关于拟合穆斯堡尔谱的AWMI法

解非线性最小二乘问题的常用算法是高斯-牛顿法。它的缺点是迭代的每一步都要进行逆矩阵运算,对参数初估值的要求也比较严。I.A.Slavic提出的不用逆矩阵运算的方法(简记为AWMI法),已被金慧娟等用于穆斯堡尔谱的拟合,认为收敛性很好,计算量也较小。 本文通过理论分析说明按AWMI法的参数修正方向比较接近于x~2量的最快速下降方向,因此在步长不太     

用穆尔-彭劳兹广义逆A~ 最小二乘拟合穆斯堡尔谱的计算机算法

本文提出了采用穆尔-彭劳兹广义逆A~ 最小二乘拟合穆斯堡尔谱的计算机算法,给出了计算A~ 的迭代公式和算法程序框图。算法如下:用高斯-牛顿法得到第K次初估值Q~K的法方程组Hδ~K=B。再由矩阵H的穆尔-彭劳兹广义逆A~ 得到修正量δ~K的解δ~K=A B。由一维寻查法找出最优步长因子λ~K,构成第K 1次初估值Q~(K 1)=Q~K λ~Kδ~K。如此迭代直到满意为止。由于任意矩阵H,其穆尔-彭劳兹广义逆A~ 必有唯一解存在。当H非奇异     

复合形-遗传算法在核动力设备优化设计中的应用研究

复合形优化算法是核动力设备等机械优化设计中应用比较多的方法。本文针对复合形算法在优化计算中的缺点对其做了相应改进,得到复合形-遗传算法,并以核动力设备中的稳压器为例进行优化计算,评价分析复合形-遗传算法的优化能力。结果表明,改进后的算法比原始复合形算法具有更好的优化性能。     

正电子湮没寿命谱指数函数拟合程序

本文提供一个从正电子湮没寿命谱中消除时间分辨函数的影响作指数函数拟合的方法。用剥皮法给出参数初值和拟合数据的起始点,使所用高斯-牛顿法中的迭代过程迅速而准确地达到收敛。编制的计算程序(PLSEF)经使用证明效果是好的。     

Particle Swarm Genetic Algorithm and Its Application

针对标准粒子群算法在处理非线性约束优化问题时存在收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,设计了一种粒子群遗传算法.该算法采用可行性原则处理约束条件,避免罚函数法中惩罚因子选取的困难;随机产生初始可行群体,加快粒子群收敛速度;引入遗传算法的交叉和变异策略,避免粒子群陷入局部最优.通过对典型测试函数的优化计算,表明粒子群遗传算法有较好的优化性能.将该算法应用在核动力装置优化中,优化效果显著.     

混合遗传算法在核事故源项反演中的应用

针对国内外普遍关注的核事故源项反演与事故后果评价的问题,运用遗传算法-单纯形法结合烟团模型实现了对源强的反算和释放点位置的快速定位。遗传算法-单纯形法与遗传算法-模式搜索法、遗传算法和单纯形法等3种算法的比较结果表明：遗传算法-单纯形法结合了遗传算法和单纯形法两种算法的优势,也弥补了各自算法的缺陷,其反算值可与期望值较精确符合;扩散模式模块、GA模块和NM模块3者可简单直接的结合,结合所需编写的代码较少,通用性广;GA模块和NM模块的计算花费较少,适用于核电厂对源项的快速估计。     

高能重离子碰撞中能量密度和粒子密度数值分析

分别用无穷级数展开方法和数值积分计算中的高斯-拉盖尔求积法对高能重离子碰撞中能量密度和粒子密度数值进行计算，并对结果及级数展开中的高次项和一次项的大小进行了比较。结果表明：高斯-拉盖尔方法可以作为一种实用的算法应用在高能重离子碰撞的计算中。     

放疗逆向计划中的混合多目标优化算法研究

放射治疗中的逆向计划为多目标优化问题.将模拟退火算法和遗传算法相结合,进行多目标优化算法的研究,利用测试函数分析算法的优劣.将基于交叉变异扰动的多目标SA算法应用于放疗逆向计划过程,用基于平均剂量分布的目标函数和基于混合剂量-体积约束的目标函数进行逆向优化计算,说明算法的有效性.     

动态独立分量分析算法及其应用研究

对基于非高斯性极大ICA方法的动态实现及其应用进行了研究.介绍了基于峭度极大ICA算法原理,然后将其改造成一种能进行动态独立分量提取的ICA算法.对动态ICA算法的收敛性和盲源分离效果进行了分析研究,并将该算法应用于脑电信号的消噪.结果表明,该算法具有较好的收敛性能和盲源分离效果.     

数字高斯脉冲成形算法仿真研究

高斯脉冲具有良好的时间、频率响应和较高的信噪比,探测器输出信号通常被滤波成形为高斯波形或类高斯波形。在高斯脉冲成形算法基础上,引入截止频率和品质因子,讨论成形参数对成形脉冲幅度、宽度的影响。通过与梯形脉冲成形算法对比,研究高斯脉冲成形算法的滤波效果以及对核信号幅度谱的作用。结果表明,在相同达峰时间条件下高斯脉冲成形算法具有更好的噪声抑制能力,同时可减小核信号幅度谱的半高宽;结合使用梯形脉冲成形算法可改善高斯脉冲成形算法在处理堆积脉冲中的不足,提高核信号通过率。     

基于遗传算法的自由电子激光优化设计

自由电子激光(Free-Electron Laser,FEL)的辐射功率、光谱等关键量是表征FEL品质的重要因素,这些量往往依赖于多种参量,所以优化这些品质参量的问题即可等效为如何寻求合适的参数来获得更优的FEL的输出。遗传算法是解决这类多变量优化问题常用的算法之一。本文基于遗传算法设计了一个用于FEL优化的应用程序,该应用程序利用实数编码方式,选择合适的算子并作相应的改进,同时利用Java Swing构建了友好的用户界面。实验结果表明,在进行辐射功率优化时,该算法能够在较短的时间内寻找到非常接近全局最优解的较优解。该应用程序具有良好的通用性与可扩展性,在一定程度上为FEL装置的运行优化提供帮助。     

用于堆芯换料优化的遗传算法的改进及检验

文章采用年龄代、相似度和价值函数等新技术对用于堆芯换料优化的遗传算法加以改进,其中年龄技术赋予了算法及时总结前一阶段方案搜索"经验"、引导算法更好地在局部最优邻域内进行搜索的能力;在对方案进行杂交之前首先评估方案的相似度,避免了对两个过于相似的方案进行杂交,从而防止算法早熟;价值函数的运用赋予算法依据较优方案共性特征的统计来产生新方案的能力.针对一个两环路堆芯换料优化基准题的数值检验说明,经改进的遗传算法可显著提高算法的搜索效率,同时也使优化解的质量得以提高.     

遗传算法在堆芯燃料管理中的应用

应用遗传算法编制了核反应堆堆芯燃料管理优化计算程序。在遗传算法程序中，选用了性能良好的编码方法，优化了遗传算子各个参数，使遗传算法程序的计算质量和效率有明显的提高。从计算结果看，遗传算法能够获得良子的堆芯燃料布置。     

锥束CT重建FDK算法的两级并行计算研究

三维锥束CT图像的FDK算法重建由于运算量大,在重建高分辨率的图像时,重建所需时间通常难以满足实际应用的需求,集群并行计算是解决上述问题的常用方法之一.在一个SMP集群系统上,采用MPI和Pthreads两种模型相结合的方法,通过节点之间的消息传递和节点内部的共享内存,实现了FDK算法的两级并行.     

映射交叉遗传算法在核动力设备优化设计中的应用

遗传优化算法(GA)已在核工程领域中得到广泛应用。本工作针对传统遗传算法(TGA)的缺点对其进行改进,得到映射交叉遗传算法(MCGA)并对MCGA算例进行测试。测试结果表明,MCGA较TGA具有更佳的优化性能。MCGA算法已被应用于反应堆冷却剂泵的优化设计中。     

遗传算法在CANDU堆燃料管理中应用的研究

提出了在CANDU堆中应用遗传算法优选换料通道策略,并集成了BP人工神经网络用于CANDU堆堆芯参数预测,预测结果的评价值作为遗传算法的适应值。应用遗传算法和BP神经网络优化模型,研制了CANDU堆燃料管理通道优选程序GAREFUEL。使用换料通道优选程序GAREFUEL和CANDU堆燃料管理程序FMPHWR进行了360天换料模拟。计算结果表明：优选得到的换料通道能够满足堆芯参数限制,GAREFUEL具有快速高效的通道优选能力。     

基于PCA-GA-SVM的n/γ甄别方法研究

由于常用中子探测器对中子和γ射线均呈现敏感性，所以消除γ射线对中子测量的影响很有必要性。考虑到支持向量机（SVM）能实现二分类器功能，本文结合主成分分析法（PCA）、遗传算法（GA），将SVM应用在混合场n/γ的甄别工作中。通过PCA对特征值进行降维，避免SVM出现过拟合现象，同时通过GA迭代方式寻找SVM关键参数惩罚因子C和核函数参数g的最优值。对PCA-GA-SVM网络在n/γ甄别中的准确性进行验证后与电荷比较法及频域梯度分析法甄别结果进行对比。结果表明，经过PCA与GA优化后的SVM网络甄别精度提升显著，该方法可为混合场n/γ提供有效的甄别。     

西安脉冲堆大空间中子辐照实验平台辐射场参数测量

西安脉冲堆于2010年建成了大空间中子辐照实验平台。本文介绍了该实验平台辐射场设计参数、辐射场测量方法和实测结果。采用蒙特卡罗方法计算了实验平台内中子初始谱。利用多箔活化法测量了中子能谱,解谱方法采用遗传算法,并与SAND-Ⅱ解谱方法进行了对比,对比结果较为一致,证明了遗传算法解谱的有效性。应用热释光剂量计测量了γ射线吸收剂量率。测量结果表明,该实验平台辐射场参数符合设计要求。