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抛物型方程参数反演的蚁群算法研究

抛物型方程参数反演的蚁群算法研究

作者：仪双燕哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

抛物型方程是偏微分方程中的三大类方程之一，实际生活中的很多问题可以归结为抛物型方程的参数反演问题，因此对抛物型方程的参数进行反演具有重要的作用。在已有资料和理论的基础之上，本文主要是应用基于适应值共享的小生境蚁群算法... 详细信息

抛物型方程是偏微分方程中的三大类方程之一，实际生活中的很多问题可以归结为抛物型方程的参数反演问题，因此对抛物型方程的参数进行反演具有重要的作用。在已有资料和理论的基础之上，本文主要是应用基于适应值共享的小生境蚁群算法对低维抛物型方程进行参数反演，通过和真值进行对比，从理论上说明小生境蚁群算法的有效性，然后尝试将其应用到水质模型中来解决一些实际问题。首先，本文对四类一维抛物型方程的参数反演问题（参数识别、边界识别、源项识别、非线性一维初值条件的反演）进行了数值模拟;然后将这种方法应用到一个实际生活中的水质模型中来确定污染物的位置;最后我们将蚁群算法应用到二维对流扩散方程中进行参数识别和源项识别，并将其应用到水质模型中来反演河流污水的横向扩散系数和断面平均流速，试验效果颇佳。由此，蚁群算法的优越性和有效性从这些数值模拟实例中不言而喻。从而我们可以得出，如果偏微分方程具有正问题的解，那么蚁群算法就可以在理论上与偏微分方程中的任何方程结合起来进行参数反演，从而解决一些对应实际生活中的问题。

关键词：抛物型方程蚁群算法水质模型参数反演

运用机器学习方法提取Sentinel-2影像烃微渗漏异常——以Marsel探区为例

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地球物理学报 2024年第4期67卷 1330-1341页

作者：伍仪霖周子勇中国石油大学(北京)地球科学学院油气资源与探测国家重点实验室北京102249 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司国际勘探事业部河北涿州072700

油气藏的烃微渗漏是一种普遍存在的现象,遥感技术为油气藏的烃微渗漏地表检测提供了高效快捷的方法.传统的基于烃微渗漏机理的方法通过检测烃微渗漏引起的地表异常(植被、蚀变矿物等)响应以提取烃微渗漏位置,方法简单,但多解性强.本文... 详细信息

油气藏的烃微渗漏是一种普遍存在的现象,遥感技术为油气藏的烃微渗漏地表检测提供了高效快捷的方法.传统的基于烃微渗漏机理的方法通过检测烃微渗漏引起的地表异常(植被、蚀变矿物等)响应以提取烃微渗漏位置,方法简单,但多解性强.本文以哈萨克斯坦Marsel探区为研究对象,提出了一种基于机器学习的遥感影像烃微渗漏异常提取方法.首先以研究区地表微生物检测结果为基础制作训练样本,为了对比不同样本学习结果,分别制作了斑块样本(patch sample)数据集和像元样本(pixel sample)数据集,在此基础上采用逻辑回归、支持向量机、随机森林、LeNet、AlexNet、GoogLeNet、ResNet算法构建两类数据集的学习模型.结果表明,对于经典机器学习算法,斑块样本最高准确率达0.833,像元样本最高达0.771;对于深度学习算法,斑块样本最高达0.782,像元样本最高达0.914.最后把这准确率最高的四种算法模型应用于哈萨克斯坦Marsel探区,并与地质地震资料进行对比,发现ResNet-18-1D对像元样本的预测结果与地震地质分析资料的对应性最佳,且准确率达0.914,Kappa系数达0.892.

关键词：烃微渗漏图像分类机器学习卷积神经网络

基于ε-level蝙蝠算法的无人机三维航迹规划

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北京航空航天大学学报 2024年第5期50卷 1593-1603页

作者：王福仪孟秀云张海阔北京理工大学宇航学院北京100081

针对复杂地形环境、存在各种威胁和约束的无人机航迹规划问题,提出了一种基于ε-level改进蝙蝠算法的航迹规划算法。根据无人机目标函数和约束条件,建立无人机三维航迹规划模型;其次,针对蝙蝠算法处理高维带约束问题存在的早熟现象,设... 详细信息

针对复杂地形环境、存在各种威胁和约束的无人机航迹规划问题,提出了一种基于ε-level改进蝙蝠算法的航迹规划算法。根据无人机目标函数和约束条件,建立无人机三维航迹规划模型;其次,针对蝙蝠算法处理高维带约束问题存在的早熟现象,设计了自适应权重系数和迭代阈值以平衡算法的探索能力和开发能力,并结合ε-level比较策略提高算法对非凸非线性约束优化问题的处理能力;设计了转弯半径可变的Dubins曲线用来对航迹进行平滑处理并解决2个航迹点连线贯穿地形的问题。通过仿真实验,并与蝙蝠算法、粒子群优化算法、ε-level粒子群优化算法和ε-level差分进化算法相比较,所提算法在开发能力、稳定性和成功率等方面都表现出较优的性能。

关键词：无人机航迹规划蝙蝠算法自适应权重系数 ε-level比较策略 Dubins平滑

特征细化和多尺度注意力的Transformer图像去噪网络

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计算机科学与探索 2024年第7期18卷 1838-1851页

作者：袁姮耿仪坤辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

为增强全局上下文信息的关联性,加强对多尺度特征的关注,在提升图像去噪效果的同时最大程度保留细节特征,提出一种基于Transformer的特征细化和多尺度注意力的图像去噪网络(TFRADNet)。该网络不仅在编解码器部分利用Transformer解决大... 详细信息

为增强全局上下文信息的关联性,加强对多尺度特征的关注,在提升图像去噪效果的同时最大程度保留细节特征,提出一种基于Transformer的特征细化和多尺度注意力的图像去噪网络(TFRADNet)。该网络不仅在编解码器部分利用Transformer解决大规模图像的长程依赖问题,提高模型的去噪效率,还在上采样操作后加入位置感知层来增强网络对特征图中像素位置的感知能力。为了应对Transformer可能对像素间空间关系的忽略,导致局部细节失真,在特征重建阶段设计了特征细化模块(FRB),采用串行结构逐层引入非线性变换,加强对噪声水平复杂的图像局部特征的识别。同时,设计了多尺度注意力模块(MAB),采用并行双分支结构,对空间注意力和通道注意力联合建模,有效捕捉不同尺度的图像特征并进行加权,提高模型对多尺度特征的感知能力。在真实噪声数据集SIDD、DND和RNI15上的实验结果显示,TFRADNet能够兼顾全局信息和局部细节,相比其他先进方法展现出了更强的抑噪能力和稳健性。

关键词：图像去噪特征细化多尺度注意力 Transformer 真实噪声

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结合面部动作单元感知的三维人脸重建算法

软件学报 2024年第5期35卷 2176-2191页

作者：章毅吕嘉仪兰星薛健中国科学院大学工程科学学院北京100049

三维人脸重建在计算机视觉及动画领域是一项重要任务,它可以为人脸多模态应用提供三维模型结构和丰富的语义信息.然而,单目二维人脸图像缺乏深度信息,预测的三维模型参数不够可靠,从而导致重建效果不佳.提出采用与模型参数高度相关的面... 详细信息

三维人脸重建在计算机视觉及动画领域是一项重要任务,它可以为人脸多模态应用提供三维模型结构和丰富的语义信息.然而,单目二维人脸图像缺乏深度信息,预测的三维模型参数不够可靠,从而导致重建效果不佳.提出采用与模型参数高度相关的面部动作单元和人脸关键点作为桥梁,引导模型相关参数回归,以解决单目人脸重建的不适定问题.基于人脸重建的现有数据集,提供一套完整的面部动作单元半自动标注方案,并构建300W-LP-AU数据集.进而提出一种结合动作单元感知的三维人脸重建算法.该算法实现端到端的多任务学习,有效降低了整体训练难度.实验结果表明,该算法能有效地提升三维人脸重建性能,重建的人脸模型具有更高的保真度.

关键词：面部动作单元人脸关键点三维人脸重建

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无刷同步发电机稳态短路电流控制

电机与控制学报 2024年第6期28卷 45-55页

作者：茆林仪陈志辉南京航空航天大学自动化学院江苏南京210000

过载运行能力和突然短路时稳定的短路电流输出能力是无刷同步发电机的重要性能要求。在发电机发生突然短路时,发电机控制器需要配合无刷同步发电机进行短路电流控制,在保证足够的短路电流输出能力的同时也要避免短路电流过大损坏电机。... 详细信息

过载运行能力和突然短路时稳定的短路电流输出能力是无刷同步发电机的重要性能要求。在发电机发生突然短路时,发电机控制器需要配合无刷同步发电机进行短路电流控制,在保证足够的短路电流输出能力的同时也要避免短路电流过大损坏电机。针对无刷同步发电机可能发生的5种短路类型进行了分析,提出梯形电压电流的控制目标曲线,利用无模型自适应控制算法进行短路电流控制,使发电机能在发生各种类型的突然短路故障时输出符合要求的短路电流。建立了发电机和控制器的仿真模型,进行无模型自适应控制方案的仿真验证,同时搭建了实验平台进行实验验证。经过验证无模型自适应算法可以将无刷同步发电机的短路电流很好地控制在目标值,验证了该控制算法在发电机短路电流控制方面的有效性。

关键词：无模型自适应控制无刷同步发电机突然短路短路电流控制故障保护过载运行

顾及观测空间信息的CPⅢ网多维粗差可区分能力分析

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西南交通大学学报 2024年第3期59卷 670-676,711页

作者：闫广峰岑敏仪内江师范学院地理与资源科学学院四川内江641100 西南交通大学地球科学与环境工程学院四川成都611756

高铁轨道控制网(CPⅢ网)是一个自由测站、自动观测的边角同测后方交会测量网,其观测值间的粗差可区分性除了与控制网设计空间有关外,还会受到全站仪自动观测等观测空间因素的影响.为此,在由粗差判断方程得到CPⅢ网多维观测值粗差可区分... 详细信息

高铁轨道控制网(CPⅢ网)是一个自由测站、自动观测的边角同测后方交会测量网,其观测值间的粗差可区分性除了与控制网设计空间有关外,还会受到全站仪自动观测等观测空间因素的影响.为此,在由粗差判断方程得到CPⅢ网多维观测值粗差可区分能力的设计空间相关关系基础上,考虑CPⅢ网数据采集中全站仪自动观测特点,引入观测值时序相关性,将观测值间的可靠性关系由传统只考虑设计空间影响扩展到综合评价设计空间和观测空间影响,挖掘得到符合CPⅢ网测量实际的多维粗差可区分能力的规律;然后,采用蒙特卡罗方法验证顾及观测空间信息的CPⅢ网多维粗差可区分能力的正确性.研究结果表明:CPⅢ网观测值可靠性会受到观测空间的影响,在粗差探测实践中应予以考虑;CPⅢ网中每个测量边观测值均有粗差发现与定位能力;观测同一个目标点的3个测量边中最多可发现并定位1个测量边中的2个粗差;当测站点无错误时,1个测站观测n个目标点的n个测量边中,最多可以发现并定位└n/2┘个测量边中的2└n/2┘个粗差.

关键词：高速铁路轨道控制网观测空间时序相关性粗差判断方程

基于数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗在线辨识及稳定性评估

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中国电机工程学报 2024年第7期44卷 2670-2684,I0013页

作者：饶仪明吕敬王众蔡旭电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学) 上海市闵行区200240

风电、光伏等新能源在电网中的渗透率不断提高,导致一系列宽频振荡问题。阻抗法是研究新能源并网系统宽频振荡稳定性的有效方法之一,然而由于商业化新能源机组的“黑/灰箱”问题、新能源场站运行状态的随机不确定性等因素,导致新能源场... 详细信息

风电、光伏等新能源在电网中的渗透率不断提高,导致一系列宽频振荡问题。阻抗法是研究新能源并网系统宽频振荡稳定性的有效方法之一,然而由于商业化新能源机组的“黑/灰箱”问题、新能源场站运行状态的随机不确定性等因素,导致新能源场站的精确阻抗/导纳建模困难。为此,提出基于数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗/导纳在线辨识方法,针对输入随机不确定的新能源机组,采用数据驱动方法建立其覆盖整个稳态运行工况的宽频阻抗/导纳辨识模型,然后结合新能源场站的物理结构模型,构建数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗/导纳在线辨识模型。最后,以风电并网系统为例,利用建立的导纳辨识模型对风电并网系统的宽频振荡稳定性进行在线评估,并通过时域仿真验证稳定性在线分析的正确性。

关键词：数据驱动风电场神经网络阻抗导纳稳定性在线评估

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睡眠剥夺对记忆功能及突触可塑性的影响

生物化学与生物物理进展 2024年

作者：阿兰李双燕徐桂芝王龙龙郑卫然河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室河北工业大学生命科学与健康工程学院河北工业大学河北省电磁场与电器可靠性重点实验室河北工业大学天津市生物电工与智能健康重点实验室

睡眠剥夺（SD）不仅会直接影响工作效率，还会随着疲劳程度的增加，对个体的记忆、注意力和学习等多种认知功能造成负面影响。在过去的几十年里，研究人员围绕SD对各种认知功能，尤其是对记忆功能的影响，开展了大量的研究。本文首先基... 详细信息

睡眠剥夺（SD）不仅会直接影响工作效率，还会随着疲劳程度的增加，对个体的记忆、注意力和学习等多种认知功能造成负面影响。在过去的几十年里，研究人员围绕SD对各种认知功能，尤其是对记忆功能的影响，开展了大量的研究。本文首先基于行为学研究综述了SD对记忆功能的影响，并进一步从结构和功能突触可塑性、兴奋性和抑制性神经递质水平以及相关突触蛋白信号表达等方面阐述了SD生理机制研究的最新进展。发现SD通过影响突触的活动变化（如树突棘密度、突触之间的连接和突触的兴奋和抑制的平衡），从而对相关突触蛋白信号表达和下游信号通路进行调节，最终表现在行为学水平上。本文期望通过对SD影响记忆功能及其机制的研究进展进行综述，为今后进一步研究睡眠功能和相关机制，以及发展相关方法来改善SD引起的记忆功能缺陷提供参考。

关键词：睡眠剥夺记忆功能突触可塑性神经递质