线性矩阵方程异类约束最小二乘解的迭代算法

多矩阵变量线性矩阵方程(LME)约束解的计算问题在参数识别、结构设计、振动理论、自动控制理论等领域都有广泛应用。本文借鉴求线性矩阵方程(LME)同类约束最小二乘解的迭代算法,通过构造等价的线性矩阵方程组,建立了求多矩阵变量LME的一种异类约束最小二乘解的迭代算法,并证明了该算法的收敛性。在不考虑舍入误差的情况下,利用该算法不仅可在有限步计算后得到LME的一组异类约束最小二乘解,而且选取特殊初始矩阵时,可求得LME的极小范数异类约束最小二乘解。另外,还可求得指定矩阵在该LME的异类约束最小二乘解集合中的最佳逼近解。算例表明,该算法是有效的。     

基于改进约束最小二乘方法的图像复原算法

约束最小二乘方法(约束最小二乘方滤波器)在图像复原的应用过程中普遍只要求噪声方差和均值的知识,对处理的每一幅图像都能产生最优效果,因而得到了广泛应用。文中提出的图像复原算法就是基于约束最小二乘方法的,并对其进行了改进。通过实验证明,用该改进的图像复原处理方法复原的图像比用维纳滤波方法复原的图像更加平滑,复原图像的信噪比也更大。另一方面,改进的约束最小二乘方法复原的图像比平滑约束最小平方法复原的图像具有更加突出的边缘,而且同样具有更高的信噪比。适当应用该方法,能够体现出维纳滤波和平滑约束最小平方滤波这两种基本的约束最小二乘方滤波相结合的效果优势。     

基于改进约束最小二乘方法的图像复原算法

约束最小二乘方法（约束最小二乘方滤波器）在图像复原的应用过程中普遍只要求噪声方差和均值的知识,对处理的每一幅图像都能产生最优效果,因而得到了广泛应用。文中提出的图像复原算法就是基于约束最小二乘方法的,并对其进行了改进。通过实验证明,用该改进的图像复原处理方法复原的图像比用维纳滤波方法复原的图像更加平滑,复原图像的信噪比也更大。另一方面,改进的约束最小二乘方法复原的图像比平滑约束最小平方法复原的图像具有更加突出的边缘,而且同样具有更高的信噪比。适当应用该方法,能够体现出维纳滤波和平滑约束最小平方滤波这两种基本的约束最小二乘方滤波相结合的效果优势。     

主子阵约束下矩阵方程AX=B的对称最小二乘解

本文主要讨论主子阵约束下矩阵方程AX=B的对称最小二乘解．基于投影定理,巧妙的把最小二乘问题转化为等式问题求解,并利用奇异值分解的方法,给出了该对称最小二乘解的一般表达式．此外,文章还考虑了此对称最小二乘解集合对任一给定矩阵的最佳逼近问题,得到了最佳逼近解,并给出了相应的算法步骤和数值例子．     

矩阵方程AXB＋CX^T D=F自反最小二乘解的迭代算法

建立了求矩阵方程AXB＋CX^TD=F的自反最小二乘解的迭代算法,证明了迭代算法的收敛性,该算法能够在有限步迭代计算之后得到矩阵方程的一个自反最小二乘解,或者极小范数自反最小二乘解。另外,还给出了在解集合中对给定矩阵的最佳逼近。     

基于约束最小二乘数字图像恢复

介绍了图像退化模型和约束最小二乘滤波器以及平滑约束最小二乘滤波器,并用MATLAB7.0实现约束最小二乘滤波恢复图像和平滑约束最小二乘滤波恢复图像。     

非持续激励条件下系统辨识递推最小二乘最小范数算法

系统辨识中广泛应用的最小二乘算法需要输入向量序列满足持续激励性条件(PE条件); 但在大多情况下这是难以满足的. 本文提出了一种不依赖于PE条件的递推最小二乘、最小范数辨识算法. 首先分析了最小二乘算法解空间的结构, 并运用罚函数方法, 将参数辨识问题转化为无约束优化问题. 然后, 提出了将步长、罚因子等过程控制参数统一的迭代－递推形式的辨识算法, 证明了算法在给定的控制参数约束下收敛于唯一的最小二乘、最小范数解向量. 仿真实验表明在非PE条件下算法的有效性.     

基于约束总体最小二乘的泰勒级数定位算法

目前基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的无线定位算法既不能在基于距离平方差(Squared Range-Difference,SRD)的误差平方和最小模型中获得总体最小二乘准则下的全局最优解,也不能在基于距离差(Range-Difference,RD)的误差平方和最小模型中获得普通最小二乘准则下的全局最优解。将泰勒级数法与约束总体最小二乘法(Constraint Total Least Square,CTLS)相结合,提出一种基于约束总体最小二乘的泰勒级数定位算法(CTLS-Taylor)。利用CTLS方法获得目标节点的粗估计位置,并将该位置作为泰勒级数展开法的初始点,通过迭代,获得目标节点的精估计位置。仿真结果表明,CTLS-Taylor算法不仅能够获得与QCLS-Taylor算法相同的定位精度,而且迭代次数有了明显减少;同时与CTLS定位算法相比,当测量噪声较高时,CTLS-Taylor算法的定位精度更高。     

基于角度信息的结构总体最小二乘无源定位算法

在基于角度信息的约束总体最小二乘无源定位算法的基础上,文中基于角度信息的无源定位问题转化为结构总体最小二乘问题,并通过逆迭代法求出定位问题的解.文中还阐述了在一定条件下结构总体最小二乘算法与约束总体最小二乘算法具有相同的定位均方误差.最后还将结构总体最小二乘算法与Kalman滤波相结合,给出了一种对运动目标进行定位跟踪的新算法.计算机仿真结果验证了文中新算法的有效性和优越性.     

基于约束最小二乘的光学遥感图像融合

在光学遥感图像融合方法中,最小二乘法常被用于求解多光谱图像拟合低分辨率全色图像的线性回归系数,但是回归系数常常出现负数,导致其物理意义不明确。针对这种实际情况,提出了基于约束最小二乘的低分辨率全色图像构造方法。通过IKONOS-2全色与多光谱图像的融合实验,结果表明：该方法所求得的回归系数具有明确物理意义,符合实际情况,并且与光谱响应函数法、最小二乘法相比,其融合质量基本保持一致,并且由于该方法不需要先验知识,故其实用性较强。     

热传导方程有限差分区域分解算法的若干注记

51.引言由于受到并行计算的推动,十多年来,抛物型方程有限差分并行算法设计与分析一直得到关注.应     

SCCM并行计算模型及其上的优化算法设计

本文提出了基于同步无缓冲通信的多计算机系统的一种新的并行计算模型－－ＳＣＭＭ模型，给出了其上的一些算法的优化设计例子，并在Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ多机系统上设计和实现了图像重建里的ＡＲＴ算法。     

一类广义Riccati矩阵方程对称解的双迭代算法

研究了一类广义系统控制理论导出的Riccati矩阵方程对称解的数值计算方法．运用牛顿算法将Riccati矩阵方程的对称解问题转化为线性矩阵方程的对称解或者对称最小二乘解问题,采用修正共轭梯度法解决导出的线性矩阵方程的对称解问题,可建立求Riccati矩阵方程对称解的双迭代算法．数值算例表明,双迭代算法是有效的．     

工程约束表示模型与求解算法研究

分析了工程设计中约束问题的特点和规律,阐明了工程约束与几何约束在工程ＣＡＤ领域中的表现形式,从一般工程意义上提出了符合工程特点的“多元约束图”的约束表示模型。基于“多元约束图”模型,文章提出了“最小约束度优先和最小值域范围优先”的约束求解算法,描述了针对该算法的约束传播层的设计思想,将约束变量有序地形成一单向依赖关系表,有效地表达了约束一致性的思想,较大规模地减少了搜索空间,该研究应用于工厂钢结构     

嵌入式协处理器中除法和平方根计算的整合设计

在浮点处理元中串行实现除法和平方根计算虽然速度慢,但设计简单规则,占用资源少,有利于嵌入式的应用。结合嵌入式协处理器LSC87的研制,给出了串行实现除法和平方根计算的基4SRT算法,介绍了确定SRT选择常数过程中不确定区域的验证方法;给出了除法与平方根计算可共用的基4SRT查询表设计;同时讨论了迭代冗余结果向非冗余二进制的转换。本协处理器设计量大限度 地利用了通用数据路径来完成SRT算法的实现,节约了设计资源,并缩短了迭代时间。     

一类递推方程的一个新的优化向量并行算法

本文提出一种新的解Ｋｏｇｇｅ和Ｓｔｏｎｅ所定义的一类递推方程的优化的并行算法，当采用ｐ台处理机，对规模为Ｎ的一类递推方程求解时，该算法的加速比为Ｏ（ｐ），其中１≤ｐ≤Ｎ＾１－ε，ε是一个任意小的正数，与已有的并行算法相比，该算法具有效率高，适用范围广的优点，该算法可以在ＥＲＥＷ ＰＲＡＭ模型机上实现，也可以在具有素数内存系统的流水线向量处理机上实现。     

动态环拓扑多机系统上DBP学习算法并行计算模型的构造与实现

人工神经网络模型的软件模拟，其并行算法的设计、实现及性能评价对于神经网络计算机和各种专用神经网络ＶＬＳＩ芯片的研制具有十分重要的意义．本文首先构造了一个分布式存储器、信息传递方式的多机系统作为软件模拟人工神经网络的平台，并用一个环拓扑结构的多Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ网络予以实现．接着提出并实现了一个适用于动态环拓扑形式的ＤＢＰ并行计算模型，它主要包括神经元的划分和映射策略；ＤＢＰ中活性值、误差反向传播及权值修改的多机并行算法．然后讨论该ＤＢＰ算法的时间复杂度和加速比．     

织物热湿传输耦合方程的一种求解算法

引言 随着生活水平的提高,人们对穿着的要求也越来越高,热湿舒适性是服装服用性能的一个重要方面,考虑人一服装一环境,这样一个系统,服装在人体和外界环境中起到一个中介作用,在这个系统中,人体由于新陈代谢要散发热量并排出汗液和别的排泄物.这些热量、汗水及挥发的汗气要通过服装的中介作用而传向外界,而外界环境的温度、湿度、气流、辐射、光照等则要经服装的阻隔或吸收而作用(或)影响于人体.人可以通过服装的加减、选择、改变着装方式调节人体周围微气候区的气候,人体本身也可以视气候环境作出有限度的自适应调节.在这里,服装、人体、环境三者构成了一个相互联系协调的体系,     

LogP模型上的最优播送与求和算法的实现

与以往的各种并行计算模型相比，LogP模型更真实、更全面地反映了大规模并行计算机MPC(massivelyparalelcomputers)的特征．鉴于目前见到的LogP模型上的算法都仅局限于给出设计思想，本文尝试用算法语言来描述LogP模型上的完整的可移植算法．文中针对单项播送与求和这2类基本问题，实现了它们在有任意参数的LogP模型上的最优算法，并对其时间复杂度进行了分析.本文研究得到国家863高科技项目基金资助.