一类多项式系数二阶线性微分方程解法的研究

给出了一类具有多项式系数的二阶线性微分方程有多项式型特解和通解的充要条件,并在Maple下实现了这类微分方程具有多项式型特解和通解自动判定和求解的算法.     

一种基于新型查表方法的统一计算设备架构并行计算全息算法

为解决点源法计算全息速度较慢的问题,提出了一种新的查表算法,命名为三角函数查表法(T-LUT算法)。该算法是基于点源法基本的数学公式,通过一系列数学近似与恒等变换,生成了一种纯相位查找表,该查找表具有三维特性,并具有生成速度快、精度高、占用内存少等特点,克服了点源法重复计算相位的缺点。同时采用统一计算设备架构(CUDA)并行计算在图形处理器(GPU)上加以实现,并进行了三次并行优化。在算法的验证与对比实验中,采用单显卡(GPU显卡)实现T-LUT算法,在不牺牲全息图再现像质量的前提下,成功地将点源法计算全息的速度大幅度提升。实验发现在不同的物空间采样点数量的情况下,速度相对于点源法GPU运算提升30倍至近千倍不等。     

迭代加权质心法机理及多星定位误差特性研究

提高星敏感器星点定位精度是高精度星敏感器关键技术之一。常规质心法和高斯拟合法定位最小均方误差在0.1 pixel左右,难以满足未来高精度定位需求。在自适应光学领域,为研究Shack-Hartmann传感器波前定位而提出的迭代加权质心算法(IWCOG),其定位误差优于前两种算法,但目前该算法的定位机理及多星定位误差特性未知。从Meanshift理论角度推出该算法定位机制,证明算法的收敛性;每个仿真采用蒙特卡罗方法随机生成10000个星点样本,通过分析星点参数、信噪比与定位误差的关系研究IWCOG算法在星敏感器多星定位的特点。模拟结果显示,在信噪比R=40下,IWCOG法星点提取误差低于0.02 pixel的样本占44%,低于0.04 pixel的占72%,远高于质心法的0.8%和1.9%,基本满足甚高精度星敏感器的定位要求。     

二冷配水优化建模与混合自适应PSO算法求解

针对连铸二冷区生产环境复杂且存在着大量水雾干扰的情况,建立了连铸水量优化模型并提出了一种混合的自适应粒子群算法来求解连铸二冷水优化问题。依据冶金过程中的工艺要求建立了二冷水量优化模型,并在经典的PSO算法基础上提出了适合该问题求解了混合自适应PSO算法。由于连铸过程存在着偏微分方程约束,传统的优化方法容易陷入局部最优解,不能达到很好的动态优化效果。研究了粒子群算法,基于种群的多样性,不断的自适应的更新粒子群算法中参数,将禁忌搜索的方法和传统的粒子群算法结合,增强了算法的局部搜索能力和全局寻找全局最优的能力。将该算法应用到连铸二冷水动态优化中,实验结果表面该算法能够快速有效的求解该优化问题。该方法用于连铸二冷水优化是可行的、有效的。     

五分类血液分析仪的智能光学系统设计

目前国内血液分析仪的白细胞五分类大多以硬件方式实现,且存在硬件结构复杂,制作成本高和过度依赖某些精密部件等问题。为简化五分类仪器的系统结构,提出了一种用于白细胞五分类的智能光学系统,该系统以全光学技术作为白细胞检测方式,采用VC6.0作为软件开发平台,建立了RBF神经网络的白细胞五分类识别算法模型,整个细胞识别和分类过程完全由软件实现,从而降低硬件复杂程度,减小了外界干扰因素的影响。实验结果：样机对LYM、MON、NEU、EOS、BAS的测试相对偏差分别为1.43%、4.41%、3.92%、2.94%、11.1%,满足了国家标准中的性能要求,故仪器整体的分类结果比较理想。结论：本文提出的智能光学系统具有性能稳定可靠、抗干扰能力强的特点。     

基于PSO-SVR算法的氧乐果合成过程建模研究

针对氧乐果合成过程中温度控制具有参数时变、时滞后、非线性的特点,提出了一种基于改进粒子群算法的支持向量回归的建模方法。对于支持向量回归模型,3个参数(ε,C,γ)的选取很大程度上决定了其拟合的精度和泛化能力的好坏,采用改进的粒子群算法对参数(ε,C,γ)进行同时寻优,建立了改进的氧乐果合成过程PSO-SVR回归模型,该模型具有很好的学习能力和推广能力。实验结果表明,模型较好地体现了系统的动态特性,可用于氧乐果合成过程的模型预估控制,提高系统的控制品质。     

认知无线电网络中利用FEC和DE的多节点频谱感知算法

针对认知无线电网络(CRN)中空闲频谱感知困难的问题,本文提出了基于前向纠错和差分进化算法的多节点频谱感知算法。首先,利用基于差分进化算法的协同检测完成信号感知;然后,研究了信道噪声对频谱感知性能的影响;最后,分析了前向纠错技术在信道存在噪声时对频谱感知性能的影响。仿真实验将纠错和无纠错控制信道的不同信噪比作为依据,采用三种不同的检测方法评估了本文算法。仿真实验结果表明,在存在噪声的认知无线电网络中,本文算法提高了系统的性能和检测概率,且协同感知算法的性能随着节点数目的增加而提高,该算法适合应用于实时性要求较高的应用程序。     

改进蚁群PID-神经元解耦的CFB锅炉燃烧系统控制

床温和主汽压都是循环流化床锅炉生产运行中的重要参数,会直接影响机组的安全性和经济性。但由于这两者对象存在非线性、大时延、强耦合等特点,其现场控制效果一直不太理想。本文首先采用自适应神经元将床温和主汽压解耦,再利用具有分工特征的蚁群算法优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。采用该算法优化常规PID控制参数,能够实现控制参数的快速寻优。该方案应用于循环流化床锅炉燃烧系统仿真,结果表明能有效实现系统解耦,且具有响应快、超调量小等优点,有效地提高了控制品质。     

基于GA-BP的移动通信设备故障诊断

针对通信设备故障发生随机性强,影响因素多,对应的故障诊断有高度非线性和不确定性的特点,采用BP神经网络算法,优化的GA-BP神经网络算法和POS-BP神经网络算法分别搭建基站设备故障诊断模型,提取设备故障历史数据进行MATLAB仿真,准确预测设备故障类型,帮助提高代维公司调度管理的智能化水平,提高基站设备运维的执行效率。仿真结果表明：本文的BP,GA-BP和POS-BP神经网络算法都能够实现设备故障类别的预测,且GA-BP神经网络算法相比BP和POS-BP神经网络算法对通信设备故障诊断有更好的适应性。     

基于BADV-Hop的传感器节点定位方法

针对无线传感器网络节点的定位误差较高的问题,提出蝙蝠算法校正DV-Hop算法的传感器节点定位精度提高方法(BADV-Hop);首先测量未知节点与锚节点之间的距离,然后采用DV-Hop算法初步确定未知节点的坐标,再采用蝙蝠算法校正DV-Hop算法的定位误差,最后在Matlab 2012平台上对算法性能进行仿真分析;实验结果表明,相对于DV-Hop算法,BADV-Hop算法提高了传感器的节点定位精度。