用于求解粗网有限差分方程的优化并行预处理算法

广义极小残差算法已被广泛应用于求解粗网有限差分方程,但该方法的计算效率取决于良好的预处理.简化对称超松弛与不完全LU分解的混合预处理是一种有效的预处理方法.为了进一步提升混合预处理方法的预处理效率,本文采用"改进的ILU分解"和"对角块矩阵的近似求逆"2种方法对混合预处理方法进行了优化.计算结果表明:在串行和并行环境下,优化后的预处理效果进一步提升;在能群结构较复杂的问题中,预处理耗时减少1/2.利用VERA problem#4基准题综合检验优化后的预处理算法,总计算耗时相比于优化之前减少了30％.优化后的预处理算法进一步提高了大规模并行计算环境下对粗网有限差分方程的预处理效率.     

规范状态空间系统辨识方法

因为状态空间模型既包含了未知状态,又包含了未知参数,且二者是非线性乘积关系,使得辨识问题变得复杂.针对这一问题,详细研究了规范状态空间系统的状态与参数联合估计方法.采用交互估计理论,即采用递推方法或迭代方法实现系统状态与参数的交互估计.基本思路是在计算参数估计时,辨识算法信息向量中的未知状态用其估计值代替,然后利用获得的参数估计,设计基于参数估计的状态观测器或基于参数估计的Kalman滤波算法估计系统的状态,二者形成一个交互计算过程(递阶计算过程).沿着这条思路,分别从递推方案和迭代方案,研究和提出了基于状态观测器和基于Kalman滤波状态估计的随机梯度辨识算法、递推最小二乘辨识算法、多新息随机梯度辨识算法、多新息最小二乘辨识算法,以及模型分解的辨识算法,并给出了几个典型算法的计算步骤、流程图和计算量.     

关于状态空间方法的一个注记

本注记给出了在状态空间方法中常用的几个特殊矩阵的特征多项式和特征值的精确计算。     

结构动态优化的状态空间混合法

本文提出了一种新的动态优化方法——状态空间混合法。它以梯度投影法为基础将数学规划法和优化准则法结合起来,推导了迭代方程式,确定了加权矩阵和迭代步长的表达式。作者研制了这种算法的通用计算机程序,给出了计算实例结果,并以槽钢作柱、厚钢板作梁,设计制作了原始和优化框架模型,对模型进行了稳态正弦激振试验和瞬态脉冲激振试验。计算和试验表明,该算法收敛快,计算精度高,通用性好,有实用价值。     

近空间可变翼飞行器小翼切换自适应控制方法

针对近空间可变翼飞行器在小翼切换时存在参数不确定性的问题,本文设计了基于矩阵下三角对称(LDS)分解的小翼伸缩自适应切换控制器,以实现小翼伸缩的平滑切换。对近空间可变翼飞行器的非线性模型进行线性化处理,建立含有小翼伸缩变化的不确定线性模型;依据线性化的近空间可变翼飞行器模型,设计状态反馈控制器,并确定参考模型。然后设计自适应补偿控制器,消除参数不确定性的影响。将小翼切换自适应控制问题转换为参数不确定性问题,并且从理论上证明了小翼切换过程的稳定性。研究结果表明:提出的基于矩阵分解的自适应控制方法能够有效地解决小翼切换时飞行器参数不确定性问题,该方法有较强的鲁棒性,为飞行器参数不确定性问题提供了可靠地解决思路。     

基于多尺度梯度角和SVM的正面人脸识别方法

为了提高人脸识别算法性能,提出了一种多尺度梯度角(MSGA)和支持向量机(SVM)相结合的新的正面人脸识别方法.分析了梯度角对光照的不敏感特性和反对称双正交小波(ASBW)的导数特性.获取多尺度梯度角特征,并利用其所具有的降噪能力和有效降低表情变化、光照变化等因素引起的影响,使算法具备较强的鲁棒性.采用了分类性能优越的支持向量机技术,提高了泛化能力.并在Yale人脸数据库上与归一化原始数据、小波处理后数据进行了仿真比较,实验数据显示,不论使用主分量分析(PCA)还是线性鉴别分析(LDA)降维,在相同的维数条件下,新方法的识别性能都优于其他方法.