Newton迭代法的一个修正格式

本文从等价方程组出发,导出了 Newton 迭代法的一个新修正公式。证明了它具有大范围收敛性和不低于线性收敛速度,并给出了数值例于。     

Newton型方法的推广与改进

对解非线性方程组Newton迭代格式进行了改进,得到了两种比Newton法较为宽松的并且收敛速度较快的新的迭代格式.从而构造了两种新的Newton型迭代法.理论分析和数值实验证明这两种方法是稳定且有效的.     

一种直接直方图修正方法

本文提出了的方法通过将直方图均衡作为直方图规定的特例考虑,既可实现直方图均衡又可实现直方图规定,从而实现了这２种方法的统一,而且直方图规定的结果好于文献「１」方法。     

在线自调整修正因子模糊控制方法和应用

本文提出了在线自调整修正因子模糊控制方法,并将其应用于水箱液位控制系统中。实验结果表明:此方法简单、实用,明显地改善了模糊控制系统的稳态性能。     

求解Minimax优化问题的Newton型算法

Newton法是求解无约束优化问题的最有效的算法,但由于需要计算目标函数的Hesse矩阵计算量大,因此人们大多采用拟Newton(变度量法)求解无约束问题。近些年来,由于自动微分(Automatic Differentiation)技术的提出和计算机速度与内存的不断提高,     

引入修正因子的局部维纳滤波图像去噪

维纳滤波是一种古典的去噪方法,它是最小均方误差意义上的最优线性滤波。在对它的性能分析后,噪声方差修正因子被引入。实验结果表明,这一方法虽然简单,但是有效改善了传统局部维纳滤波的性能。     

基于Newton迭代法的Julia集的生成方法

介绍了Newton迭代法的基本思想及其改进方法，研究了用于复多项式的Cayley问题，并且从理论上讨论了Newton迭代法在Julia集研究中的重要作用，给出了用Newton迭代代法和成Julia集的计算机快速算法。     

基于浮点数的Cholesky分解FPGA实现

在阵列信号抗干扰算法中,常常需要求解协方差矩阵的逆矩阵。Cholesky分解利用了协方差矩阵的厄米特（Hermitian）正定的特性,大大简化了矩阵求逆运算的计算量。论文介绍了Cholesky分解数学原理,并提出了一种适合FPGA实现的结构。基于浮点数的算法实现相比传统的定点数,大大提高了结果的精度。由于Cholesky分解需要涉及浮点数的开方运算,论文引入了平方根倒数法来提高开方运算的速度。通过仿真与实测,选取了最优的资源与速度的实现方案。     

带飞行因子的粒子群算法的铝蜂窝夹层板模型修正

蜂窝板结构具有较高的比强度、比刚度和良好的隔热隔振、耐冲击等优点,在航空航天领域得到了广泛应用。根据等效板理论将蜂窝夹层板等效为壳单元,以试验测得的前五阶模态频率为基础,用带飞行因子的粒子群算法对其材料等效密度和刚度参数进行模型修正,修正后模型计算频率与试验值误差较原误差有了明显减小,与标准粒子群算法相比,带飞行因子粒子群算法修正后的模型能更好地逼近原结构,模型质量有了改善。证实了带飞行因子粒子群算法在模型修正过程中的可行性和有效性。     

基于GPU的稀疏矩阵Cholesky分解

稀疏矩阵Cholesky分解是求解大规模稀疏线性方程组的核心算法,也是求解过程中最耗时的部分.近年来,一系列并行算法通过图形处理器(GPU)获得了显著的加速比,然而,由于访存的不规则性以及任务间的大量数据依赖关系,稀疏矩阵Cholesky分解算法在GPU上的计算效率很低.文中实现了一种新的基于GPU的稀疏矩阵Cholesky分解算法.在数据组织方面,改进了稀疏矩阵超节点数据结构,通过超节点合并和分块控制计算粒度;在计算调度方面,将稀疏矩阵Cholesky分解过程映射为一系列的数据块任务,并设计了相应的任务生成与调度算法,在满足数据依赖性的前提下提高任务的并行性.实验结果表明,该算法能够显著提高稀疏矩阵Cholesky分解算法在GPU上的实现效率,在单个GPU上获得了相对4核CPU平台2.69~3.88倍的加速比.     

基于修正因子校正法的模糊控制系统设计

本文介绍了模糊控制系统的设计方法，用修正因子校正法对模糊控制规则进行校正，并用MATLAB进行仿真，得出了因子法对模糊控制规则有较好的优化效果，对模糊控制系统的动静态性能有很好的改善作用。     

PLC液位带修正因子模糊控制系统设计

针对一类液位快速、高精度控制系统的要求,提出了一种基于PLC的液位带修正因子模糊控制系统,系统设计出了一种混合型模糊控制器即开关式双模糊控制器,并且该模糊控制器带修正因子,以提高系统的动态效果,带修正因子模糊控制和传统PID调节器相比,带修正因子模糊控制系统超调量明显变小,系统调节时间显著缩短,从而使系统的动态性能大大提高,控制效果明显改善,并且产生了较高的经济效益,因此该带修正因子模糊控制是一种理想的液位控制器.     

用于列车间直接通信的密距八木天线设计

为一种新出现的列车间直接通信系统设计一个中心频率为150 MHz的高增益密距八木天线。结合列车间直接通信系统的特点,通过用八木天线理论、密距原理和折合振子理论,提出并设计了一种传统八木天线的改进形式——全折合振子型密距八木天线,运用遗传算法对其进行优化。最后利用HFSS仿真验证,得到一个尺寸明显缩小、电气性能指标满足设计要求的密距八木天线。     

案例修正方法研究

提出并实现了一种基于广义算子模型的相似案例案修正方法,即用这些广义算子模型转换一个旧案例成为与新案例完全相同的案例,从而得到问题的解。     

集群下Cholesky分解的数据重用算法

核外计算中,由于磁盘I/O操作特点是启动开销大,所以对文件的访问时间占的比例较大。如果能减少读取文件操作的次数则可以大幅度地提高运行效率。数据重用是一种有效的减少I/O操作次数的技术。本文将数据分成几个文件,然后将本次Cholesky分解完毕的文件继续的留在内存缓冲区中。当对下一个文件进行分解时,可用上一个刚分解完的文件进行数据的更新。这样就减少了读取数据的I/O操作次数,从而提高了分解效率。     

基于GPU的并行Cholesky分解及其应用

在OpenCL并行计算框架的clMAGMA库中,Cholesky分解算法采用大尺寸分块并行方法,不能充分利用GPU的高速局部存储器,且在计算过程中存在多次GPU-CPU间的数据传递。为此,提出采用小尺寸分块并行方法,充分利用GPU中的高速局部存储器,使矩阵子块的逆矩阵得到复用,完成对称正定矩阵的高效Cholesky分解,并且其能够应用于三维视觉光束平差问题中的大型正定矩阵的分解。实验结果表明,该方法的Cholesky分解速度比clMAGMA提升50%以上,针对光束平差问题,比Ceres Solver中使用的Eigen库速度提升约38倍。     

一个改进的Newton格式

本文对于著名的解非线性方程的Newton迭代格式 x_(i 1)=x_i-f_(x_i)/f'(x_i)进行了改进,给出下面两种迭代格式 x_(i 1)=x_i-f_(x_i)/f'(x_i)-f'_(x_i)/(2f'(x_i))(f_(x_i)/f'(x_i))~2 理论证明及实例解算结果都说明本文给出的两种格式对非线性方程的求解比传统使用的Newton格式、Muller格式和其它一些格式收敛速度大为提高。为了便于比较和使用,本文还给出了比较算例及新格式的计算框图和DJS-6机ALGOL算法语言程序。     

分形变异因子修正的差分进化算法?

为提高差分进化算法的求解精度,其变异策略应适应目标函数整体变化趋势和随机变化部分。文中提出利用不同的Hurst指数的分形布朗运动改进差分进化算法变异策略,进而构建分形变异因子修正的差分进化算法。针对该算法应用CEC2005进化计算国际会议提出的25个标准测试函数进行测试,至少有10个测试函数的计算结果优于其他差分进化算法,其余测试结果大部分相近,因此文中算法能提高优化问题的求解精度和适应性。     

遗传算法在多修正因子寻优中的应用

模糊控制系统中的多修正因子校正法是一种方便、有效的控制规则优化方法,其修正因子的选取是一个寻优问题。常见的寻优方法有局部搜索法、模拟退火法和遗传算法。本文基于基本遗传算法,在目标函数的制定方面作了相应改进,并将其应用于上述修正因子的寻优。实验结果表明,该算法能有效求得多修正因子的优化解。     

时变修正因子二级自寻优模糊控制器

首先给出一种实时性好精度高的局部连续模糊算法,并与已有的方法相结合,构造了一个时变修正因子的模糊控制器;其次给出了一种可快速精确逼近最优解的模拟退火算法,融合这两种方法构成了自寻优模糊控制器.仿真结果表明这种自寻优控制器对大时滞对象,非线性不稳定且模型未知对象都有良好的控制效果.该方法最大的优点是无需对象的数学模型和人的经验,这为非线性模型不确定且不稳定对象的最优控制提供了一条途径.