非线性最小二乘估计算法拟合水泥浆流变参数

在进行固井工程设计时,水泥浆紊流临界排量及摩阻压降的计算都需要水泥浆流变参数.(H-B)模式是描述水泥浆比较好的流变模式.针对这种非线性流变方程,提出了非线性最小二乘估计新算法,并用VB程序设计语言进行了编程验证.该方法可用于水泥浆流变模式优选、流变参数的确定,水泥浆流变性能的评价以及固井设计之中.     

自适应混合多目标分布估计进化算法

针对多目标分布估计算法全局收敛性较弱的缺陷,提出了一种自适应混合多目标分布估计进化算法。其基本思想是:在多目标分布估计算法中引入全局收敛性较强的差分进化算法,当函数变化率较大时,用分布估计算法产生新种群;当函数变化率较小即算法可能陷入局部收敛时,用差分进化算法产生新种群。理论分析和数值实验结果表明,这种混合算法不仅具有良好的全局收敛性,而且解的分布性和均匀性较没有考虑目标函数变化率的混合多目标分布估计算法也有了一定程度的提高。     

型砂透气性测试技术及测试误差

标准法、快速计算法、快速查表法及直读法,是型砂透气性测试的四种方法。但使用者发现,对于同一试样的透气性用四种方法的测得结果有显著的不同。用理论分析的方法剖析诸测试方法间的差异及其测试误差的来源与性质,并通过对比讨论现有透气性测试技术存在的问题,提出进一步研究与完善型砂透气性测试技术的措施。     

选煤厂工艺流程软件设计方案

为适应选煤厂工艺流程的新需求,进行了选煤设备的计算及其软件算法的设计.     

基于DE-EDA-SVM的瓦斯浓度预测建模仿真研究

瓦斯浓度作为衡量煤矿瓦斯危害程度的一个重要指标,为了能够更加准确的预测煤矿瓦斯的浓度,提出一种差分进化-分布估计（DE-EDA）算法优化的支持向量机瓦斯浓度预测新方法。利用无线传感网络系统采集工作环境中的瓦斯浓度数据,并经过降噪处理后作为训练样本。采用DE-EDA算法对SVM模型的惩罚参数C、损失参数ε以及径向基参数γ进行优化,利用优化后的模型进行瓦斯浓度的预测。通过MATLAB软件仿真可以得出,所采用的优化模型能够准确的预测煤矿瓦斯浓度的变化趋势。并与经过粒子群（PSO）算法优化的预测模型相比较。结果表明,经过DE-EDA算法优化的SVM模型具有训练速度更快、预测更准确的特点,为实际煤矿瓦斯浓度的预测和处理提供了更加可靠的理论基础。     

基于矢量水听器的非均匀阵列APES波束形成算法

针对传统幅度与相位估计（Amplitude and phase estimation,APES）算法难以应用于非均匀阵列的问题,研究了基于矢量水听器的APES算法。利用矢量水听器能够同时共点测量声压和质点振速的特点,将矢量水听器的声压和解析振速通道作为两个子阵,两路子阵之间只存在一个相位差,且与阵元位置无关,使得APES算法能够应用于任意形状的阵列。推导和分析了矢量APES算法的阵增益及其稳健性。分析和 仿真表明：该方法相比于传统APES算法,具有更高的阵增益,且能适用于非均匀阵列;相比 于最小方差无失真响应（Minimum variance distortionless response,MVDR）算法,具有更好的稳健性,能解决相干问题及能够获得更准确的信号功率,并用实测数据验证了算法的 有效性。     

求解弹头散布均匀度的分布估计算法

未来空域窗射击体制是一种新型的高炮射击体制, 这种射击体制对近程防空反导具有显著的效果. 在对未来空域窗进行设计和评价时, 必须计算未来空域窗内弹头散布的均匀度, 并要求算法具有全局收敛以及解的精度高. 文章描述了未来空域窗弹头散布均匀度的问题, 提出了一种求解弹头散布均匀度的分布估计算法; 然后, 提出了一种变焦算法用来提高算法的搜索效率和解的精度, 并给出了混合算法的流程图. 仿真结果表明, 混合算法具有全局收敛、解的精度高以及搜索效率高的优点, 适合于在实际工程中用来求解弹头散布均匀度.     

DS-CDMA系统最优匹配MMSE时延估计

在分析MMSE估计准则特性的基础上,从最优匹配的角度提出了一种基于MMSE最优匹配合并的DS-CDMA单用户时延估计算法.算法通过对用户扩频序列延迟混叠向量进行分段估计,分段匹配滤波以及最优合并的方式,解决了传统MMSE时延估计中由于幅度不匹配对估计性能造成的影响.理论分析和仿真结果表明算法性能优于传统MMSE、MUSIC、以及滑动相关等时延估计算法.     

一种求解多维背包问题的混合分布估计算法

针对多维背包问题（MKP）,提出一种基于分布估计算法的混合求解算法,该算法基于优势种群构建概率模型,并基于概率模型采样产生新个体;同时,提出一种基于MKP问题信息的修复机制,有效修复采样后种群中的不可行解．另外,设计了一种自适应的局部搜索操作,以增强算法的局部搜索能力,基于标准测试集的仿真结果和算法比较验证了所提出的混合算法的有效性和鲁棒性．     

一种深度图像中的表面曲率估计算法

曲率估计在深度图像分析中占有重要地位,传统的有限差分或局部拟合方法未考虑到表面上可能出现的不连续性,因而会不可避免地出现错误,为了得到有效可靠的曲率估计,本文提出了基于自适应局部表面拟合和鲁棒最大似然的估计的曲率估计算法,首先,提出曲面是分片光滑的假设,表面曲率需从该像素所属的光滑曲面片来估计,其次,定义了能量函数来度量拟合窗的平滑度,在局部表面拟合时,依据最小化能量函数的原则来自适应移动拟合窗的中心,以使拟合窗达到最“光滑”,最后,采用鲁棒最大似然估计以消除仍然存在的“局外点”的影响,理论分析和实验结果证明估计算法是稳健,可靠,有效的且计算复杂度小。