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.     

黄绿色葡萄石的矿物学特征及谱学研究

葡萄石可以以板状、片状、葡萄状、肾状、放射状或块状集合体的形式产出,因其美丽的外观和特殊的晶体结构,近年来受到了学者的广泛关注。本文通过电子探针、粉晶X射线衍射仪、傅里叶变换红外光谱仪、显微拉曼光谱仪、紫外可见分光光度计等仪器对黄绿色葡萄石的成分、结构及谱学特征进行了分析与探讨。葡萄石的主要致色元素为Fe,且Fe³⁺经常取代Al³⁺占据八面体配位,Fe²⁺经常取代Ca²⁺存在于空隙中。电子探针数据表明:Fe与Al的含量变化整体呈现负相关关系,Fe与Ca的含量变化也整体呈现负相关关系,Fe含量相对较高的样品其黄绿色调加深。XRD图谱和拉曼光谱的结果表明:在葡萄石中绿帘石以包裹体的形式存在。红外光谱和拉曼光谱表明葡萄石中存在硅氧四面体和铝氧八面体两种架构,紫外可见吸收光谱揭示了葡萄石的致色机理。本文对葡萄石的矿物学特征及谱学特征进行系统分析,为后续葡萄石的进一步研究提供思路与实验数据。     

基于图像特征检测和匹配的无人船航行姿态角提取方法

计算机视觉的飞速发展, 使得采用视觉技术辅助无人船航行成为可能. 在无人船巡航过程中, 获取船体航向是航行控制的必备基础. 特征匹配是无人船相关视觉技术中的重要部分, 是目标识别和定位等功能的关键步骤. 获取无人船运动姿态的基本步骤是对图像前后帧进行有效的特征提取和匹配. 针对水域环境中的图像静态特征提取速度慢、精度低的问题, 本文提出一种图像匹配方法以求取无人船的航行姿态角. 首先对图像预处理, 并对有效区域进行特征提取. 其次, 设计一种基于描述子相似度的初始特征匹配策略. 再其次, 筛选特征匹配对, 优化模型参数. 最后, 通过前后帧旋转矩阵计算航行姿态角. 实验表明, 该方法能有效提取无人船的航行姿态角.     

基于视觉辐条图案识别方法的蓝宝石引晶机制研究

工业生产蓝宝石晶体过程中,引晶步骤有着至关重要的地位。引晶必须在温度梯度较小,温度分布趋于稳定的条件下进行。目前,工业生产蓝宝石主要依靠人工经验操控籽晶杆实现引晶操作,但是人工引晶操作的准确性不高会导致成品品质不佳、资源浪费。为此,本文提出一种基于蓝宝石视觉辐条图案识别方法来检测蓝宝石熔体状态自由液面状态,从而实现一种高效率引晶的机制。此方法利用经典骨架化算法细化辐条图案,Harris算子实现特征信息的提取,提取的特征信息放入运动轨迹模型中判断熔体稳定性,分析液面温度分布稳定性从而实现引晶。结果表明,此算法具有有效性,蓝宝石晶体引晶效率大大提高,生产出的成品良率也有提升,可有效指导蓝宝石的工业生产。     

有耗介质层上多导体传输线的电磁耦合时域分析方法

目前,针对空间电磁场作用有耗介质层上传输线的电磁耦合,仍缺乏有效的数值分析方法.因此,本文提出一种高效的时域混合算法,很好地解决了有耗介质层上传输线电磁耦合建模难的问题.首先,对经典传输线方程进行改进,推导了适用于有耗介质层上多导体传输线电磁耦合分析的修正传输线方程.然后,结合时域有限差分方法和相应插值技术,求解修正传输线方程,获得多导线及其端接负载上的电压和电流响应,并实现空间电磁场辐射与多导线瞬态响应的同步计算.最后,通过相应计算实例的数值模拟,与CST软件的仿真结果进行对比,验证了时域混合算法的正确性和高效性.     

基于特征正交分解的一类瞬态非线性热传导问题的新型快速分析方法

提出了一种基于特征正交分解(POD)和有限元法的瞬态非线性热传导问题的模型降阶快速分析方法, 建立了导热系数随温度变化的一类瞬态非线性热传导问题有限元格式的POD降阶模型. 在隐式时间推进方法的基础上有效结合单元预转换方法和多级线性化方法发展了一种加速求解瞬态非线性热传导降阶模型的新型计算方法,并通过二维和三维算例验证了该方法的准确性和高效性. 研究结果表明: (1)降阶模型解的均方根误差在经过初始时段轻微的脉动后稳定于0.01%以下, 而其计算效率比有限元全阶模型提高2$\sim $3个数量级, 并且自由度数量(DOFs)愈大提高的幅度也愈加显著; (2)新型算法解决了常规算法在计算非线性降阶模型时加速性能差的问题, 即使是在DOFs比较小的时候也能够明显提高计算效率; (3)常数边界条件下得到的POD模态可以用来建立相同求解域在各种复杂时变边界条件下的瞬态非线性热传导降阶模型, 并对其传热过程和温度场进行快速准确的分析与预测, 具有很好的工程应用价值.      

足绑式行人导航偏航角误差自观测算法（英文）

基于低成本MEMS惯性传感器的足绑式惯性导航系统(INS)和零速修正(ZUPT)算法广泛应用于行人导航中。由于MEMS惯性传感器零漂误差较大,零速修正时偏航角误差的可观测性差,INS偏航角误差不能被有效约束,成为行人导航的主要误差源。行人徒步行走特别是在室内楼道等结构化道路上行走时,行走的轨迹大多情况下可认为是近似直线,基于这个事实,提出了一种减小偏航角误差的算法,称为偏航角误差自观测(YESO)算法。当判定行人以近似直线徒步行走时,由行走轨迹计算出的航向角可近似认为是一个常值,那么由于各种误差引起该航向角发生变化时,可以将该变化量作为足绑式INS偏航角误差的观测量,进一步可利用卡尔曼滤波器估计出偏航角误差,对足绑式INS的偏航角进行校准。在室内楼道进行了约350 m的现场实验,实验验证了YESO算法的有效性。实验结果表明,当分别采用ZUPT和ZUPT+YSEO算法进行导航解算时,航向角误差从-29°减小到-2°,南北向最大位置误差从-35.5 m减小到-5.2 m。YESO算法的实现仅依靠系统自身的信息,没有增加额外的传感器,算法具有很好的工程实用价值并能方便地推广应用于车辆导航等领域。     

结合VEC和信心水平分析Black-Litterman投资组合模型

在理论上通过推导得出了Black-Litterman模型(B-L模型)最优权重与信心水平的关系式.实证部分开创性地将多元时间序列VEC模型运用到B-L模型的观点收益预测中.结果表明:且通过向量误差修正模型,实证取得了较好的效果.在任意一种做空限制下,随着信心水平在0%~70%水平上升,收益率有连续上升的趋势,并逐渐趋稳;风险有并不明显的下降的趋势.对同一信心水平而言,随做空限制的放宽,收益率有上升趋势.