估计的初值,给出采用两点法的参数初值估计方法。仿真结果表明,在含有观测噪声的情况下,提出的方法能有效解决过阻尼二阶系统未知参数的估计问题。

阻尼最小二乘法与模拟退火法结合实现非线性模型参数的估计

将模拟退火法与阻尼最小二乘法相结合,得到对非线性模型参数估计的算法。该算法最大特点是克服了LM算法无法跳出局部最优解和初始值要求高的难题,同时克服了模拟退火法搜索效率逐步降低的问题,同时给出了阻尼最小二乘法编程技巧。本文将该算法运用于植物光合作用光响应新模型对水稻的光响应曲线的拟合,得到的拟合参数与DPS拟合值极为接近,残差平方和比DPS软件更小、相关系数更大。最后给出了该算法的MATLAB7.0程序。

用等厚薄层权重自适应迭代阻尼最小二乘法反演瑞雷波频散曲线

笔者在前人工作基础上提出的等厚薄层权重自适应迭代阻尼最小二乘法 ,能有效地解除对初始模型的依赖。理论模型与实际资料试算结果表明 ,用该算法对瑞雷波频散曲线进行反演 ,具有稳定性好、精度高、分辨能力强的特点 ,并能自动分层和反演地层参数。

基于多新息耦合最小二乘算法的电力系统状态空间辨识

对于广域阻尼控制器的实际工程应用,提出一种实用型电力系统状态空间模型辨识方法。该方法采用耦合最小二乘算法,充分利用辨识过程中的中间数据,避免重复对高维协方差矩阵迭代计算而导致的冗余过程。为进一步提高辨识精度,结合多新息辨识思想,推导多新息耦合最小二乘算法。利用系统中存在的类噪声信号,完成无附加激励下的电力系统辨识。4机2区以及10机39节点系统验证了所提方法具有辨识方便易行、计算量小、辨识精度较高的优点,对于电网结构的不断变化能方便地进行数据的在线更新。

基于可校正强化搜索遗传算法的光学系统自动设计

阻尼最小二乘法(DLS)与遗传算法(GA)均适用于光学系统自动设计,前者搜索效率高但极易陷入局部极值陷阱,后者光学结构参数空间全局搜索能力强但局部搜索能力弱。针对上述问题,提出一种可校正强化搜索GA(CRSGA)。该算法在GA基础上进行了两方面的改进:首先,在GA交叉算子后,引入DLS增强局部搜索能力;其次,引入校正策略,即在下轮迭代前按比例回滚进化后评价函数值变差的个体以校正进化结果。选取双高斯(DG)、反远摄(RT)和有限共轭距成像(FCDI)这3种典型光学系统设计实验以验证CRSGA的有效性,CRSGA优化效果优于DLS、GA,且依次优于商业光学设计软件Zemax阻尼最小二乘法约8.92%、12.19%和9.39%,特别是优化结果分别达到Zemax HAMMER算法的99.98%、94.33%和88.45%。实验结果表明,所提算法对光学系统优化效果良好,可用于光学系统自动设计工作。

非线性最小二乘的遗传算法与常规算法的比较

为克服线性经典平差的不足,对非线性最小二乘进行了研究,主要将遗传算法应用于非线性模型参数估计领域,并采用阻尼最小二乘法和高斯-牛顿法对同一观测数据进行了处理,且对解算结果进行了比较。

由灰度图像重构曲面三维形状算法研究与实现

由物体表面的二维灰度图像重构其三维几何形状法(由明暗恢复形状法),其关键是寻求对应的数学物理模型稳定可靠的数值解法.首先利用变分原理,将一个非线性的双曲方程问题转化为一个泛函的极小化问题;然后应用有限差分思想和非线性最小二乘问题的高斯-牛顿法将泛函中的变量离散化和线性化;最后应用高斯-塞德尔迭代法形成了曲面各点的梯度值及高度值.对合成和实际图像的计算及数控仿形加工实验验证表明,该算法有效可行.

基于最小二乘的短垂线阵匹配场处理

匹配场处理通常要求接收基阵能够覆盖整个水层,如此大尺度的布阵方式严重阻碍了该方法的广泛使用。为了缓解匹配场处理对阵形的苛刻要求,该文提出一种基于最小二乘的短垂线阵匹配场处理技术。该方法把接收阵的声场分解为模态函数矩阵和模态系数向量,并在最小范数意义下用最小二乘算法得到了各阶模态系数的估计值,在此基础上重新构造了短垂线阵的测量场向量,使得重构后的测量场包含更多的环境信息,从而提高了短垂线阵匹配场处理的性能。最后,在典型的Pekeris波导环境中进行仿真,以3种布放在水面附近的短垂线阵为例,分析了匹配场被动定位的性能,并用广义余弦量化分析了不同布阵方式对测量场的影响。结果表明:使用最小二乘算法对短阵的测量场进行声场重构后广义余弦变大,此时短垂线阵匹配场处理的定位性能得到改善,验证了该算法的有效性。

非比例阻尼结构参数识别算法的研究

在地下结构的地震响应中,无限地基的辐射阻尼起着重要的影响,然而其阻尼形式同结构的比例阻尼假定不同。同样,对于施加隔振、减震措施的建筑结构,其系统阻尼也不再满足比例阻尼假定,在结构参数识别中将阻尼阵假定为与刚度阵形式相似的方法不能反映实际结构参数。从研究结构的阻尼模型发发,引入了节点堆积阻尼,这样形成的阻尼与刚度、质量既有一定的联系,又有一定的独立性。以剪切型结构为例对此做了详细说明,结果表明,引入堆积阻尼后,进行参数识别的结构动力学方程是一个非线性识别问题,在此基础上提出了基于最小二乘平均的非线性迭代识别算法。

适用于三坐标测量系统的二次曲面重构方法

在Luk偄cs算法的基础上,提出一种适用于三坐标测量系统的规则二次曲面重构方法,定义了圆柱、圆锥和圆环的最小二乘数学模型,给出了优化算法及迭代初值选取方法。通过仿真试验证明了该算法的正确性和稳定性,并将其应用于自主开发的测量软件系统GMeasure1.0。

时域无网格算法二维TEz波电磁散射模拟问题研究

为了分析目标TEz波电磁散射特性,发展了求解二维TEz波电磁散射问题的时域无网格算法。算法涉及的离散点上的空间导数通过在无网格点云结构上引入函数加权最小二乘逼近确定;数值通量则用近似黎曼解计算确定,通量运算涉及的物理量左右状态值,用二次函数重构替代通常的线性重构以提高计算精度,并沿用四步Runge-Kutta格式进行时间推进求解。论文用发展的算法成功模拟了飞行器主体带外挂等模型模拟的二维情形电磁散射场,并给出了对应的双站雷达散射截面(RCS),展示出电磁波照射方向、外挂尺寸以及外挂与主体的相对位置等因素对主体散射特性的影响。