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PET成像的加权最小二乘重建算法

东北大学学报（自然科学版） 2011年第1期32卷 10-13页

作者：滕月阳张铁东北大学理学院辽宁沈阳110819

针对正电子发射断层成像系统,提出一种基于加权最小二乘函数的迭代重建算法.与传统的梯度型算法不同,在迭代过程中,此算法利用当前迭代点构造辅助函数,使用辅助函数的最优解代替目标函数的最优解,获得新的迭代点.该算法自动满足非负约束... 详细信息

针对正电子发射断层成像系统,提出一种基于加权最小二乘函数的迭代重建算法.与传统的梯度型算法不同,在迭代过程中,此算法利用当前迭代点构造辅助函数,使用辅助函数的最优解代替目标函数的最优解,获得新的迭代点.该算法自动满足非负约束,无需步长因子,保证目标函数单调递减,并且具有全局收敛性.使用模拟数据和真实医学诊断数据进行实验,结果表明:该算法与SA-WLS和ML-EM算法相比需要相同的运算时间,但是具有更快的收敛速度和更好的成像质量.

关键词：迭代重建最小二乘函数辅助函数全局收敛 Kuhn-Tucker条件

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一种自适应的机器人曲面切削力控制算法

华南理工大学学报（自然科学版） 2017年第2期45卷 59-65页

作者：陈首彦张铁华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640

为提高机器人复杂曲面的切削加工质量,对机器人切削状态进行分析,提出了一种自适应的曲面切削力控制方法.首先探讨了机器人刚度和进给速度对切削质量的影响,建立了冲击和稳态切削状态的动力学模型;然后根据切削形变与进给速度的关系,建... 详细信息

为提高机器人复杂曲面的切削加工质量,对机器人切削状态进行分析,提出了一种自适应的曲面切削力控制方法.首先探讨了机器人刚度和进给速度对切削质量的影响,建立了冲击和稳态切削状态的动力学模型;然后根据切削形变与进给速度的关系,建立了基于模糊PID的力控制模型;最后通过传感器的力反馈计算出切削形变,实时调整进给速度实现切削质量控制.将文中方法与曲面切削开环控制和PID控制方法进行对比,结果显示,与开环控制和PID控制对比,基于模糊PID的曲面切削力控制方法能有效减小切削过程中刚冲击力幅度和稳定切削的力波动,实现有效的曲面切削力控制.

关键词：曲面切削切削质量进给速度机器人形变模糊PID力控制模型

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解一类抛物方程反问题的数值方法

应用数学 1992年第2期5卷 96-102页

作者：张铁东北工学院数学系沈阳110006

本文利用有限元方法建立了求解一类含有低阶未知系数的抛物方程反问题的数值公式,论证了近似解的收敛性和误差阶估计.

关键词：有限元抛物型方程反问题数值法

抛物型积分-微分方程有限元近似的超收敛性质

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高等学校计算数学学报 2001年第3期23卷 193-201页

作者：张铁东北大学数学系沈阳110006

The object of this paper is to investigate the superconvergence and ultraconvergence for the finite element approximations to integro-differential equations of parabolic type in one dimensional case. It is shown that the Lobatto, Gauss and quasi-Lobatto points on each subdivision element are superconvergence points for function, order-one and order-two derivative approximations, respectively. Another important result in our paper is that under a certain condition, we establish the ultraconvergence alternating theorem, where by ultraconvergence we denote the convergence rates are two-order higher than the optimal global convergence rates.

关键词： superconvergence and ultraconvergence integro-differntial equation of parabolic type.

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解椭圆边值问题的有限元并行算法

应用数学 1995年第3期8卷 304-310页

作者：张铁东北大学数学系沈阳110006

本文研究椭圆边值问题有限元方程的求解。在对有限元基函数一种特定的“红黑”排序基础上,构造出具有异步并行计算结构的迭代算法,并证明了算法的收敛性。

关键词：有限元并行算法椭圆边值问题边值问题

提升二氧化碳光催化转化选择性的催化位点晶格工程策略

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物理化学学报 2017年第5期33卷 863-864页

作者：张铁锐中国科学院理化技术研究所北京100190

大气中二氧化碳浓度的逐年上升导致了一系列生态问题，因此其催化转化成为了能源与环境领域中的一个重要议题。业界针对二氧化碳转化，提出通过光催化在常温常压下将二氧化碳与水转化为碳氢化合物或液体燃料等高附加值化学品的思路，可... 详细信息

大气中二氧化碳浓度的逐年上升导致了一系列生态问题，因此其催化转化成为了能源与环境领域中的一个重要议题。业界针对二氧化碳转化，提出通过光催化在常温常压下将二氧化碳与水转化为碳氢化合物或液体燃料等高附加值化学品的思路，可以在治理二氧化碳问题的同时为新能源的探索提供一个新的途径。

关键词：二氧化碳浓度催化转化工程晶格二氧化碳转化碳氢化合物生态问题环境领域

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解定常Stokes问题混合网格有限元

高等学校计算数学学报 1992年第1期14卷 52-59页

作者：张铁东北工学院

§1 引言关于解定常Stokes问题速度—压力方程的有限元方法已有许多文献,我们知道Stokes问题具有鞍点型变分结构,因此其速度与压力两个有限元近似空间不是相互独立的,它们需满足Brezzi-Babuska稳定性条件(也称inf-sup条件)。在Crouzei... 详细信息

§1 引言关于解定常Stokes问题速度—压力方程的有限元方法已有许多文献,我们知道Stokes问题具有鞍点型变分结构,因此其速度与压力两个有限元近似空间不是相互独立的,它们需满足Brezzi-Babuska稳定性条件(也称inf-sup条件)。在Crouzeix and

关键词：混合网格非协调元 Stokes 有限元定常

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脉冲神经网络研究现状及展望

计算机学报 2021年第9期44卷 1767-1785页

作者：张铁林徐波中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心上海200031

脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)包含具有时序动力学特性的神经元节点、稳态-可塑性平衡的突触结构、功能特异性的网络环路等,高度借鉴了生物启发的局部非监督(如脉冲时序依赖可塑性、短时突触可塑性、局部稳态调节等)、全局... 详细信息

脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)包含具有时序动力学特性的神经元节点、稳态-可塑性平衡的突触结构、功能特异性的网络环路等,高度借鉴了生物启发的局部非监督(如脉冲时序依赖可塑性、短时突触可塑性、局部稳态调节等)、全局弱监督(如多巴胺奖赏学习、基于能量的函数优化等)的生物优化方法,因此具有强大的时空信息表征、异步事件信息处理、网络自组织学习等能力.SNN的研究属于交叉学科,将深入融合脑科学和计算机科学,因此对其研究也可以主要分为两大类:一类是以更好地理解生物系统为最终目的;另一类是以追求卓越计算性能为优化目标.本文首先对当前这两大类SNN的研究进展、研究特点等进行分析,重点介绍基于Spike的多类异步信息编码、基于Motif分布的多亚型复杂网络结构、多层时钟网络自组织计算、神经形态计算芯片的软硬结合等.同时,介绍一种融合生物多尺度、多类型神经可塑性的高效SNN优化策略,使得SNN中的信度分配可以从宏观尺度有效覆盖到微观尺度,如全部的网络输出、网络隐层状态、局部的各个神经节点等,并部分解答生物系统是如何通过局部参数的调优而实现全局网络优化的问题.这将不仅为现有人工智能模型提高其认知能力指明一种可能的生物类优化方向,还为反向促进生命科学中生物神经网络的可塑性研究新发现提供启发.本文认为,脉冲神经网络的发展目标不是构建人工神经网络的生物版本替代品,而是通过突破生物启发的多尺度可塑性优化理论,去粗取精,最终实现具有生物认知计算特色的新一代高效脉冲神经网络模型,使其有望获得更快的学习速度、更小的能量消耗、更强的适应性和更好的可解释性等.

关键词：脉冲神经网络类脑智能多尺度神经可塑性认知计算

基于时延估计和鲁棒H_∞控制的工业机器人跟踪控制

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华南理工大学学报（自然科学版） 2012年第1期40卷 77-81,87页

作者：刘海涛张铁华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640

针对六自由度工业机器人系统,结合时延估计控制和鲁棒H∞控制的优点,提出了一种鲁棒H∞时延估计跟踪控制算法.该算法不需要机器人的复杂动力学模型,避免了机器人逆动力学的在线实时计算;采用时延估计在线获得机器人系统的未知动力学和... 详细信息

针对六自由度工业机器人系统,结合时延估计控制和鲁棒H∞控制的优点,提出了一种鲁棒H∞时延估计跟踪控制算法.该算法不需要机器人的复杂动力学模型,避免了机器人逆动力学的在线实时计算;采用时延估计在线获得机器人系统的未知动力学和外界干扰,并对控制过程加以补偿;通过引入L2增益控制,可实现对时延估计误差的L2干扰抑制,从而进一步提高了系统的鲁棒性.同时,利用Lyapunov函数和Riccati不等式保证了闭环系统的渐近稳定性和H∞鲁棒性能.该算法计算简单,结构固定,鲁棒性强,易于实现.文中还通过二自由度机器人的仿真实验证明了该算法是有效的.

关键词：工业机器人跟踪控制时延估计渐近稳定性鲁棒性