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当计算机断层成像(CT)中X射线的采样范围和数量受限时,得到的稀疏投影数据完备性很低,重建算法的搜索空间巨大。基于凸优化思路的迭代求解算法及其改进采用固定搜索路径,难以在有限时间内收敛至全局最优解;粒子群优化具有全局搜索能力,但计算成本和存储代价过高。为解决这类不完备投影数据的重建问题,提出基于粒子群优化的随机稀疏重建算法。首先,通过随机策略生成具有多样性的初始种群,以保证算法的搜索能力;其次,随机选择梯度下降或基于个体历史最优解和全局历史最优解的随机方向进行迭代,以兼顾算法效率和搜索方向的多样性;最后,基于适应度评价,有针对性地重新生成随机初始种群,强制跳离局部最优。针对角度受限下无噪声和含噪声的稀疏投影数据,分别进行重建实验。结果显示,与常见的凸优化迭代和粒子群优化算法相比,本文算法既能保证算法效率,又在重建质量和算法稳健性上具有明显优势。 相似文献
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建立高效液相色谱法测定土壤和淤泥中双酚A、壬基酚和辛基酚.样品采用超声波萃取,以体积比1∶1的正己烷和丙酮作为提取剂,体积比90∶10的乙腈和水作为流动相,经SupelcosilTM LC PAH色谱柱(250×4.6 mm,5 μm)分离后荧光检测器检测,双酚A、壬基酚和辛基酚的荧光激发波长是227 nm,发射波长为313 nm,样品在6 min中内完全出峰.该方法的线性范围在0.1~20 μg/mL之间,在0.1μg/mL、0.5μg/mL和1.0 μg/mL3个浓度的添加水平下土壤和淤泥样品的加入回收率分别在83.7%~115.6%之间和94.3%~106.2%之间.该方法简单、快速和经济,可用于淤泥和土壤实际样品检测. 相似文献
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本文对期权的标的资产价格和合约空头方的资产-债务比(Assets-to-Liabilities)引入有多个跳风险源的跳-扩散过程(Jump-Diffusion Process)进行建模.用几何Brown运动描述其常态连续运动的情形,用多个不同强度的Poisson过程描述遭受各种新信息或稀有偶发事件所触发的各种跳发生的记数过程,用多个不同的对数正态随机变量描述各种跳所对应的跳幅度,并假定跳风险是可分散的.在模型限定下,我们应用Ito引理和等价鞅测度变换,导出了公司价值型信用风险欧式期权一股化的封闭形式的解析定价公式,推广了经典的结构信用风险期权定价以及状态变量带单跳的跳-扩散情形,同时也从定量的角度完善了Zhou(2001)和Lobo(1999)的工作. 相似文献
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欠采样条件下的稀疏重建模型往往直接取稀疏约束项或保真项作为求解的目标函数, 却从未阐述其中的物理演化规律. 针对此问题, 从物理运动的角度出发, 提出了一种基于物理总能量目标函数的稀疏重建模型. 首先, 建立了微粒在黏性介质中的运动模型, 模型中粒子的重力势能函数为松弛变换后的l2-l1 范数; 其次, 基于该微粒的物理总能量建立了新的稀疏重建模型, 该重建模型在保留l2-l1 模型稀疏约束和保真项的基础上, 增加了对相邻两次迭代结果偏差的约束, 避免因该偏差过大引起的震荡; 第三, 提出了针对该模型的梯度投影算法, 并证明了算法的收敛性, 算法在新模型目标函数下的梯度方向总是包含上一步迭代的物理惯性, 从而达到加速收敛和避免局部最优解的目的; 最后, 将该模型应用于标准灰度图像的稀疏重建以及精密电子组装中微焦点X射线缺陷检测. 实验结果表明, 该算法不仅保证了图像的重建质量, 收敛速度还得到了大幅提升. 在精密电子组装内部缺陷检测应用中, 该算法在微焦点X射线图像的边缘细节保留方面有明显的优势, 可更准确地识别缺陷, 满足工业应用快速性和准确性要求. 相似文献
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