基于Lagrange插值的数字图像相关亚像素位移测量算法

本文旨在通过改进经典Newton-Raphson算法中的插值方法来优化数字图像相关(DIC)亚像素位移测量的计算效率。针对经典Newton-Raphson算法在数字图像相关亚像素位移测量中应用的双三次样条插值算法,特别是在需要计算边界点灰度梯度(即灰度值的一阶导数)时,存在计算量大的问题,本文提出一种基于Lagrange插值的改进算法作为解决方案。Lagrange插值算法在未增加计算节点数的情况下,成功避免了边界点灰度梯度的计算,使插值效率可提高近1/3。应用数值模拟实验和真实刚体平移实验对本文算法的性能进行验证。结果表明,本文算法在保持求解精度的同时,计算测量效率较传统Newton-Raphson算法有了明显提升。单点插值效率平均提升近30%;单点测量效率平均提升近20%。本文首次将Lagrange插值算法应用于数字图像相关的亚像素位移测量中,解决了双三次样条插值算法计算量大的问题,为相关领域提供了一种更为优化的变形测量方法。该研究为DIC亚像素位移测量技术的进一步发展和应用提供了新的思路和参考,有望在实际工程中得到广泛应用,促进相关领域的进步与发展。

用聚类与插值改进深度学习算法实现变工况轴承故障诊断

针对基于深度学习轴承故障诊断模型由于工况因素导致诊断效果不佳的问题,提出了一种用聚类与插值(Clustering and interpolation,CAI)改进深度学习算法实现变工况轴承故障诊断的方法。首先,采用有限元法仿真多工况、多故障类型的轴承振动信号数据,获取足够样本;然后,完成宽卷积核深度卷积神经网络(Deepconvolutionalneuralnetworks with widekernel,WDCNN)模型构建,并利用任一工况下的数据完成模型训练;最后,利用CAI算法统一其余工况数据的转速信息,调用WDCNN模型完成对其余工况样本的故障诊断。结果显示,WDCNN模型对训练数据所属工况故障诊断准确率达99.9%,对经过CAI算法处理其他工况数据故障诊断识别率分别为98.7%、99.2%,是一种简单、准确有效、泛化能力强的故障诊断方法。

基于空间插值的不规则海洋地质样品测试分析数据聚类算法研究

海洋地质调查中获取大量海洋沉积物柱状样样品测试分析数据,样品测试分析目的不同导致柱状样数据采样深度不同,由此造成地质取样数据在三维空间上呈现不规则散点状分布。传统聚类算法无法在三维空间上对此类不规则散点数据进行聚类分析。对此,文章设计了一种基于空间插值的不规则地质样品测试分析数据聚类算法,有效地将三维样品测试分析散点数据降为二维数据后进行聚类分析,本算法较好地解决了地质体中试验测试数据的不均衡性问题,为海洋地质大数据分析提供了基础技术方法。

简单地质条件下钻孔数据地质建模的插值算法对比研究

以目前常用的克里金插值,反距离加权插值,最小曲率插值和改进谢别德法四种插值方法对陕北某矿区钻孔数据进行空间插值并进行对比验证分析,以相关系数R2,均方根误差ERMS,平均绝对误差EMA作为精度指标,分析对比四种算法在实际应用中的插值效果,证明最小曲率算法是在该地质条件下的最佳插值算法。之后,再次使用该算法在陕西咸阳彬州区某矿进行了验证,也取得了较好的插值精度和稳定性。

考虑地层空间各向异性的地质建模插值算法

针对传统地质建模插值算法精度不足、区域特征表达程度不够,且没有顾及地质空间各向异性等问题,提出了一种顾及地质空间各向异性的三维地质插值方法。在传统IDW插值的基础上,通过构造虚拟钻孔、模拟构建原始地层点集和调整IDW插值椭圆搜索范围参数,最终获得最优搜索参数的自适应性转变;还提出了方向标志点概念,通过膨胀与塌缩实现了搜索区域的二次优化。利用《郑州市城市活动断层探测项目》地质钻孔数据,逐层分析了各算法的区域适应性,实现了三维地质模型的隐式曲面表达,并与常用插值算法进行交叉验证,结果表明:所提方法具有良好的区域自适应性,能够有效表达城市地下空间结构的各向异性特征,在保证插值精度的同时,有效表达了区域内地层的实际延展情况。

基于动态门限与自适应插值的外引导平滑算法

为了实现靶场光电经纬仪外引导数据的实时平滑,确保外引导数据驱动下光电经纬仪稳定获取图像,提出基于动态门限的野值处理算法和基于自适应插值的处理算法。对于外引导数据中的野值,提出一种利用影响函数动态计算样本方差的方式,构建动态判别门限实时完成野值的处理;对于外引导数据的插值处理,判断插值计算的连贯性,并将外引导的“卡顿”数据进行分类,采取不同的策略实时自适应插值。实验结果表明:基于动态门限的五点外推野值剔除方法,野值检测率平均在80%以上,同时虚警率较低;插值处理算法能同时应对卡顿与非卡顿的外引导数据,处理结果平滑连贯。算法已成功应用于海军某观测站的光电经纬仪,满足了靶场弹道测量系统的需要。

基于同心方形网格插值处理的柱面SAR成像算法

柱面毫米波合成孔径雷达(CSAR)是近距离非接触成像领域的重要技术之一。基于傅里叶变换理论的高分辨成像算法需要通过2维插值消除波数域数据在方位维和距离维的非均匀性。但是这两个维度呈现出同心圆环状的高度耦合,导致传统基于2维逐点遍历的插值方法时间复杂度高,成像算法效率低。为此,该文基于解析解的CSAR成像算法推导,提出了同心方形网格的插值分解方法。通过补0、径向1维插值和分区处理消除波数域方位维和距离维的强耦合性,并在两个分区进行独立的1维插值实现2维非均匀波数域的均匀重采样,获得最终同心方形环带均匀填充的波数域样式。通过实验验证了所提算法能有效降低2维插值的时间复杂度,并且所提算法插值处理速度比传统算法提升了7倍,与算法复杂度理论分析结果吻合。

基于随机森林算法的荆州市降水量空间插值研究

精确的降水量空间分布式信息对气象灾害预警和水资源管理至关重要。文章以荆州市观测降水量资料为基础,构建基于随机森林(RF)的降水量插值模型,对荆州市降水量进行空间插值。结果显示,2022年荆州市降水量介于726.00~1269.00mm,呈现中等程度离散性。观测降水量与协变量之间呈非线性复杂关系,所使用的环境变量具有一定解释意义。基于该模型插值得到荆州市降水量呈现东西部高、中部低的地带性特征。结果可为类似地区的降水量插值研究提供参考。

联合Spline插值的Wi-Fi指纹匹配定位算法

该文从降低现有的Wi-Fi室内定位技术算法成本、保证定位精度的角度出发,提出了联合Spline插值的Wi-Fi指纹匹配定位算法。在构建信号强度指纹数据库方面,该文提出了稀疏指纹库的构建,大大降低了数据采集的工作量和硬件需求,并且提出将混合滤波与Spline插值方法结合,对稀疏指纹数据库进行丰富。在信号强度指纹数据库的插值方面,经过相同程度的混合滤波后,与已知的反距离加权(IDW)插值算法相比,联合Spline插值方法能够实现对数据库的精确填充,实现更高的定位精度;在指纹匹配定位方面,采用K最邻近(KNN)等匹配算法实现高精度定位。通过仿真实验证明,该文所提出的联合Spline插值的Wi-Fi的指纹定位方法能够在仅需要构建低成本稀疏指纹数据库的前提下,保证较高的定位精度。

支持向量机回归算法的唐山市降水量空间插值研究

针对传统插值方法在处理小样本和非线性问题上的不足,运用支持向量机回归(SVR)算法对唐山市降水量进行空间插值研究,提出了SVR算法的解决方案,以提高降水预测的准确性。通过收集2020年唐山市32个气象站点观测数据,提取经度、纬度、经纬度乘积、海拔、坡度、坡向和GPM等参数作为特征变量,并利用SVR算法建立降水量空间插值模型。研究结果表明,SVR在解决小样本和非线性问题上具有显著优势,能够有效分析多维变量对降水量分布的影响;验证显示其插值精度R2为0.79, MAE和RMSE分别为33.57mm、39.29mm,该精度在可接受范围内。通过SVR插值法生成精确的降水量分布式信息,可为唐山市旱涝减灾、水资源利用及生态保护提供科学数据支持。

基于移去-恢复技术的海洋垂线偏差插值算法

海洋垂线偏差是惯性导航重力补偿不可或缺的基础信息,高精度的海洋垂线偏差插值算法是关键要件。联合海洋垂线偏差的空域分布特征和频域表征属性,基于移去-恢复技术对海洋垂线偏差插值算法进行了分析,以常用的反距离加权算法和Kriging算法为例,利用船载重力信息计算的垂线偏差数据和全球重力场模型EIGEN-6C4设计了仿真试验,结果表明,顾及频谱特性后,反距离加权算法精度能提高70%,Kriging算法精度能提高20%,验证了本文算法的有效性,可为高精度高分辨率的海洋垂线偏差模型构建提供技术支持。

一种多谱线插值优化处理的频偏估计算法

多进制相移键控(Multi-phase Shift Keying, MPSK)信号在各种数字通信系统中被广泛应用,但当收发两端存在相对运动速度时,引发的多普勒频偏会影响相干解调的准确性。针对这一问题,提出了一种基于传统多次方谱估计的频偏估计算法。该算法采用非数据辅助方法去除调制信息,利用傅里叶系数插值算法得到小数频偏粗估计值,并通过频域内最大谱线以及其左右±0.5处谱线插值优化处理获得小数频偏精估计值。在信号采样点数为512,信噪比大于6 dB的情况下,该算法与传统多次方谱估计算法相比,其归一化频偏估计的均方误差降低了15 dB左右,相干解调误码性能也趋于理论曲线,且具有更高的稳定性和适应性。

无人机DEM测点插值算法的矿区沉陷测绘技术

为实现对矿区沉陷深度的精准测量,完善测绘技术的具体实施方案,针对无人机DEM测点插值算法的矿区沉陷测绘技术展开研究;根据DEM测点获取结果,实施分维值测定处理,再以此为基础,确定插值拐点所处区域,实现对无人机DEM测点插值算法应用流程的完善;联合像控点布设原则,定义空中三角区域,并通过推导径向插值基函数的方式,建立矿区沉陷区域的地理模型;在空间坐标系转换条件的基础上,确定矢量数据叠加的处理结果,再结合像片倾角与旋偏角的实际取值,求解测量精度评价指标,完成无人机DEM测点插值算法的矿区沉陷测绘技术实施方法的设计;实验结果表明,上述测绘技术方法作用下,沉陷深度测量结果与矿区真实沉陷深度之间的差值不超过1 m,符合精准测量的应用需求,对于测绘实施方案的完善可以起到一定的促进性影响作用。

基于样条插值和差分进化算法的卸船机抓斗装卸轨迹优化

随着物流行业的兴盛,卸船机作为港口机械的重要组成部分,其作业效率对港口物流有着重要的影响。卸船机装卸轨迹规划是港口装卸系统中的重要环节,对经过规划后的轨迹进行合理优化,是确保卸船机在抓取货物后,并满足各种约束条件下,安全、高效的卸载货物的重要一环。文中通过对卸船机卸装轨迹实际作业情况的分析,总结现有轨迹存在的问题,并采用样条插值法规划路径,使整体路径更平滑,可降低作业时的抖振。使用差分进化算法对轨迹进行优化,优化后的轨迹比优化前单次作业效率提高5.02%,优化后的轨迹在作业空间、时间方面均有提升。

融合混沌映射和二次插值的自适应鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)易陷入局部最优,收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出一种融合混沌映射和二次插值的自适应鲸鱼优化算法(adaptive whale optimization algorithm based on chaotic mapping and quadratic interpolation,CQAWOA)。引入混沌映射在初始化阶段生成新种群,实现种群多样性;设计自适应权重,提高算法全局搜索和局部寻优能力并加快收敛速度;利用二次插值策略生成新的鲸鱼个体,采用贪婪策略更新局部最优解,提高种群计算的精度。通过15个基准函数将改进算法与其它优化算法进行对比测试,测试结果验证了在求解过程中,改进算法寻优速度和求解精度均存在显著提升。

粒子群局部优化的反距离权重插值算法

参考点与参数的选取会对反距离权重(IDW)的精度产生影响。针对多参数协同优化反距离权重算法(PIDW)忽略局部特性的问题,提出一种利用粒子群对IDW进行局部优化的改进算法——PLIDW。首先,分别对研究区域中各个样本点的参数进行寻优,利用交叉验证方法进行评估,记录各自最优取值的一组参数;同时,为提高查询效率,使用K维树(KD-Tree)保存空间位置与最优参数;最后,根据空间邻近程度从K维树选取最近的一组参数优化IDW。基于模拟数据与真实的温度数据集上的实验结果表明,相较于PIDW,PLIDW在真实数据集上的准确度提高4.18%以上,改善了PIDW存在的因忽略局部特性导致部分场景准确度低的问题,适应能力更强。

基于改进粒子群算法的ER8机器人轨迹规划

为解决传统机器人工作效率低、稳定性不足和传统粒子群算法易早熟等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的时间最优轨迹规划算法。通过改进粒子群算法的惯性权重和学习因子,优化了粒子群算法的局部和全局搜索能力。首先,以国产ER8型机器人为研究对象,采用改进型D-H参数法获得机器人连杆参数数据,同时通过运动学正逆解理论计算求出了轨迹插值点;其次,利用MATLAB机器人工具箱建立了ER8机器人仿真模型,由于正逆解理论值与仿真结果完全相一致,证明了所建仿真模型的正确性;最后,通过MATLAB仿真得到机器人3-5-3多项式插值构造的轨迹中各关节的位置、速度和加速度等信息,在满足运动学约束的前提下,利用改进粒子群算法优化3-5-3混合多项式插值函数构造的轨迹,机器人用于完成轨迹的时间从3 s减少到1.0375 s,相对于优化前,整体运行时间缩短了大约65%,证明文中改进的粒子群算法可以有效实现时间最优的轨迹规划。

基于PSO-Kriging算法的三维地质建模技术研究

三维地质模型的构建对于理解和预测地下结构至关重要。地质钻孔数据能够反映岩体空间分布和地质构造特征,本研究以小保当一号煤矿11盘区内的23个地质钻孔数据为基础,采用添加虚拟地层的方法解决了地层缺失与地层重复现象,构建共计27层地层的三维地质模型以及二维剖面模型。此外,针对传统的克里金方法在处理复杂地质数据参数选择困难的问题,采用粒子群算法对传统克里金插值方法中的块金值(C 0)、偏基台值(C)和变程(a)三个关键参数进行寻优,从而克服普通克里金插值参数选择的主观性和不确定性,采用实际验证法选取了研究区内四个钻孔来对比插值结果,结果表明经过PSO优化的Kriging算法在X3-1、X3-2、K3-4、K3-5四个钻孔的RMSE值分别降低至1.184、1.267、1.606、1.560,相比于Kriging的RMSE平均降低了31%,且PSO-Kriging算法在四个钻孔处对2-2煤层的插值结果与实际值相比较误差分别为1.00 m、0.01 m、0.11 m和0.03 m,比Kriging插值结果更接近实际值,表明了所提方法的有效性和优越性。

顾及地球物理效应的GNSS高程时间序列AdaBoost预测和插值方法

传统的GNSS高程时间序列预测和插值方法仅考虑时间变量,具有明显的局限性。本文顾及地球物理效应的影响,通过温度、大气压强、极移等数据和GNSS高程时间序列数据构建回归问题,使用自适应提升(AdaBoost)算法建模。为了验证模型的预测和插值性能,试验选取4个GNSS站的高程时间序列进行分析。建模试验表明,相较于Prophet模型,AdaBoost模型的拟合精度提升了约35%;预测结果表明,在12个月的预测周期内,AdaBoost模型在4个GNSS站的MAE值为4.0~4.5 mm,RMSE值约为5.0~6.0 mm;插值试验表明,相较于三次样条插值方法,AdaBoost插值模型的精度约提升了15%~28%。预测和插值试验表明,顾及地球物理效应的AdaBoost模型可以应用于GNSS高程时间序列预测与插值。

改进海洋捕食者算法和插值平滑的机器人路径规划

鉴于传统的智能优化算法(intelligent optimization algorithm,IOA)不能很好解决插值平滑的机器人路径规划(robot path planning,RPP)问题,以及最近提出的海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)的优势和不足,提出了一种改进的MPA,即提升信息交流的MPA(interchange enhanced MPA,IEMPA),用于解决RPP。首先提出一种融合趋向全局最优的反向学习策略用于随机选择一个捕食者的位置更新,以便降低陷于局部最优的概率;然后提出了一种三阶段最优引导最差策略来强化最差个体以便提升整个群体和提高搜索能力;随后,提出一种信息共享策略用于捕食前期以进一步提高算法的搜索能力;最后将IEMPA用于插值平滑的RPP中。大量的多场景RPP问题的优化实验结果表明,与MPA等优秀算法相比,IEMPA搜索能力更强、精度更高、收敛速度更快,能更好地处理RPP,可应用到在其他复杂优化问题上。