基于大规模高维线性回归模型的分布式计算方法研究

大数据背景下挖掘大规模高维数据所隐藏的信息备受关注.本文主要目的是采用分布式优化方法解决加SCAD和Adaptive LASSO惩罚的高维线性回归中的参数估计和变量选择问题.主要方法是通过构造全局损失函数的一个交互有效的正则化替代损失函数,把基于全局损失函数的优化问题转化为基于替代损失函数的优化问题.本文设计的修正的ADMM算法,在计算上,只需要子机器基于局部数据计算梯度,而主机器进行参数估计和变量选择.在主从机器交互复杂度上,基于替代损失函数所得的估计误差收敛于基于全局损失函数所得的估计误差.通过模拟和实证研究进一步验证本文提出的分布式计算方法在实际生活中的可行性和实用性.     

全局优化问题的一个新的无参数填充函数

求全局最优化问题的填充函数算法被提出以来，参数的选取和调整一直是制约算法有效性的因素。如何在实际的计算过程中选取合适的参数，直接影响和决定了运算速度和效率。因此，构造不含参数的填充函数就显得极为重要。提出一个新的无参数的填充函数，对其理论性质进行了分析，并给出相应的填充函数算法，数值计算验证了算法的有效性。     

基于Caputo导数的分数阶非线性振动系统响应计算

研究了含分数阶Caputo导数的非线性振动系统响应的数值计算方法。首先，由Caputo分数阶导数算子的叠加关系，得到含分数阶导数项非线性振动系统状态方程的标准形式。其次，基于Caputo导数与Riemann-Liouville导数和Grunwald-Letnikov导数间的关系，推导计算了Caputo导数的一般数值迭代格式。本文方法不要求状态方程中各分数阶导数阶数相等，弱化了已有算法中对分数阶导数阶数的限制，并可推广到多自由度的情形。随后，选择若干有解析解的算例验证了本文方法的正确性。最后，以多吸引子共存的分数阶Duffing振子系统为例，比较Caputo和GL两种算法所得结果，说明了用GL算法求解存在的问题。     

基于自适应分类容错滤波的SINS/GNSS组合导航方法

针对SINS/GNSS组合导航在GNSS信号异常时出现的系统滤波精度和稳定性下降的问题,提出一种基于EKF的自适应分类容错滤波算法。该算法通过比较系统残差协方差矩阵的实际值与理论值来检测GNSS信号是否存在异常,然后对异常信号进行分类,并对不同类别的异常信号使用不同的加权矩阵进行修正,以减弱异常值对系统滤波精度的影响,同时在滤波过程中加入UD分解,使系统滤波性能更稳定。仿真结果表明:该算法能够有效降低GNSS输出异常信号对SINS/GNSS组合导航带来的不利影响并提高系统稳定性;在GNSS信号出现异常情况下,其导航精度相比EKF至少提高95.6%,相比REKF和AEKF分别至少提高44.5%和24.6%。     

二维解卷积波束形成水下高分辨三维声成像

针对水下三维成像的空间分辨率难以提高,且具有较高旁瓣级的问题,提出了一种二维解卷积波束形成高分辨三维声成像算法,该算法首先完成任意距离切片的平面阵波束形成,近场情况下采用菲涅尔近似实现近场平面阵波束形成,然后通过二维解卷积技术对任意距离切片的二维波束形成结果进行解卷积处理,去除阵列指向性函数的影响,改善波束响应非理想冲击函数所造成波束形成主瓣宽及旁瓣级高的问题。通过计算机仿真分析,新算法可以有效的提高水下三维成像的空间分辨率,抑制旁瓣级,并能够在较宽频带和不同阵列孔径内保持与常规波束形成相当的稳定性。通过试验研究,新方法比常规波束形成实际目标成像分辨率提高一倍,最高旁瓣级下降20 dB,验证了该算法在实际系统中的有效性.      

求解矩阵方程AXB+CXD=F参数迭代法的最优参数分析

本文针对求矩阵方程AXB+CXD=F唯一解的参数迭代法，分析当矩阵A，B，C，D均是Hermite正（负）定矩阵时，迭代矩阵的特征值表达式，给出了最优参数的确定方法，并提出了相应的加速算法.     

基于MODA算法的有机朗肯循环多目标优化

针对中高温烟气驱动的有机朗肯循环发电系统进行多目标优化设计,以热效率和单位输出功率的系统总投资成本(PER)为多目标函数,选取蒸发温度和冷凝温度为决策变量,引入多目标蜻蜓算法(MODA)对工质苯的最佳循环参数进行寻优,采用一维向心透平效率模型取代固定透平等熵效率,并对工质进行敏感性分析。结果表明:透平效率随蒸发温度增加单调减少,随冷凝温度增加单调增加;在帕累托前沿中,随着热效率的增加,变透平效率寻优结果中PER迅速增加,定透平效率寻优结果中PER增加相对较平缓;热源温度越高,定透平效率寻优结果和变透平效率寻优结果差异越大。     

零误差计算

研究采用有误差的数值计算来获得无误差的准确值具有重要的理论价值和应用价值.这种通过近似的数值方法获得准确结果的计算被称为零误差计算.本文首先指出,只有一致离散集合中的数才能够开展零误差计算,即有非零隔离界的数集,这也是"数"可以进行零误差计算的一个充要条件.以此为基本出发点,本文分析代数数零误差计算的最低理论精度,该精度对应于恢复近似代数数的准确值时必要的误差控制条件,但由于所采用恢复算法的局限性,这一理论精度往往不能保证成功恢复出代数数的准确值.为此,本文给出采用PSLQ (partial-sum-LQ-decomposition)算法进行代数数零误差计算所需的精度控制条件,与基于LLL (Lenstra-Lenstra-Lovász)算法相比,该精度控制条件关于代数数次数的依赖程度由二次降为拟线性,从而可降低相应算法的复杂度.最后探讨零误差计算未来的发展趋势.