双重稀疏保持投影(英文)

稀疏保持投影(Sparsity preserving projection,SPP)是一种新型的基于图的降维方法,近年来被成功应用于人脸识别。SPP基于数据的稀疏重建关系建图,从而包含自然的判别信息。然而,经SPP变换后,新的特征是所有原始特征的线性组合,因此很难解释其降维结果。为此,提出了一种新的降维方法——双重稀疏保持投影(Dual-sparsity preserving projection,DSPP),通过进一步对SPP的投影方向施加稀疏约束,希望获得投影方向的稀疏解。具体地,该方法把SPP中投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助L1正则化回归技术获得稀疏投影向量。在人脸数据上的实验结果表明了该算法的有效性。     

基于遗传算法的飞机维修拆卸/装配序列规划研究

飞机维修拆卸/装配序列规划是整个飞机产品维修作业的重要组成部分,同时也是飞机远程诊断与远程维修的重要研究内容。针对飞机维修过程中拆卸/装配序列规划问题的特点和要求,本文从维修产品的拆卸/装配过程稳定性、拆卸/装配方向和拆卸/装配工具的改变次数三个方面来设置目标函数,解决了零件数量大的产品规划计算效率不高且没有考虑产品的维修过程稳定性问题。本文开发出了基于遗传算法的飞机维修拆卸/装配序列规划系统,并结合具体产品进行了验证。     

热效应布局下的缓冲器插入时序优化方法

随着集成电路的集成度越来越高,芯片的发热量越来越大且其内部温度呈不均匀分布,这会影响关键路径的传播延时,进而影响基于缓冲器插入的关键路径性能.提出了一种考虑芯片热效应布局优化的缓冲器插入时序优化方法,在版图设计的早期估计芯片的热分布和温度分布并且把其应用到版图布局优化和RC延时模型中.同时利用模拟退火算法基于热分布调整并优化布局,最后在最优布局下利用提出的缓冲器插入模型和快速插入算法进行时序优化.仿真结果表明相对于不考虑温度效应布局优化的缓冲器插入方法,缓冲器插入延时优化方法能有效降低最坏延时和缓冲器插入数目,最坏延时比传统方法降低9%~18%,比文献已经提出的最好方法降低5%~7%,缓冲器插入数比其少10~20个.      

反演航天器在轨瞬态外热流的导热反问题

获得航天器在轨飞行过程中的外热流数据对于研究热控涂层在轨退化规律、各种空间因素对热控产品的影响以及航天器姿轨控发动机羽流热效应都有非常重要的意义,然而直接测量热流存在很多困难,因此可以通过求解导热反问题得到满足一定精度的结果.首先,通过研究利用航天器设备在轨遥测温度值反演出航天器在轨瞬态外热流的导热反问题方法,建立了反演航天器在轨瞬态外热流的数学模型,采用共轭梯度法求解导热反问题并从物理概念角度改进了共轭梯度法的迭代过程以增加其抗不适定性;然后构造了两组能够代表目前大多数地球轨道航天器以及深空探测航天器在轨吸收外热流变化的数值试验对共轭梯度法的反演效果进行了检验.除阶跃变化位置以外反演值与真实值的最大相对偏差为2.9%,反演效果非常好;对于阶跃变化位置的吸收外热流在对反演结果进行分析处理后也能够得到较好的反演结果.      

基于边缘信息的灰度目标跟踪算法

提出了一种基于边缘信息的跟踪算法,其可以实现对剧烈变化的灰度目标的精确跟踪.首先,利用基于双同心圆窗口算子的非线性边缘检测算法得到高质量的边缘信息;其次,为了解决单一边缘特征空间不能充分表征目标的难题,提出了一种通过组合边缘图像构建特征空间的方法,以便为目标建模提供充分信息;再次,在构建的特征空间中使用核估计方法对目标进行建模;在目标定位阶段,利用Kalman滤波器对目标进行预估后,再由Mean Shift算法在预估位置邻近区域实现目标定位;最后,提出了一种基于形态学的动态模型更新策略,使得算法不仅可以获得精确的目标区域,还可以实现对目标尺寸和形状变化的自适应.实验结果表明,本算法不仅可以有效跟踪剧烈变化的灰度目标,而且跟踪窗口可以实现对目标尺寸和形状的自适应.      

基于分布式并行遗传算法的电力系统无功优化

针对传统遗传算法寻优质量差、计算时间长的问题,提出了基于计算机集群的一种新的分布式并行遗传算法解决电力系统无功优化问题.采用遗传模拟退火算法和分布式并行计算MPI(Message Passing Interface)技术,实现多进程的分布式集群计算.该算法通过个体迁移策略来协调优化各个子种群,使用计算效率来判断计算负载状态,采用动态种群来进行负载平衡.通过运用标准测试算例IEEE14节点和一个实际电力系统的无功优化计算,结果表明这种算法具有很高的稳定性,有较好的并行效率,适合求解大规模电力系统的无功优化问题.      

基于遗传进化算法反演吸波结构电磁参数

对多层吸波结构中未知参数层的电磁参数进行了反演.根据传输线理论确立的多层结构电磁参数与反射/透射系数的关系,建立正向反射率计算模型,根据自由空间法原理搭建的测试平台测量得到多层吸波材料不同入射角度下的反射率信息,利用改进的遗传进化算法获取了多层吸波结构中未知参数层的电磁参数.在遗传进化过程中,采用高斯随机数代替基本遗传算法的均匀随机数,避免了传统网络参数法厚度谐振、多值性问题和基本遗传算法易陷入局部最优点的问题.与传统传输/反射法结果的比较,验证了这种方法的可靠性.这种方法同时适用于计算高、低损耗介质材料的电磁参数.      

基于MLFMA的飞行器锯齿边板散射特性分析

为精确求解散射问题,采用混合场积分方程、多层快速多极子算法(MLFMA, Multilevel Fast Multipole Algorithm)和共轭梯度算法的迭代技术,并改进了多极子模式数.金属球双站雷达散射截面(RCS,Radar Cross Section)的算例表明,该方法在保证精度的前提下,降低了内存和计算时间;分析了锯齿边板的电磁散射特性,总结了锯齿边板相对于直边板在不同角域内的RCS减缩特性以及RCS减缩与入射频率变化之间的关系:随着入射频率的增高,RCS减缩效果迅速提高,且垂直极化减缩效果较水平极化减缩效果好.该结论可以用来提高飞行器的隐身性能.      

基于半实物仿真的地磁导航等值线匹配算法评估

影响地磁导航匹配算法性能的因素很多,而现阶段算法的评估完全依靠计算机仿真,其可信性有待进一步验证.以等值线(ICCP)算法为研究对象,首先从理论上分析影响算法性能的因素;然后搭建了地磁匹配导航半实物仿真系统,通过引入磁场仿真环境和磁传感器,提高了仿真的可信度;最后从测量噪声、匹配长度、匹配区域和惯导误差4个方面对ICCP 匹配算法的性能进行半实物仿真试验分析.仿真结果表明,通过半实物仿真试验可以对算法的抗干扰性、算法匹配长度的确定、匹配区域的选择以及惯导误差的影响做出有效评估,从而推动地磁匹配导航及匹配算法的工程化进程.      

组合卫星导航系统的快速选星方法

分析了选星数目与几何精度因子(GDOP, Geometry Dilution of Precision)及导航运算量的关系,基于遗传算法提出了一种以满足用户定位精度需求为条件的快速选星方法——快速遗传选星法.根据用户需求确定选星数目初值、选星数目最大值和GDOP阈值,构造选星方案的初始种群,在进化代数上限为1的条件下对种群进行选择、交叉和变异运算,获得初始选星解,根据初始解的GDOP与阈值的关系确定是否依据GDOP最小原则对初始解进行优化,直至满足算法终止条件,输出选星解.仿真结果表明,该算法可以在一次进化之内以不低于92.45%的概率满足GDOP阈值在2.5~6的要求,同时可有效降低54.75%以上的导航运算量.