基于最小二乘法的不干胶材料柔性版印刷网点增大及补偿研究

不干胶材料印刷品通常采用柔性版印刷,其印刷网点的变化影响着不干胶材料上图像复制的质量,因此需要进行网点增大补偿。本研究设计了柔性版印刷测试版,获取了不同印刷条件下的网点增大数据,基于最小二乘法,借助Matlab软件拟合了网点增大曲线,对比分析了印版硬度、印刷压力和加网线数对网点增大的影响。同时采用“网点实际增大补偿”算法对网点增大进行了补偿,并对补偿效果进行了模拟验证。研究结果表明,镜面铜版纸不干胶材料在柔性版印刷时应选用硬度偏大、加网线数适中的柔性版,并在尽可能小的印刷合压量条件下印刷;采用“网点实际增大补偿”算法对网点增大进行补偿,能较好地控制网点增大,还原印刷阶调。

正交偏最小二乘法探析大承气汤治疗急性胰腺炎多成分多药效关系

目的/意义分析大承气汤治疗急性胰腺炎实验数据,证实多成分多药效关系。方法/过程运用正交偏最小二乘法,分别探析配伍药味、煎煮液的药物成分、血液的药物成分与药效指标的关系。结果/结论配伍药味与药效指标之间、煎煮液的药物成分与药效指标之间、血液的药物成分与药效指标之间均存在一对多、多对一、多对多的作用关系。实验分析结果表明大承气汤治疗急性胰腺炎呈现多成分多药效的特点。

一种高效16位有符号数乘法器设计

为了进一步优化乘法器的性能,提高乘法运算单元的运算速率,本文基于Radix 4 Booth算法和Wallace树压缩结构提出了一种改进的16位有符号数乘法器。其特点包括优化Radix 4 Booth编码方式,有效减小部分积选择电路的面积;改进部分积计算过程,通过优化取反加1的方法直接生成被乘数的相反数,同时采用经典的符号位补偿算法使得部分积阵列变得规整易压缩;提出一种新型42压缩器,采用单个全加器处理压缩器的中间进位,针对每行部分积不同的数据特征,细化处理了Wallace树压缩结构,提高了部分积的压缩效率。基于SMIC 180 nm标准单元库进行了综合与验证,结果表明本文所设计的乘法器关键路径延时为3.94 ns,面积为16246μm^(2),相比于现有的乘法器,本文乘法器的运算速率和综合性能都得到显著提升。

基于个性化最小二乘法的软特征集成实验方法

在生物特征识别技术的研究中,软特征的集成实验一直采用主特征之间的集成实验模型。软特征在适用范围、识别能力等方面与主特征有很大差别,直接使用主特征之间的集成机制无法有效地挖掘和利用软特征中的区分性信息,造成实验结果不够理想和准确。基于此,该文深入分析软特征的特性,提出“有效的互补性”和“个性化集成”两点集成要求,并在量化有效的互补性基础上,结合“最小错误率”目标,利用最小二乘法为每一个用户建立局部集成模型。将集成模型用于人脸识别和指纹识别两个实验场景,验证了该文对问题分析的合理性以及所提方法在提高识别准确率方面的有效性。

基于最小二乘法和BP神经网络的磁流变阻尼器H-B模型参数辨识方法

针对Bingham模型磁流变阻尼器由于剪切稀化效应带来的阻尼力计算误差,在理论和仿真分析的基础上,提出一种最小二乘法和BP神经网络相结合的方法,对磁流变阻尼器H-B模型进行参数辨识,获得各参数与电流的关系,从而对磁流变阻尼器的阻尼力进行准确计算。最后通过磁流变阻尼器实验对理论方法进行验证。结果表明:借助于磁流变阻尼器的仿真分析,最小二乘法和BP神经网络相结合的磁流变阻尼器H-B模型参数辨识方法精确度高、吻合性好,验证了参数辨识结果的通用性及准确性。

基于XMG的乘法器电路等价性验证算法

组合电路等价性验证是数字集成电路设计自动化(EDA)中的重要部分,随着算术电路在现代计算机系统中的占比逐渐增大,传统的等价性验证算法在验证多比特算术电路,尤其是乘法器电路时面临挑战.对此,提出一种基于XOR-Majority Graph(XMG)逻辑表示的组合电路等价性验证算法.首先将2个待验证电路构建成的联接(Miter)电路进行XMG逻辑重写;然后在等价性一致的前提下对XMG的节点个数和逻辑深度进行逻辑重写优化;最后调用布尔可满足性(SAT)求解器和仿真器进行验证,得到最终等价性验证结果.实验结果表明,与ABC,Lingeling等工具相比,所提算法在验证时间上实现了平均489倍、最高1472倍的加速.

矩阵乘法的GPU并行计算时耗模型与最优配置方法

水平矩阵乘竖直矩阵是科学计算及工程领域中的基本计算之一,很大程度上影响了整个算法的计算效率。GPU并行计算是迄今主流的并行计算方式之一,其底层设计使得GPU非常契合于大规模矩阵计算。迄今已经有许多研究基于GPU并行计算框架,针对矩阵的结构设计、优化矩阵乘法,但尚未有针对水平矩阵乘竖直矩阵的GPU并行算法及优化。此外,GPU核函数配置直接影响计算效率,但迄今针对最优核函数配置的研究极为有限,通常需要研究人员针对具体算法的计算特点启发式地设置。基于GPU的线程、内存模型,设计了一种并行水平矩阵乘竖直矩阵乘法PHVM。数值实验结果表明,在左乘矩阵的水平维度远远大于竖直维度时,PHVM要显著优于NVIDIAcuBLAS库中的通用矩阵乘法。进一步,基于GPU的硬件参数,建立了PHVM运行时间的核函数配置最优化理论模型。数值实验结果表明,该理论模型较为准确地描述了PHVM算法运行时间随核函数配置(网格大小、线程块大小)变换的变化趋势,且模型得出的理论最优核函数配置与实际最优运行核函数配置相符。

基于最小二乘法线性回归的火炮身管寿命预测

为直观地判断火炮身管寿命,提出一种基于最小二乘法线性回归的预测方法。根据靶场身管参数试验数据分析火炮身管内径、药室长、弯曲度随射弹数增加的变化规律;利用最小二乘法线性回归建立火炮身管磨损量与射弹数的关系式;对某型火炮身管寿命进行预测。结果表明:该方法能够较为准确地预测出火炮身管寿命且算法简单,便于推广使用,可为火炮射击、退役报废等提供重要参考。

一种高效能可重构1024位大数乘法器的设计

在SM9加密等算法中经常使用大数乘法,为了解决大数乘法中关键电路延迟过高、能耗过大的问题,设计了一种基于流水线的可重构1024位乘法器。使用64位乘法单元和128位先行进位加法单元,分20个周期流水产生最终结果,缓解了传统乘法器中加法部分的延时,实现电路复用,有效减小能耗。在SMIC 0.18μm工艺库下,关键电路延迟2.5 ns,电路面积7.03 mm^(2),能耗576 mW。

基于最小二乘法的锂离子电池参数辨识方法研究

目的针对使用戴维南等效电路模型对锂电池进行参数辨识不够精确的问题,提出一种二阶RC等效电路模型并对锂电池进行参数辨识。方法通过脉冲放电实验得到锂电池的相关数据,在MATLAB上使用最小二乘算法对所建立的二阶RC等效电路进行参数辨识,并对不同SOC(State of Charge)下锂电池各个参数的变化情况进行分析,通过计算锂电池的端电压来判断参数辨识的精确度,最后将辨识结果与戴维南等效电路模型所辨识的结果进行对比并分析。结果随着锂电池SOC下降,锂电池的各个参数会有轻微的波动,在锂电池的SOC处在较低的水平时,锂电池的各个参数变化比较剧烈,这是由于锂电池的化学浓差极化所导致的,当将辨识的参数用来求解锂电池的端电压时,随着时间的推移,发现锂电池的端电压的误差波动比较稳定,且最大误差不超过0.05 V,反观使用戴维南等效电路模型求得锂电池的端电压误差波动比较大,且最大误差超过了0.08 V。结论在锂电池参数辨识上二阶RC等效电路比戴维南等效电路更加准确,能够更好地描述锂电池的动静态特性,为后续对锂电池的荷电状态估计提供了有力的基础。

基本模型:指向乘法数量关系的一致性

数量关系教学中存在“关注问题具体特征,忽视量与量之间内在关联”的问题,这一认知局限主要源于对“数量关系一致性”的关注不足。因此,对于乘法数量关系的教学,教师应聚焦一致性,在分析问题、探讨价值的基础上,以基本模型为抓手开展教学。实施中可采用以下策略:低段教学聚焦“每份数”,夯实认知起点;线段表达,凸显乘法的内在联系;融合多元,构建统一模型;拓展应用,彰显模型价值。

基于最小二乘法的光污染治理研究

虽然城市化带来了许多便利,但也给人们带来了许多问题,例如,污染,其中光污染[1]就是一个非常严重且容易被忽视的问题。近年来,光污染问题变得越来越严重。解决问题要建立光污染的度量标准基础之上,并因此提出减少光污染的干预策略。一个明亮的城市通常代表着城市的经济发展和良好的基础设施,但超额的亮度可能会浪费电力,对人体造成伤害,甚至影响生物多样性。

最小二乘法在飞机航迹关键点提取中的应用研究

随着态势感知手段的发展,飞机航迹点的更新频率已经发展到秒(s)级,海量的航迹点数据一方面促进军事应用人员对实时态势的精准掌握,另一方面庞大的冗余数据在存储、分析等方面对军事应用人员提出了不小的挑战。当前数据分析技术日新月异,但鉴于指挥控制系统的特殊性,稳定落地的工程化算法仍比较少。聚焦工程实践中的具体问题,提出了一种基于最小二乘法的飞机航迹关键点提取方法,通过构建迭代判别函数,以分段迭代拟合多项式和极值分析法等常见方法为主,实现快速收敛提取航迹关键点。选取典型航迹进行工程化验证,实验表明,该方法提取的结果既最大限度地代表飞机的运动状态,又尽可能地节约计算存储资源,可以较好用于指挥控制系统的工程化实践。

立足整体 关注逻辑 提升素养——“同底数幂的乘法”章起始课教学设计与反思

数学教学中,知识内容学习是明线,思想方法渗透是暗线,能力培养是主线,素养提升是长线.以“同底数幂的乘法”章起始课教学为例,通过新课引入、合作探究、例题展示、实践应用等环节的教学实施,努力追本溯源、寻找知识起点,关注逻辑、构建整体认知,知能并用、提升数学素养.

基于2KNTT的多项式乘法单元设计

在格基抗量子公钥密码算法的基础运算中,多项式乘法在硬件实现上消耗大量的时间.为提高实际运算性能,本文通过分析多项式乘法运算中数论变换的快速实现算法,提出一种面向CRYSTALS-Kyber算法、适应硬件实现的2n次单位根预处理型快速数论变换算法架构,利用小位宽数论变换的并行处理与复杂度低的计算形式来减少运算时间.整体运算架构在结合算法特殊性质后,确定了32路并行的设计模型.在此基础上,设计了一种与该架构匹配的统一化运算单元和数据读写不冲突、地址分配最优的存储单元.实验结果表明,在65 nm的互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺下,97 ns完成一组项数为256、模数为3329的多项式乘法运算,花费108个周期,最高工作频率可达到1.1 GHz,面积时间积为20.7(kGE·μs).

利用最小二乘法的网壳结构点云节点中心坐标提取

为解决网壳结构节点坐标测量困难、处理效率低等问题,本文提出基于网壳结构扫描点云的节点中心坐标提取方法:应用三维激光扫描技术采集网壳结构点云数据并预处理;然后基于设计模型,对初始点云模型进行网壳节点局部点云分割和节点多平面拟合,判定拟合平面的属性特征并修正侧面的法向量方向;最后利用空间约束关系及最小二乘算法求取网壳结构节点的精确中心坐标。以三亚国际免税城项目为例开展应用,结果表明所提方法求取的网壳结构节点中心坐标与全站仪实测结果偏差均值为2.89 mm,效率相比传统方法提高近4倍,较大提升了网壳结构节点中心坐标的提取精度和效率,为后续网壳结构施工偏差复核、幕墙板材的深化设计与加工等工程化应用提供了准确的数据支撑。

基于改进动态偏最小二乘法故障检测方法

目的 针对滚动轴承早期故障的特征信号微弱,在实际运转中由于数据具有时序相关性,使得滚动轴承早期阶段的故障特征提取难度增大等问题,提出一种基于深度分解理论的改进动态偏最小二乘法(DeepDPLS)的滚动轴承早期故障检测方法。方法 首先选择时滞参数使原始数据矩阵形成动态增广矩阵,确定深度分解的阶数;再应用深度分解理论得到分解生成的各个子空间;最后用偏最小二乘法(PLS)计算各个子空间的统计量和控制限,通过将每一个子空间的统计量与其对应的控制限进行比较来判别系统是否发生故障。结果 提出的DeepDPLS与PLS及其相关方法相比,极大地提高了滚动轴承的早期故障检测率;与DeepPLS相比,在一阶分解时故障检测率可达到100%,建立的模型更加精确,能更早地检测出滚动轴承的早期故障。结论 笔者提出的基于DeepDPLS的检测方法对于滚动轴承的早期故障检测是可行、有效的。

基于建构主义学习理论的小学数学教学研究——以“乘法的初步认识”教学为例

建构主义学习理论认为学习者自身已有的知识结构是新知建构的基础,教师的关键作用在于帮助学生突破“最近发展区”,合理建构新知。研究者以“乘法的初步认识”教学为例,分别从“尊重差异,诊断学情”“分类分析,感知算法”“多元表征,理解本质”“挖掘联系,发展思维”四个方面进行分析与思考。

基于最小二乘法的平面度测量系统设计

本文介绍了一种基于最小二乘法的平面度测量系统,旨在解决平面度测量中面临的困难和局限。传统的手工测量方法受到人力速度缓慢和准确性差的限制,无法满足大规模生产的需求。因此,本研究通过倍福可编程逻辑控制器(programmable logic controller, PLC)平台开发了算法和控制系统,以更快速检测工件平面度,判定输出检测结果。经过实际应用验证,采用最小二乘法的拟合算法有效地提高了平面度测量的精度和稳定性,实现了高效的自动化生产。

借助模型转化 凸显数学本质——以“乘法的初步认识”为例

数学建模是数学应用的基本方式,模型思想是数学的基本思想。数的概念、关系、运算等都直接派生自我们的现实生活,是对现实模型数学化的产物。在小学阶段,可借助实际的情境塑造并提升学生的模型意识,这个过程包括实际情境观察、发现提出问题、抽象成数学模型、得到数学结果,可以用具体的模型来解释各种概念、运算及数量关系,从而提升学生的模型意识。