排序方式: 共有20条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
模拟退火算法在线热源反问题数值求解中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
提出采用模拟退火算法(simulated annealing,SA)来数值求解线热源反问题.探讨了如何设计算法使之适合反问题求解,并给出了算法求解的伪代码;通过线源正问题的模拟数据,使用设计的SA算法进行反问题求解,以此来验证算法求解的准确性和可靠性,并对一组实测数据进行了计算.结果表明,该算法不但可以实现两个参数同时、快速反演,而且具有求解精度高,对初始条件依赖少,编制容易等优点. 相似文献
2.
多聚焦图像融合能够融合同一场景下具有不同聚焦部分的一系列图像.为了克服多聚焦图像融合模糊特征提取中存在的不足,提出一种基于U-Net的生成对抗网络模型.首先,生成器采用U-Net和SSE对多聚焦图像的特征进行提取,并完成图像融合;其次,判别器采用卷积层对已知的融合结果和生成器生成的融合图像进行分辨;然后,损失函数采用生成器的对抗损失、映射损失、梯度损失、均方误差损失和判别器对抗损失对生成网络进行参数调节;最后,将生成器、判别器和损失函数组成生成对抗网络模型,并进行实验.Pascal VOC2012数据集作为生成对抗网络的训练集,包括近焦图像、远焦图像、映射图像和融合图像.实验结果证明,该生成对抗网络模型能够有效地提取多聚焦图像中的模糊特征,且融合图像在互信息、相位一致性和感知相似性等方面表现优异. 相似文献
3.
对1.5MW级风电齿轮箱行星轮系统采用集中参数法建立行星轮系扭转动力学模型,运用Runge-Kutta法对所建立的扭转动力学模型进行求解,分别讨论了时变啮合刚度和相位差对行星轮系固有特性和稳态响应特性的影响。研究结果表明:时变啮合刚度导致系统各阶固有频率随时间周期性波动,而啮合相位差导致第1阶固有频率波动范围增大,其余4阶固有频率波动范围变小,且各阶固有频率间的变化步调存在相位差;是否考虑相位差对第3、4阶振型影响较为明显;对不同时刻的第3、4阶振型影响较大;考虑相位差时保持架、行星轮、太阳轮扭振角速度幅值均降低。 相似文献
4.
5.
以浸渍法制备VMo/γ-Al2O3和VMoMg/γ-Al2O3催化剂,考察其催化丙烷氧化脱氢制丙烯的反应活性,采用XRD、UV-Vis DRS和In suit IR对催化剂进行表征。结果表明,V负载质量分数为3%、Mo负载质量分数为7%时的3V7Mo/γ-Al2O3催化剂表现出较好的催化性能;添加Mg后催化剂的催化性能有所改善,反应温度500 ℃时,丙烷转化率为18.19%,丙烯选择性74.76%。丙烷和丙烯在3V7Mo/γ-Al2O3和3V7Mo4Mg/γ-Al2O3催化剂上吸附后,C—H键的H与催化剂活性中心的晶格氧发生作用形成H—O键,且3V7Mo4Mg/γ-Al2O3催化剂上出现C—O键的温度比3V7Mo/γ-Al2O3催化剂高,表明加入Mg有利于提高丙烯选择性。 相似文献
6.
目前国内外对线源反问题数值求解尚没有一种成熟有效的算法。本文在研究区间搜索算法基础上,提出了一种新的求解算法—区间粒子算法(Range Particle Algorithm)来求解线源反问题。首先简要介绍了线源反问题的求解特点,并根据线源方程建立了反问题求解的目标函数;其次基于该目标函数,设计了区间粒子算法来求解,探讨了算法实现的基本步骤和参数调整问题;最后通过模拟数据和实测数据分别检验了该算法求解的效果,结果表明区间粒子算法求解精度高、收敛速度快和计算稳定,在线源反问题数值求解中是适用的。 相似文献
7.
绝缘子是输电线路上的重要部件之一,利用无人机巡检准确的检测出绝缘子及其缺陷是保障电力安全输送的重要手段。针对目前主流目标检测网络处理高分辨率图像时直接缩放原图带来目标的细节信息丢失或者将原图切块再检测导致目标丢失整体信息的问题,在残差网络(ResNet 50)的基础上设计了一个双分支结构的主干网络(RC Net)同时兼顾绝缘子的位置信息和细节信息,能减少目标上下文信息和局部信息的丢失。同时引入可变形卷积替换部分常规卷积来改变采样点,使采样点能更贴合目标本身的几何形状,提高网络的特征表达能力,并根据绝缘子本身的大小和形状重新设计锚框的参数,使锚框更适合目标本身的尺度,边框回归更精确。在扩增的中国输电线路绝缘子数据集(CPLID)进行实验,结果表明,本文提出的算法的平均精度达到88.3%,相比于目前主流的检测算法在高分辨率图像背景下具有更好的检测效果。 相似文献
8.
9.
随着高级驾驶辅助系统的发展,毫米波雷达被广泛应用于汽车上,但随着道路上雷达的增多,雷达抗干扰也成为一个研究热点。线性调频连续波雷达之间的相互干扰可以分为交叉干扰和平行干扰,交叉干扰会使得本地噪声增加,降低目标的信噪比进而影响目标检测,平行干扰会产生虚假目标,但是出现的概率比较小。为了解决交叉干扰带来的影响,提出了经验模态分解和自回归模型相结合的干扰抑制方法。首先将含有干扰的回波信号进行经验模态分解,通过本征模态函数的自相关函数能量找出有用信号主导的模态和干扰信号主导的模态。其次对干扰信号主导的模态采用阈值法进行干扰点检测,并采用自回归模型的方法对干扰点的值进行恢复。最后将所有的模态加起来得到干扰抑制后的信号。实验结果显示,该方法能有效地降低频域噪声基底提高目标的信噪比。 相似文献
10.
核模糊C-均值聚类KFCM是利用核函数将数据映射到高维空间,通过计算数据点与聚类中心的隶属度对数据进行聚类的算法,拥有高效、快捷的特点而被广泛应用于各领域,然而KFCM算法存在对聚类中心的初始值敏感和不能自适应确定聚类数两个局限性。针对这两个问题,提出一种局部搜索自适应核模糊聚类方法,该方法引入核方法提高数据的可分性,并构造基于核函数的评价函数来确定最优的聚类数目和利用部分样本数据进行局部搜索以寻找初始聚类中心。人工数据和UCI数据集上的实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献