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在磁共振脉冲优化领域,优化脉冲普遍存在幅值过大的问题,这极大地限制了优化脉冲的使用范围。为了限制优化脉冲的幅值,扩大其应用范围,提出了一种基于L-BFGS-B数值算法的脉冲优化设计方法。首先基于Liouville-von Neuman方程,使用最优控制思想构建优化模型;然后使用L-BFGS-B算法,在限制幅值的条件下对优化模型进行数值迭代求解;最后以脉冲的激发效率以及激发轮廓的均匀性作为衡量优化脉冲优劣的标准对该方法进行仿真和实验验证。结果表明,采用该方法获得的优化脉冲在幅值被限制的前提下,仍能获得较传统磁共振脉冲更好的共振激发效果,进而增强信号的灵敏度,提高图像的质量。 相似文献
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鉴于传统神经网络和支持向量机机理复杂、计算量大的缺陷,很难实时跟踪磷酸铁锂电池组复杂快速的内部反应,影响电池荷电状态的估算精度,提出应用一种简单、有效的极限学习机对一额定容量为100Ah、额定电压为72V的纯电动汽车磷酸铁锂电池组建模,并分别与BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机进行对比。随后,以学习时间和泛化性能为优化目标,应用粒子群方法寻找最佳隐层节点个数。结果表明,基于极限学习机的磷酸铁锂电池组模型的学习时间、泛化性能优于BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机;隐层节点优化后,模型的学习时间和泛化性能达到最优。 相似文献
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提出一种大规模声学边界元法的高效率、高精度GPU并行计算方法.基于Burton-Miller边界积分方程,推导适于GPU的并行计算格式并实现了传统边界元法的GPU加速算法.为提高原型算法的效率,研究GPU数据缓存优化方法.由于GPU的双精度浮点运算能力较低,为了降低数值误差,研究基于单精度浮点运算实现的doublesingle精度算法.数值算例表明,改进的算法实现了最高89.8%的GPU使用效率,且数值精度与直接使用双精度数相当,而计算时间仅为其1/28,显存消耗也仅为其一半.该方法可在普通PC机(8GB内存,NVIDIA Ge Force 660 Ti显卡)上快速完成自由度超过300万的大规模声学边界元分析,计算速度和内存消耗均优于快速边界元法. 相似文献
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构造一种基于遗传算法参数优化的脉冲耦合神经网络(PCNN)红外图像分割算法。该算法首先利用PCNN的全局耦合性和脉冲同步性对输入图像进行点火处理,根据PCNN的输出结果计算熵作为遗传算法的适应度函数,并利用熵的变化量作为遗传算法的收敛依据,对PCNN模型中影响图像分割的参数进行组合优化,结合PCNN生物视觉特性和遗传算法解空间随机搜索能力来寻找关键参数的最优值。将遗传算法和PCNN进行结合可充分发挥二者优势,将本文方法与最大类间方差法(OTSU)、最大熵直方图分割算法和PCNN分割方法进行对比,通过交叉熵、区域对比度等客观指标对分割后的图像进行定量分析,结果表明无论从主观视觉还是客观指标,本文方法分割效果优于其他对比方法。 相似文献
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IGCC空气侧整体综合优化的研究 总被引:3,自引:1,他引:3
主要符号表X。。氮气回注系数如空分整体化系数E。;c燃气轮机压气机效率G。l回注氮气流量万燃气轮机透平前温尼。”系统相对效率G。。煤气氮气掺混流量Ea;,c空气专用压缩机效率N。”系统相对功率1前言整体煤气化联合循环(IGCC)系统模拟与优化逐步受到重视,开展了许多相关研究[‘-‘]。但是,现有的方法[‘,‘]一个突出的问题,它是在设定的具体流程方案下的数值分析,这常常导致落入“局部优化掩盖了整体最优”的误区。本文是研究以空分系统为中心的空气侧子系统的整体优化,阐述基本概念,尝试新方法,并结合大型商业化装… 相似文献
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