Regularization inertial proximal point algorithm for common solutions of a finite family of inverse-strongly monotone equations

The aim of the paper is to propose an iterative regularization method of proximal point type for finding a common solution for a finite family of inverse-strongly monotone equations in Hilbert spaces.     

基于松弛策略解半无限规划模型的显式修正算法

讨论了一类线性半无限最优规划模型的求解算法.采用松弛方法解其系列子问题LP(T_k)及DLP(T_k),基于松弛策略和在适当的假设条件下,提出了一个我们称之为显式算法的新型算法.新算法的主要改进之处是算法在每一步迭代计算时,允许丢弃一些不必要的约束.在这种方式下,算法避免了求解系列太大规模的子问题.最后,基于提出的显式修正算法,并与传统割平面方法和已有文献中的松弛修正算法、对同一问题作了初步的数值比较实验.     

基于锥形渐变耦合结构的可扩展多模弯曲波导EI北大核心CSCD

提出了一种基于锥形渐变耦合结构的可扩展多模弯曲波导。该器件利用模式等效折射率匹配原理,通过对称的锥形渐变耦合结构,实现高阶模式与基模的相互转化,完成多模弯曲传输功能。同时,结合时域有限差分方法和粒子群优化算法,优化锥形渐变耦合结构区域,提升器件性能。实验测试结果表明,在1520~1600 nm的波长范围内,当输入模式分别为TE_0、TE_1、TE_2、TE_(3)和TE_(4)时,该器件的插入损耗分别小于1.71 dB、3.04 dB、2.90 dB、3.16 dB和4.00 dB,对应的串扰分别小于-10.60 dB、-11.35 dB、-10.92 dB、-10.35 dB和-11.45 dB。     

高效的基于傅里叶单像素成像的亚像素级边缘检测技术

针对无法实现先验的边缘检测场景,并解决边缘提取效率过低的问题,提出一种更高效的基于傅里叶单像素成像的亚像素级边缘检测方法。该方法结合快速傅里叶单像素成像,减少图像算法的相移步数,在原有四步相移的基础上分别实现了三步相移与两步相移边缘检测。该算法上的改进能够在同等采样数下扩大参与边缘提取的频谱宽度,从而提升边缘提取效率。数值仿真结果表明,与四步相移亚像素级边缘检测相比,无噪声条件下两步相移在655~13 100次左右的采样数区间内峰值信噪比增长幅度高出2.27 dB,噪声条件下低于0.054噪声浮动比率时两步相移方法可以获得比四步相移更高的边缘提取质量。该方法可以一定程度上提升边缘提取效率,同时促进单像素成像领域与图像处理方向的技术交叉和应用化发展。     

基于改进TERCOM的地形辅助导航算法

自主水下航行器长时间航行后惯性导航系统的位置误差会随时间不断增加,地形辅助导航可帮助惯性导航系统进行误差校正。为解决地形轮廓匹配（TERCOM）算法对航向误差较敏感问题,提高地形辅助导航的匹配精度,提出了一种基于改进TERCOM的地形辅助导航算法。在TERCOM算法基础上增加旋转角度机制,首先根据INS航迹进行旋转平移并采用TERCOM算法进行粗匹配,然后引入改进粒子群算法进行精匹配。在某海图内进行水下地形匹配仿真实验,结果表明：与传统TERCOM算法相比,所提算法可降低航向误差84%,匹配精度可提高4倍多,对实现自主水下航行器的自主无源导航有重要意义。     

V-系统的快速变换算法

V-系统是L²[0,1]上的一类完备正交分段多项式函数系,由于其基函数的间断特性,在非连续信号的表达与分析上优势显著。然而,在目前的V-系统变换算法中,对于一个长度为N的信号,不仅需要事先生成并存储一个N阶的正交矩阵,而且其时间复杂度高达Ο(N³)。为实现对大规模数据的高效处理,从V-系统的多分辨率分析角度出发,设计并实现了V-系统的快速分解与重构算法,不仅无须存储额外信息,而且其时间复杂度仅为Ο(N)。测试结果表明,提出的快速算法能够满足大规模数据高效处理要求,为V-系统在更多领域的应用奠定了基础。     

浅水波方程的黏性正则化PINN算法

针对经典PINN(Physics-informed Neural Networks)在求解浅水波方程间断问题时的不足,提出一种黏性耗散机制的正则化PINN算法。该算法利用黏性正则化的浅水波方程作为网络构建中的物理约束,并在损失函数中作为惩罚项,训练网络用正则化方程的光滑解逼近原方程的间断解,采用网格加密熵稳定格式的数值解作为参考,学习得原方程在整个区域的解。对满足不同初始条件的一维、二维浅水问题进行数值模拟,并与经典PINN算法进行比较,数值结果表明新算法泛化能力强,可预测任意时刻的解,分辨率高,不会出现抹平和伪振荡现象。     

基于1.2m望远镜系统实时自动调焦的清晰度评价算法

望远镜自动调焦技术在提高天文观测效率和观测精度方面有着重要的作用。针对云南天文台1.2 m望远镜系统在观测空间目标时受外界多重因素影响下的像点离散、能量分散等问题,提出了一种改进定心精度的半通量直径（HFDICA）实时自动调焦清晰度评价算法。该方法在进行图像预处理的基础上,采用改进的强度加权质心法（improved IWC）,以亚毫米的精度迭代计算星像质心;然后测出星像HFD,根据HFD值用双曲线法拟合出V型调焦曲线。经过大量实验表明,该算法在指导望远镜调焦时能够迅速找到焦点位置,其精确定焦率与高精度天文图像处理软件IRAF的计算结果相当,在调焦过程中平均处理时长为4.7 s,耗时仅为IRAF的1/10,满足1.2 m望远镜自动调焦的实时性与精度要求。所提方法的调焦效率大致提高37%,具有一定的可行性与实用性。     

通行受限下需求可拆分的应急物资卡车-多无人机协同配送路径优化

研究通行受限情景下需求可拆分的应急物资卡车-多无人机协同配送路径优化问题,综合考虑灾区路网状况、卡车可途中发射/接受无人机、无人机单次起飞可配送多个需求点、需求可拆分等因素,以应急物资配送任务完成时间最短为目标,构建卡车-多无人机协同配送路径优化模型.根据问题与模型特征设计一种改进蚁群算法求解.实验结果表明:文章方法能合理分配卡车与无人机的配送任务,科学规划通行受限情景下需求可拆分的应急物资卡车-多无人机协同配送路径;卡车途中发射/接收无人机方式能有效缩短无人机飞行距离,减少卡车与无人机的协同时间,缩短通行受限情景下的应急物资配送时间,具有可行性、合理性与有效性.     

KS张量互补问题的稀疏解（英文）

针对KS张量互补问题,本文研究了该问题的稀疏解.由于l₀范数的非凸性和非连续性,求解KS张量互补问题的稀疏解是一个NP难问题.为了解决这一问题,我们将其转化为一个带约束的多项式优化问题,然后用序列二次规划(SQP)算法求解转化的问题.数值结果表明,该算法能有效地求解KS张量互补问题的稀疏解.