基于无差拍预测算法的双向隔离型AC-DC矩阵变换器高动态电流控制策略

针对双向隔离型AC-DC矩阵变换器采用传统双闭环控制策略存在的控制参数多、整定困难等问题,提出了一种基于无差拍预测算法的高动态电流控制策略,通过引入无差拍预测算法对网侧电流进行控制,以减少控制器参数,消除数字控制时延。考虑到算法中电压电流检测量众多,故采用输入电压观测器以降低检测成本,减小采样误差的影响。变换器采用后级单重移相的调制方法来协调配合无差拍预测算法,其中参考输入电流指令与移相角为双射函数关系,简单易实现。仿真和实验结果表明:采用所提控制策略可以实现网侧电流正弦,功率因数接近于1;直流侧电压稳定,电流纹波率小于1%;直流电流在参考值突变时,跟踪快速且无超调、无振荡;同时,在变换器功率正向传输、反向传输以及正反向切换过程中,采用所提控制策略相比于传统的双闭环控制策略,电流动态调节时间分别缩短了69%、85%、67%。由此证明所提控制策略可以保证变换器良好的输入输出性能,并且相比于传统的双闭环控制策略在切换过程中动态性能得到显著提升。

基于影响矩阵和精英遗传算法的斜拉桥索力优化

由于传统索力优化方法不能自动优化和兼顾全桥结构性能,以及与智能优化算法相结合后存在计算量大、耗时长、效率低和收敛速度慢等缺点,以Ansys和Matlab分别作为结构计算器和主控程序,以最小弯矩能为控制目标,将影响矩阵和精英保留策略引入到遗传算法中,实现成桥阶段的索力优化.该方法能够同时兼顾主梁与主塔的受力特性,而且影响矩阵的应用可以解决每一代都需要有限元评估的问题,大大减少了计算量.与传统的影响矩阵法相比,所提方法在吸取影响矩阵法优点的基础上,还考虑参数迭代过程,可在结构的关键截面添加特殊的约束要求,使得优化过程更加符合实际,而精英保留策略的引入可以提高进化迭代收敛的速度与进化过程的稳定性.最后,通过一个实际工程应用验证了所提方法的可行性.

CT大重建矩阵联合重建算法对肺结节的诊断价值

目的探讨CT大重建矩阵1024×1024联合Karl迭代重建算法对肺结节的诊断价值。资料与方法前瞻性收集2021年10月—2022年5月于大连医科大学附属第一医院行胸部CT检查的500例患者,对CT扫描图像原始数据进行分组重建。A组采用常规512×512矩阵结合Karl 5级重建;B组采用1024×1024大重建矩阵结合不同等级Karl算法重建,获得B1(Karl 6)、B2(Karl 7)、B3(Karl 8)、B4(Karl 9)4个亚组。测量主动脉弓上方的气管腔内(气管区)及左肺上叶无血管区(肺实质)的CT值和噪声值,计算信噪比。由2位医师评价A、B组肺部总体图像质量。比较B组中图像质量最佳亚组与A组病灶显示情况,依据手术病理结果,分析诊断效能。结果B组组内随Karl等级升高,气管和肺实质标准差值逐渐下降,信噪比逐渐升高(F=675.002~2020.903,P<0.05)。B组各项主观评分均高于A组(Z=-15.361~-6.465,P<0.05),B4组主观评分最高。A组和B4组部分实性结节(≤3 mm)和实性结节(6.1 mm~≤3 cm)显示清晰度差异无统计学意义(Z=-2.000、-0.378,P>0.05);与A组相比,B4组结节显示清晰率提升12%~100%;胸膜凹陷征显示差异无统计学意义(χ^(2)=2.143,P>0.05)。以43例手术病理结果为诊断金标准,B4组诊断准确度为65.12%,优于A组的41.86%(χ^(2)=4.674,P<0.05)。结论大重建矩阵联合Karl算法可以获得较好的图像质量,有利于诊断肺结节。

一种求解低秩矩阵补全的修正加速近端梯度算法

设计适应大规模数据的快速算法是求解低秩矩阵补全的重点。文章改变了加速近端梯度算法的步长,对近似函数的近端最优点和上一迭代点增加了一个仿射组合。通过控制仿射系数,能够使得到的新迭代点有靠近原函数的趋势,进而能在保持算法精度的同时提高算法效率。最后通过相应的数值实验证明了算法的有效性和稳定性。

1024×1024重建矩阵结合迭代重建算法在胃部CT血管成像中的应用

目的 探究1 024×1 024重建矩阵结合迭代重建(Karl)算法在胃部血管及肿瘤供血动脉CT血管成像中的应用价值。资料与方法 前瞻性收集大连医科大学附属第一医院2022年3—6月行胃部CT血管成像的胃部肿瘤患者30例,对CT扫描图像原始数据进行分组重建。A组采用常规512×512矩阵结合Karl 5级重建;B组采用1 024×1 024大重建矩阵结合不同等级Karl算法重建,分为B1(Karl 5)、B2(Karl 7)及B3(Karl 9)3个亚组。在轴位图像上测量胃左动脉起始部的腹主动脉、腹腔干、脾动脉、肝动脉及同层面腹壁皮下脂肪组织的CT值和SD值,计算信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)。由2名观察者采用5分法评估各组图像质量。结果 2名观察者主观评价一致性较好(Kappa=0.782~0.789,P<0.05),B1~B3组图像主观评分均优于A组,B2组得分最高(二维评分:χ^(2)=27.309、24.250;三维评分:χ^(2)=21.964、21.294;P均<0.05),30例患者中25例见胃动脉系统参与肿瘤供血,B2组各血管的清晰显示率均优于A组;A与B1、B2组各血管CT值差异无统计学意义(t=-1.918~2.720,P>0.05),B2组较A组血管SD值、SNR、CNR和背景噪声值,除腹主动脉SD、肝动脉CNR外差异均无统计学意义(t=-5.909~5.768,P>0.05);B1~3组图像随着Karl算法等级提高,SD值逐渐降低(F=2.881~27.109,P<0.05),SNR、CNR逐渐升高(F=3.612~12.149,P<0.05)。结论 1 024×1 024重建矩阵结合Karl 7级算法可以改善图像质量,增强胃部微细血管及肿瘤供血动脉分支的显示效果,在临床上有很好的应用价值。

基于矩阵运算加速的改进社区发现遗传算法

社区发现算法是复杂网络领域的重要研究工具,然而传统的社区发现遗传算法在大规模网络下存在初始种群质量不佳和运行效率低下的问题。为此,本文提出一种基于矩阵运算加速的改进社区发现遗传算法。针对初始种群质量不佳的问题,提出一种新的初始化算子,采用闭包系数有偏向地选择节点构建高质量初始社区;针对计算效率低下的问题,基于矩阵运算重构了传统社区发现遗传算法各个算子,使得算法能使用GPU加速,提升计算效率。仿真实验结果表明,在不同规模的真实网络和LFR合成网络下,本文算法既能保证良好的划分精度,又展现出较其他主流同类算法更高的计算效率。

基于Hession矩阵的电子元器件针脚检测算法

针对现有的电子元器件针脚检测算法准确性低和适应性差的问题,提出了一种基于Hession矩阵的元器件针脚检测算法。该算法是基于Hession矩阵检测算法,给定元器件针脚尺度只检测对应半径的斑点后,融合重叠度、圆度等斑点检测参数过滤得到初始的针脚区域,最后用轮廓跟踪算法检测图像中的连通域作为掩膜与初始的针脚区域相乘后得到最终的针脚区域。实验结果显示:该算法能准确地检测出多种类型元器件的针脚,具有更高的适用性。

求解Lyapunov矩阵方程的梯度优化算法

通过Kronecker积将Lyapunov矩阵方程的求解问题转化为优化问题,利用带有回溯的Barzilai和Borwein梯度迭代算法求解无约束最小化问题,并详细分析了其收敛性.通过数值算例说明所推导算法是有效的.

带柔性部件飞行器刚性耦合系数矩阵优化算法

针对目前飞行器刚性耦合系数矩阵算法中按照单元节点规律排列的质量矩阵数据处理难度大,运算维度高的问题,本文提出一种非离散化方法的刚性耦合系数矩阵优化算法,利用在三维模型中可以直接获取的柔性部件质量特性,替代高维度的质量矩阵参与计算,避免了模型离散化误差,在简化刚性耦合系数计算流程的同时,具有提高计算结果准确度的效果,增强了工程设计中的便利性.

基于Hessian矩阵的改进EDlines输电线识别算法

随着电力网络的飞速发展,采用无人机搭载高清摄像头来进行输电线巡检已成常态。为提高巡检的实时性和准确性,本研究提出了一种基于Hessian矩阵的改进EDlines输电线识别算法。首先,通过伽马变换对输电线图像进行预处理,利用Hessian矩阵特征值和特征向量以求取像素点主方向和主曲率,并获得输电线主体轮廓,从而摒弃了传统方法中梯度计算锚点和像素方向的繁琐步骤。接着,在主体轮廓基础上连接锚点以得到潜在直线线段像素链,并运用随机抽样一致性(RANSAC)算法来进行线段拟合。最后,根据直线间的距离和角度,迭代拟合以得到最终的输电线。实验结果表明,该方法能应对多种复杂环境下的输电线识别任务,抗干扰能力强,误检率显著降低,为高空输电线巡检提供了可靠的技术支持,具有重要的工程应用价值。

求解M-矩阵绝对值方程的不动点迭代算法

多种不动点迭代方法被用于求解绝对值方程■。受此启发,本研究建立了一种求解M-矩阵绝对值方程的不动点迭代算法,在适当条件下分析了该方法的收敛性,并通过数值算例验证了该方法的可行性和有效性。

改进矩阵算法的电网安全管控方法设计及仿真

为了进一步提高电网管控精度,设计了一种基于改进矩阵算法的含DG电网管控方法。分析了FTU遥信信息在数据传输过程发生的畸变情况,设计了一种同步相量测试装置来获取电流相位参数并判断过电流的流动方向。研究构建了多个算例来验证上述方法对于信息畸变以及处理多重故障方面的可靠性。研究结果表明:去除电源后已经无法检测出过电流,依然能够判断故障发生的位置,采用本方法依然可以实现故障的准确定位。当电源侧区段出现故障并且末端节点出现数据传输畸变,通过信息修正能够实现准确定位。本文管控算法和畸变修正方法满足可靠性要求。该研究有助于提高电网运行效率,具有很好的实际节能意义。

应用于脑机接口系统的动态稀疏矩阵压缩算法

在脑机接口系统中,高通道数神经信号采集是一个核心功能模块,能够为外部计算机设备采集大量人脑中的神经信息;在高通道数神经信号采集中,因其原始数据量巨大,直接传输和处理产生的原始数据会消耗极大的功耗并增加硬件设计上的难度;为解决这个问题,一个有效的方法是在数据传输和处理前依据原始神经信号数据的特点对其进行压缩;神经元动作电位信号具有不应期性即有效信号的时域宽度与信号重复周期之比很小;利用此特点,能够将多通道神经信号的数字标记输出在一定时间范围内定义为一个稀疏矩阵,并对此稀疏矩阵进行特征提取,根据其特征动态地采用优化算法进行数据压缩;所提出的算法在Xilinx平台使用FPGA进行设计与实现,并且将其作为中控硬件在32通道神经信号采集硬件系统上通过实时验证,实验证明提出的动态稀疏矩阵压缩算法可实现83.4%的数据压缩率。

基于表面肌电非负矩阵分解算法的鸽子机器人后肢运动控制策略研究

为了深入研究鸽子机器人运动控制神经机制,分析了自由运动状态和电刺激背侧丘间核状态下,鸽子后肢伸缩腿动作的肌肉协同性及相似性。采集后肢表面肌电信号进行预处理,通过非负矩阵分解算法分别将自由运动状态和电刺激背侧丘间核运动状态下的肌肉协同分解为肌肉贡献度矩阵和肌肉激活系数矩阵;然后使用皮尔逊相关系数计算相似性。结果表明,与自由运动状态相比,电刺激背侧丘间核时分解出的肌肉贡献度值更高,肌肉激活时间更早,激活时间更长,肌肉贡献度矩阵及激活系数矩阵的相似值更大。这说明在电刺激状态下,较多的肌纤维更早产生兴奋,肌肉更快、更强收缩,神经系统对协同肌的控制作用更强,使运动行为更加协调有序,从而能快速有效地产生强烈的行为反应以应对刺激。

一类广义Sylvester矩阵方程组对称解的MCG算法

该文建立了求解一类广义Sylvester矩阵方程组对称解的修正共轭梯度算法(MCG算法),给出了MCG算法的性质和收敛性证明,在忽略舍入误差情况下,建立的MCG算法能在有限步迭代后得到该方程组的对称解.选取特殊初始矩阵时,可求得该方程组的极小范数对称解.任意给定初始矩阵,可以在约束解矩阵集合中求出给定初始矩阵的最佳逼近矩阵.数值算例验证了所建立算法的可行性.

求解广义周期Sylvester矩阵方程的有限步收敛算法

提出求解广义周期Sylvester矩阵方程的双共轭残差(biconjugate residual,BCR)算法。在理论方面,证明了该方法在不考虑舍入误差的情况下具有有限步内收敛性;在实验方面,对比数值结果验证了该方法的高效性。

基于矩阵分解的协同过滤算法研究

针对协同过滤算法中相似度计算方式只考虑单一评分数据从而导致推荐效果不理想、且在数据稀疏条件下推荐结果不全、效率不高等问题,提出一种改进的协同过滤推荐方法,通过矩阵分解,构建用户表征向量来计算用户相似度。首先,构建用户表征矩阵和物品项目表征矩阵。其次,设置损失函数,使用户表征向量与物品表征向量内积拟合评分数据,最后,使用用户表征向量计算的相似度与传统相似度以特定权重相融合。在MovieLens数据集上进行实验,结果表明改进后算法在绝对平均误差MAE上有所提升,在数据稀疏的情况下提高了推荐的准确率。

医疗保障任务风险评估:一项结合判断矩阵与群智能优化算法的研究

目的提出一种快速智能优化算法,使在通过层次分析法(AHP)对医疗保障分队任务进行风险评估时存在的判断矩阵不满足一致性的问题得到解决,同时最大程度保留专家原始信息。方法在原判断矩阵的基础上,充分结合各指标间两两重要性程度,通过特征向量法构造一个各指标之间重要性程度完全合理的矩阵作为过渡矩阵。进而以一定比例系数将两个矩阵结合,使结合成的新矩阵既满足指标间重要程度比较的合理性,又能最大程度保留原矩阵的信息。为了找到最优的比例系数,结合群智能优化算法,设置优化目标为新矩阵与原始矩阵的相似度,约束条件为矩阵满足一致性检验。最终找到最优的比例系数,并将在此系数下形成的新矩阵作为优化后的矩阵。结果该算法可以优化AHP在医疗保障任务风险评估应用中判断矩阵的一致性,有效解决原始矩阵不满足一致性检验的问题,并最大程度保留专家的原始意图。结论本算法实现了智能优化判断矩阵的一致性,使AHP在医疗保障任务风险评估、医疗安全风险评估等复杂系统的应用中更具科学性与合理性。

基于影响矩阵和粒子群算法的异形斜拉桥调索

斜拉桥的合理成桥索力的确定是斜拉桥设计和施工中的关键环节,获取符合条件的初索力是建立桥梁的有限元模型、完成施工阶段的分析和施工索力监测的基础.异形斜拉桥的结构相对比较复杂,其受力特点不同于常规的斜拉桥,传统的迭代法或具有不适用性,且迭代法需要进行多次试算,过程较为繁琐.粒子群算法可以高效便捷地得到合理的成桥状态,实现索力优化的自动化和智能化.为验证结合粒子群算法的索力优化方法的可行性,以某异形斜拉桥项目为背景,建立三维有限元模型,结合影响矩阵法和粒子群算法编MATLAB程序对桥梁斜拉索的初始索力进行求解,并与传统迭代法的优化结果进行比较,验证该方法的可行性.结果表明:传统迭代法在优化结构较复杂的异形斜拉桥时具有局限性,基于影响矩阵和粒子群算法的索力优化方法能够用来自动化求解结构较为复杂的异形斜拉桥的初始索力群,优化过程简便、高效.

基于STM32的矩阵键盘识别算法研究与实现

矩阵键盘作为电子设备和仪器装置的人机交互重要媒介,针对数字密码锁、临时存取柜、电梯控制器等多按键应用场景的实际需求,本文采用STM32F103C8作为主控器,详细介绍了以行列扫描法、行列线反法识别5×4(5行4列)矩阵键盘的优化算法,并提出了以16位并行端口I2C扩展器PCA9555a为纽带的矩阵键盘识别方法。实验结果表明,本文识别方法稳定可靠、简洁清晰、通用性好以及效率更高,能够有效满足相关应用场景中对多按键识别的实际应用需求。