加氢催化剂器内预硫化动态仿真研究与应用

加氢催化剂预硫化过程是重油催化裂化、催化加氢、催化重整工艺的优化过程,决定着产品质量和产量。由于预硫化过程的复杂性和动态性,在实际生产中难以控制,提出建立数学模型进行计算。但因国内预硫化过程动态研究比较少,所以先对预硫化反应器进行深入分析,以固定床反应器为基础,建立了机理性较强的预硫化反应器模型。包括反应动力学方程,质量衡算方程,能量衡算方程,相平衡方程等。采用适当的数值计算方法进行动态仿真计算,结果表明与实际相符,硫化温度曲线与设计曲线非常相近。采用上述方法建立仿真软件已应用到实际生产中,并对员工培训起到了良好效果。     

基于光滑聚集代数多重网格的有限元 并行计算实现方法

基于光滑聚集代数多重网格法实现一种用于结构有限元并行计算的预条件共轭梯度求解方法。对计算区域进行均匀划分,将这些子区域分配给各个进程同时进行单元刚度矩阵的计算,并组合形成分布式存储的整体平衡方程。采用光滑聚集代数多重网格预条件共轭梯度法对整体平衡方程进行并行求解,在天河二号超级计算机上进行数值试验,分析代数多重网格的主要参数对算法性能的影响,测试程序的并行计算性能。试验结果表明该方法具有较好的并行性能和可扩展性,适合于大规模实际应用。     

一种针对大波数Helmholtz方程的高性能并行预条件迭代求解算法

针对传统串行迭代法求解大波数Helmholtz方程存在效率低下且受限于单机内存的问题,提出了一种基于消息传递接口(Message Passing Interface,MPI) 的并行预条件迭代法。该算法利用复移位拉普拉斯算子对Helmholtz方程进行预条件处理,联合稳定双共轭梯度法和基于矩阵的多重网格法来求解预条件方程离散后的大规模线性系统,在Linux集群系统上基于 MPI环境实现了求解算法的并行计算,重点解决了多重网格的并行划分、信息传递和多重网格组件的构建问题。数值实验表明,对于大波数问题,提出的算法具有良好的并行加速比,相较于串行算法极大地提高了计算效率。     

三维对流扩散方程的稀疏存储及预条件迭代

基于四阶紧致格式对三维对流扩散方程进行离散,并给出所得到的离散线性方程组的块三角稀疏矩阵形式。以带双阈值的不完全因子化LU分解[(ILUT(τ,s))]作为预条件子,分别用FGMRES、BICGSTAB和TFQMR作为迭代加速器,对离散线性方程组进行求解验证了格式精度并比较了不同迭代法的CPU时间和迭代步。此外,通过比较传统迭代法和预条件迭代法的计算效率,表明预条件迭代法不仅能够保证格式的四阶精度,还能极大地提高收敛效率。     

基于热方法的骨架提取算法

骨架提取是形状表示的重要分支,在图像压缩、模式识别和形状匹配等领域中都有着广泛应用。本文提出一种基于热方法的骨架提取算法。该方法首先对目标区域构建三角网格,通过求解热传导方程找到距离增加的方向,再利用泊松方程还原测地距离。然后引入投票法的思想来确定骨架端点,通过路径回溯得到目标形状的连续骨架线。最后对终点聚类,检测并提取环形骨架。算法只需要求解2个稀疏线性方程组,因而具有鲁棒性强、精度高且易于操作等优点。同时,预计算中的一些信息可以被重复使用,减少内存占用和时间消耗。实验结果表明,该算法可将目标形状的骨架准确地提取出来。     

一种获取细胞免疫信息的图像分析方法

细胞免疫信息在医学和生物学上有着广泛的用途.通过分析彩色免疫荧光图像获此信息.给出一种动态种子值像素生长算法,在均匀颜色空间中提取荧光区域;提出了椭圆匹配方法,从得到的区域中提取细胞;提出了预计算和离散化的方法,计算并分解细胞颜色,以得到免疫信息.讨论了提出的图像分析方法对细胞免疫信息获取的影响.实验表明,获得的免疫信息满足实际医学分析的需要.     

非静力模式GRAPES的预条件技术研究

GRAPES是中国气象科学研究院研制的一个非静力格点模式,该模式以大气运动的全可压运动方程为基础,采用半隐半Lagrange方案。在模式积分中,每个时间步需要求解关于气压梯度力的三维离散Helmholtz方程,该方程组的求解在整个数值模拟时间中占70%左右,为加速求解过程,采用高效预条件技术是必然选择。将提出的多行双门槛不完全分解预条件与国内外常用的多种其他预条件技术进行了比较,同时,考查了针对不完全分解预条件的加性Schwarz与基于因子组合的两种并行化预条件技术,结果发现,多行双门槛不完全分解预条件优于包括ILUT在内的其他不完全分解预条件,且加性Schwarz略优于基于因子组合的并行预条件技术。     

一种求解H(curl)型椭圆问题的高效并行预条件子及并行实现

本文为一类H(curl)型椭圆问题的线性棱有限元方程,构造了一种基于节点辅助空间预条件子(HX预条件子)和基于简单粗空间的非重叠区域分解相结合的预条件子,并为该预条件子设计了并行算法,编制了基于MPI+OpenMP二级并行架构的并行程序.数值实验结果表明基于该预条件子的并行PCG法具有良好的算法可扩展能力和并行可扩展能力.     

预条件的平方Smith法求解大型Sylvester矩阵方程

提出了一种预条件的平方Smith算法求解大型连续Sylvester矩阵方程,该算法利用交替方向隐式迭代(ADI)来构造预条件算子,将原方程转换为非对称Stein方程,并在Krylov子空间中应用平方Smith法迭代产生低秩逼近解。数值实验表明,与已知的Jacobi迭代法等算法相比,该算法有更好的迭代效率和收敛精度。     

适用于GRAPES数值天气预报软件的ILU预条件子

探讨了一种适用于我国自主研发的数值天气预报模式软件GRAPES的不完全LU(ILU)分解预条件子.针对GRAPES模式所特有的具有对角优势结构的赫姆霍兹方程系数矩阵,提出了一种有效的ILU分解方案,并将分解得到的预条件子应用到模式核心的动力积分计算迭代算法中,从而达到加速算法收敛,提高模式软件整体性能的目的.     

基于GPU的图像特征并行计算方法

特征提取与描述是众多计算机视觉应用的基础。局部特征提取与描述因像素级处理产生的高维计算而导致其计算复杂、实时性差,影响了算法在实际系统中的应用。研究了局部特征提取与描述中的关键共性计算模块——图像金字塔机制及图像梯度计算。基于NVIDIA GPU/CUDA架构设计并实现了共性模块的并行计算,并通过优化全局存储、纹理存储及共享存储的访问方式进一步实现了其高效计算。实验结果表明,基于GPU的图像金字塔和图像梯度计算比CPU获得了30倍左右的加速,将实现的图像金字塔和图像梯度计算应用于HOG特征提取与描述算法,相比CPU获得了40倍左右的加速。该研究对于基于GPU实现局部特征的高速提取与描述具有现实意义。     

一种改进的自然场景特征提取方法

基于场景全局语义特征描述符gist的自然场景分类方法在特征提取过程中计算量较大、识别精度较低。为此,提出一种改进的特征提取方法,将3尺度的gist特征与梯度方向直方图特征相结合对场景进行描述,并利用支持向量机实现分类。实验结果表明,改进的方法加快了特征提取速度,提高了分类正确率。     

圆形图像抗旋转高效高鉴别特征表示方法

根据圆形图像目标中心对称特性,提出一种基于空间位置描述的抗旋转高效高鉴别二值模式特征提取方法.该方法在特征计算时,通过径向变换重新构建局部坐标系统,并在此基础上实现具有抗旋转变换的空间对称区域的局部二值模式提取;同时,池化操作采用了具有旋转不变性的环状空间划分,从而保证了最终特征描述的抗旋转变换能力.该方法分别在欧元硬币数据集、QQ表情数据集、车标数据集上进行了测试,识别准确率最高分别达到100%,100%,97.07%.在具有旋转情况的欧元硬币和QQ表情数据集中,优于传统的LBP特征和HOG特征,而且算法具有高效性,其单点计算时间只需0.045ms.     

基于改进正则化方法的SAR图像区域特征提取

合成孔径雷达(SAR)图像上的各种噪声削弱了目标、阴影等感兴趣区域(region of interest,ROI)的细节特征,影响了后续的目标检测、分类和识别等应用。传统的正则化方法能够增强SAR图像的目标特征,但是运算量过大,实时性不好。提出一种改进的正则化方法,有效地提高了SAR图像区域特征提取的速度和精度。理论上证明,降质算子的优化可以使运算量由O(M3N3)降到O(MN),同时保留了区域特征增强的能力。利用MSTAR数据库中实测的SAR图像进行算法验证,实验结果表明该方法能够大幅度提高目标杂波比,有效抑制感兴趣区域内的噪声,从而更精确地把目标和阴影等区域从背景杂波中提取出来。     

基于帧差与统计法的运动图像背景提取算法

背景提取是摄像头静止的运动图像处理的基础技术之一。针对一般背景提取算法运算复杂、实时性差等缺点,提出一种新的基于帧间差分与选择性统计相结合的背景提取算法。通过帧间差分和统计,对图像进行分块选取,削弱运动物体和噪声对于像素分布的影响。实验表明,该算法所取得的背景效果良好,并可快速有效地对背景进行提取和更新。     

基于连通区域的仿射不变区域提取方法?

针对现有仿射不变特征提取方法存在计算量大、鲁棒性差的问题,提出一种基于连通区域的仿射不变区域提取方法。对输入的灰度图像进行各向异性高斯滤波,并对滤波后的图像进行灰度直方图均衡化。找到图像中灰度值相同点所组成的连通区域,将灰度值差小于delta的相邻连通区域进行合并,把满足条件的最后一次合并结果作为图像的局部仿射不变区域。实验证明,该方法提取效果好、速度快且鲁棒性强。     

基于最近离散点的光线跟踪

论文提出基于最近离散点的光线跟踪算法。对于原始的点云模型,算法通 过平衡二叉树在设定范围内搜索离光线迭代点最近的N 个离散点,并用栅格的加速结构避 免不必要的迭代搜索计算。光线与实际最近的N′个离散点的局部平面进行求交计算,局部 平面的法向量是由离散点对应的三角形法向量通过三角形面积加权平均计算得到,并保证法 向量计算的一致性。通过改变光线跟踪的参数（最近离散点的数目）,即可达到渐进地多分 辨率显示原始的点云模型的目的。对于噪声多的原始的点云模型,设置较大的最近离散点的 数目,以有效地减少其绘制的噪声;对于噪声少的原始的点云模型,设置较小的最近离散点 的数目,以更多地显示其局部几何特征。     

一种改进的概念语义相似度计算方法

针对当前概念相似度计算的片面性和不完善性等不足,提出一种改进的基于语义距离的概念间语义相似度计算方法。从有向边包含的信息量、有向边的类型以及概念密度3个方面对语义距离进行扩展,将语义距离转换成语义相似度,通过引入不对称因子,使最终概念语义相似度计算更加精确。将该方法与基于信息量方法、基于距离方法及人的主观判断结果进行比较,验证了该方法的可行性和有效性。     

结合潜在语义分析与点互信息的同义词抽取

同义词在信息检索、自动文摘、情感分析、机器翻译等应用中都发挥着重要的作用。该文提出在大规模语料中结合潜在语义分析与上下文互信息进行同义词挖掘的方法,分析了不同的词汇上下文窗口选择、权值计算、潜在语义分析降维、余弦相似度计算在同义词抽取中的作用。实验结果表明,同义词抽取的效果明显提高。     

一种基于改进地貌形状上下文的形状匹配方法

在基于地貌形状上下文的形状匹配方法中,计算地貌空间测地距离消耗时间较高,对应形状特征提取过程的效率较低.针对这一问题,本文提出了一种基于地貌模糊形状上下文的快速形状匹配方法.在形状特征提取过程中,通过引入最短路径算法对轮廓采样点间的测地距离进行快速计算.在此基础上结合对数极坐标模糊直方图构造地貌模糊形状上下文,其能够更好地描述轮廓点分布情况进而有效提升形状描述符的表达能力.考虑到轮廓点集顺序已知,进一步引入动态规划分析不同地貌空间下形状片段间的对应关系,以获取准确的形状匹配结果.通过对不同的数据集进行实验仿真分析,验证了本文方法能够有效地提升运算效率并取得较好形状检索精度.