本科院校《数据结构》教学改革方法研究

本文针对本科院校中《数据结构》在传统教学过程中中存在的若干问题,结合《数据结构》课程的特点,以及在教学实践过程中积累的经验和体会,探讨了《数据结构》课程建设与教学方法等方面的改革。     

一个简单实用的神经网络环状流参数估计器

环状流是一种典型的两相流.人们常用线性反投影法(LBP)对其进行快速成像.但由于该算法精度不高,本质上是一种定性算法,得到的效果不能令人满意.本文以电阻抗层析测量系统(ERT)中LBP法为研究对象,分析其存在的缺陷和产生缺陷的原因.针对理想环状流这一特定流型提出并建立一个基于BP神经网络的参数估计器来计算管道内含油区面积.仿真表明,对环状流使用该估计器能够获得较好的结果.     

基于改进相位相关与特征点配准的多图拼接算法

针对拼接过程易受图像采集时曝光、尺度变化、旋转、环境噪声、光照等因素的影响,以及多图手动排序出错率高、耗时长等问题,提出了一种基于改进相位相关与特征点配准的多图拼接算法。首先,基于对数极坐标变换的改进相位相关算法来计算缩放、旋转和平移参数,根据冲激函数峰值实现多图自动排序;接着,在重叠位置提取Harris角点,改进的Ransac算法精确提纯匹配点对,优化变换矩阵以完成拼接;最后,通过利用NSCT变换算法多尺度分解低频、高频子带来制定融合策略,从而解决接缝明显的问题。实验结果表明,新算法 建立的模型参数准确且高效,拼接融合效果过渡自然,能较好地解决复杂环境及乱序图像的拼接问题。     

改进Landweber电阻层析成像图像重建算法

为了克服电阻层析成像系统不适定性的影响,提高图像重建质量,提出一种改进Landweber电阻层析成像图像重建算法。利用基于粒子群算法的改进遗传算法,对敏感场均匀分布时灵敏度矩阵进行预处理,降低其条件数,改善其病态性,并应用于两相流典型流型图像重建。仿真实验结果表明,改进算法可将敏感场均匀分布时灵敏度矩阵条件数降低98.15%,有效提高了图像重建质量。     

改进遗传算法的ERT有限元网格节点编号优化

在电阻层析成像中,有限元网格节点编号对整体刚度矩阵的带宽具有重要决定性的作用,而整体刚度矩阵的带宽直接决定了数据的存储量以及求解方程组的计算量。为了提高电阻层析成像中有限元的计算效率,减少数据存储量,利用改进遗传算法,对电阻层析成像中两种典型拓扑结构的有限元模型节点编号进行优化。实验结果表明,与常用节点编号规则相比,利用改进遗传算法可得到更优的带宽值,从而节省了计算机的内存空间,提高了计算效率。     

一种基于聚类电阻层析成像静态图像重建算法

为了提高静态图像重建算法求解电阻层析成像逆问题的实时性与精度,提出一种基于敏感场区域内三角形有限元聚类的静态图像重建算法.新算法初期采用改进牛顿-拉夫逊算法,并根据算法振荡次数超过允许最大值时所对应的最优图像重建结果,对敏感场区域内所有三角形有限元进行聚类,最后利用改进粒子群算法求解电阻层析成像逆问题,从而实现静态图像重建.新算法每隔一定迭代次数对敏感场区域内所有三角形有限元进行重新聚类,以减小粒子维数,提高新算法求解电阻层析成像逆问题的精度.实验结果表明,相比改进牛顿-拉夫逊算法及组合算法,新算法效果最理想.     

改进Landweber预迭代ERT图像重建算法

由于电阻层析成像问题本身严重病态,导致重建图像分辨率较低。为了提高重建图像精度,提出一种改进Landweber预迭代图像重建算法。首先,利用改进粒子群算法离线优化灵敏度矩阵,改善其病态程度,同时缩小满足算法收敛条件的增益因子取值范围;再设置4种典型流型,计算算法重建图像与其相关系数的平均值,并将平均值作为适应度函数,利用改进粒子群算法离线选择Landweber预迭代算法增益因子,并将改进算法应用于两相流典型流型与复合流型图像重建。实验结果表明,相同实验条件下,与在线预迭代(offline iteration online reconstruction,OIOR)算法、经验选择增益因子Landweber预迭代算法相比,新算法有效提高了图像重建质量,而与修正牛顿-拉夫逊算法相比,在不影响成像精度的前提下,提高了算法实时性。     

利用改进粒子群算法优化ERT有限元模型*

为了提高电阻层析成像正问题计算精度,鉴于不同拓扑结构有限元模型对应的正问题计算精度不同,针对电阻层析成像有限元模型优化的特点,提出一种改进粒子群算法。新算法首先借鉴区间算法与轮盘赌选择生成粒子初始位置,并在算法迭代过程中采取改进精英策略以克服算法早熟收敛。仿真实验结果表明,新算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,满足电阻层析成像有限元模型优化的要求,可有效提高正问题计算精度。     

层状两相流在线监控系统设计与仿真

研究提高对层状两相分层流分界跟踪能力问题时,为克服目前流行的图像重建算法在反演两相流常见流型,其中分界面清晰的层状两相流的不足,通过采用不同措施对有限元电阻率进行赋值,同时结合局部细化有限元的方法,提出了变步长迭代图像重建算法。并以新算法为基础,设计了层状两相流在线监控系统中同时进行仿真。仿真实验表明,系统不仅可有效提高对层状两相流界面的跟踪能力,且抗噪声干扰能力强,适合在线监控。     

基于遗传算法的层状流图像重建算法仿真研究

针对目前电阻层析成像问题,为提高成像精度,重建算法改善存在成像精度较低的问题.进一步满足应用分界面清晰的层状两相流领域的精度要求,提高系统对层状两相流界面的跟踪能力,通过分析动态网格的调整原则与具体调整方法,利用一种遗传算法的层状流图像重建算法.仿真实验表明新算法效果明显优于线性反投影算法、修正的牛顿-拉夫逊类算法,有效提高了算法成像精度与系统对层状流界面的跟踪能力.