一种惯性交替极小化算法及其应用

提出一种惯性交替极小化算法求解具有线性等式约束的两块可分离凸极小化问题,其中一块是强凸的。我们证明所提出的算法收敛到原问题和对偶问题最优解。作为应用,将所提出的算法用于求解一类复合凸极小化问题,该问题在图像去噪中有着广泛应用。最后,通过对具有约束的全变分图像去噪模型进行数值实验,数值结果验证所提出算法的有效性和优越性。     

基于无约束非线性优化算法的光强自相关函数拟合

在光子相关光谱(PCS)颗粒测量技术中非线性累积反演方法是一种重要的算法。采用无约束非线性优化算法对反演过程中相关曲线的拟合问题进行了分析和研究, 实现了从任意初始值开始获取最优非线性拟合解, 并给出了算法的实现步骤。采用此方法对50 nm, 100 nm, 200 nm和500 nm的标准聚苯乙烯乳胶颗粒的实测光强自相关函数数据进行了拟合, 并反演了颗粒粒径, 与其他曲线拟合算法相比, 本算法不但对初始值的依赖性小, 而且得到的颗粒粒径更接近乳胶颗粒的标称直径, 测量误差更小。     

基于反向传播神经网络的阻抗断层图像重建新方法

电阻抗成像是通过对物体表面电压、电流的测量来重建物体内部阻抗分布或变化图像的一种新颖计算机断层成像技术。阻抗断层图像重建是一种病态的、非线性的逆问题。提出了一种全新的阻抗断层图像重建方法，它利用反向传播神经网络来表征物体内部阻抗变化位置与物体表面电压变化大小的非线性映射关系，从而可以根据对物体表面测量电压的变化先准确定位阻抗变化区域，再用线性近似方法重建阻抗变化图像，这种方法不仅具有一定的抗噪能力，而且成像精度和空间分辨率都大大好于逆投影方法。     

Variational iteration method for solving perturbed mechanism of western boundary undercurrents in the Pacific

A class of perturbed mechanisms for the western boundary undercurrents in the Pacific is considered. The model of generalized governing equations is studied. Employing the method of variational iteration, an approximate solution of corresponding model is obtained. It is proved from the results that the solution for the variational iteration method can be used for analysing operation of the perturbed mechanism of western boundary undercurrents in the Pacific.     

基于卷积神经网络特征提取的拉曼光谱分类研究

拉曼光谱物质定性识别已被广泛的应用于化工、安防、缉毒等行业和研究领域,但是传统的拉曼光谱分析技术依赖于光谱数据库,通过光谱特征提取进行识别。特征提取是拉曼识别的关键处理步骤,通常利用主成分分析,因子分析等方法进行特征提取,而后通过KNN,SVM和随机森林等方法进行光谱特征定性识别,当拉曼数据库不存在待定性物质时,易造成待检测物质的错误分类。针对此问题,提出一种基于卷积神经网络的对数据库缺少物质光谱识别方法。在实验过程中,采用九类,200余种精神类药品拉曼光谱作为测试对象,通过搭建卷积神经网络自动特征提取并利用Softmax分类器将200余种物质,按照Amphetamine, cathinone, cannabinoids等九种类别进行定性分析。通过与传统机器学习方法如K近邻,支持向量机等方法进行比较,基于卷积神经网络的模型识别准确性有显著提高,该方法可为拉曼光谱数据库的光谱识别检索提供一种新的识别方法。     

基于热图像的种蛋气室变化监测算法

种蛋气室的大小是监测种蛋孵化过程的重要指标之一。根据种蛋的热力学结构,种蛋在孵化过程中,包裹气室部分蛋壳会与其他部分蛋壳产生温差,从而可通过热红外图像进行观察。针对在种蛋孵化过程中,人工照蛋检测气室效率低的问题,探索设计了一种基于热图像的种蛋气室变化俯视监测算法。监测种蛋气室热图像的算法主要包括种蛋目标检测,种蛋图像分割和种蛋气室面积计算3个部分,其中种蛋的目标检测采用Faster-RCNN算法实现;种蛋图像分割采用BP神经网络算法实现;种蛋气室面积是在种蛋图像分割的基础上进行计算。使用孵化5天及以上的种蛋作为研究对象,并拍取种蛋的热图像进行试验。试验结果表明：种蛋热图像的目标检测的平均精度（mAP）为99.85%,拥有较好的检测效果。使用BP网络对种蛋进行图像分割。BP神经网络经过调参后,其网络最佳的结构为三层隐藏层,每个隐藏层拥有1 000个神经元,最优初始学习率为0.000 1,最优最大迭代次数为500。以F1-measure作为分割效果的评价指标,BP神经网络的图像分割总体结果为87.02%,Otsu算法的总体结果为65.25%。其中只有一个蛋的情况下,BP神经网络的分割结果为87.17%,Otsu算法的结果为68.86%。存在其他种蛋的干扰条件下,BP神经网络的分割结果为86.94%,Otsu算法的结果为61.64%,BP神经网络的分割效果优于Otsu分割算法,BP神经网络拥有更强的抗干扰能力。最后提取了孵化5～19 d种蛋的气室变化,通过观察种蛋气室大小曲线来监测种蛋的孵化情况,可看出随着天数的增加,气室有着明显变大的趋势。人工测量法与热红外测量法比较结果说明两者相关性为0.934 3,拥有较好的相关性。基于热图像的种蛋气室变化监测算法可在实际生产中实现种蛋的识别与气室大小的快速监测,为实现监测种蛋孵化的自动化提供了技术参考。     

一种基于新型查表方法的统一计算设备架构并行计算全息算法

为解决点源法计算全息速度较慢的问题,提出了一种新的查表算法,命名为三角函数查表法(T-LUT算法)。该算法是基于点源法基本的数学公式,通过一系列数学近似与恒等变换,生成了一种纯相位查找表,该查找表具有三维特性,并具有生成速度快、精度高、占用内存少等特点,克服了点源法重复计算相位的缺点。同时采用统一计算设备架构(CUDA)并行计算在图形处理器(GPU)上加以实现,并进行了三次并行优化。在算法的验证与对比实验中,采用单显卡(GPU显卡)实现T-LUT算法,在不牺牲全息图再现像质量的前提下,成功地将点源法计算全息的速度大幅度提升。实验发现在不同的物空间采样点数量的情况下,速度相对于点源法GPU运算提升30倍至近千倍不等。     

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。     

LIMITED MEMORY BFGS METHOD FOR NONLINEAR MONOTONE EQUATIONS

In this paper, we propose an algorithm for solving nonlinear monotone equations by combining the limited memory BFGS method （L-BFGS） with a projection method. We show that the method is globally convergent if the equation involves a Lipschitz continuous monotone function. We also present some preliminary numerical results.     

RADIATION BOUNDARY CONDITIONS FOR MAXWELL＇S EQUATIONS： A REVIEW OF ACCURATE TIME-DOMAIN FORMULATIONS

We review time-domain formulations of radiation boundary conditions for Maxwell＇s equations, focusing on methods which can deliver arbitrary accuracy at acceptable compu-tational cost. Examples include fast evaluations of nonlocal conditions on symmetric and general boundaries, methods based on identifying and evaluating equivalent sources, and local approximations such as the perfectly matched layer and sequences of local boundary conditions. Complexity estimates are derived to assess work and storage requirements as a function of wavelength and simulation time.