变尺度法

摘要： 变尺度法一种拟牛顿法,指用尺度矩阵作为拟牛顿法中的对称正定迭代矩阵的方法,它是求解无约束优化问题最好的优化方法之一.本文概述了变尺度法的基本思想、为变尺度矩阵的构造、变尺度法的迭代步骤,为变尺度法的进一步研究提供参考.

摘要： 目的 LNP (linear-nonlinear-Poisson)模型很好地解译了神经元的响应过程,其重要环节之一是线性滤波器的提取.针对传统iSTAC(information-theoretic spike-triggered average and covariance)算法运用于LNP模型时的神经元特性表征不足、运动特征提取效果不佳等问题,特别是在处理低维度刺激问题时,提出了一种改进的iSTAC神经元滤波特征提取算法.方法 引入非触发刺激的统计量,从而更加准确地构建神经元滤波特征子空间的目标函数,同时增强系统的抗噪能力;采用变尺度法最大化目标函数,从而优化解空间,提升算法的收敛速率.结果 不同非线性条件下对线性滤波器的恢复实验结果表明,新算法相较于传统iSTAC算法在高维度刺激时保持较好的表征特性,在刺激维度小于6 500时有明显改善,且总体上优于STA(spike-triggered average)和STC(spike-triggered covariance)算法.结论 提出的新算法适用范围更广,鲁棒性更强,能够运用于建立完整的基于视觉特性的视频运动特征提取模型.

摘要： Based on the improved weighted‐least‐square model of water supply networks ,DFP algorithm is adopted to simulate the network state .And the impacts of network scale ,monito‐ring stations′number and pseudo‐measurements on simulation accuracy are analyzed in detail . The iterations of simulation rise with the increase of the network scale and the accuracy is re‐duced under the same iterations .T he more the pressure monitoring stations are ,the higher of simulation accuracy will be .But the relation between flow monitoring stations and simulation accuracy is not clear enough .Moreover ,the simulation becomes imprecise when the pseudo‐measurements deviate from true values .Meanwhile ,the stop principles of iteration are proposed and the proper numbers of pressure measurement points and flow rate measurement pipes are determined to meet the accuracy requirement .%以改进的带权重最小二乘数学模型为基础，利用变尺度法进行供水管网的状态模拟。分析管网规模、测点数量和节点流量伪测量值对模拟精度的影响。研究发现，随着管网规模的增大，模拟计算的迭代次数提高，且相同迭代次数下的模拟精度有所降低；测压点数量越多，状态模拟精度越高，误差越小，而测流管数量与模拟精度的关系并不明显；此外，节点流量伪测量值越偏离真值，模拟精度越低。为此，提出迭代计算的终止准则和满足精度要求的测压点与测流管数量。

摘要： 基于可视性指数研究,对多层空间内的导向标识布设问题进行了研究.建立了以可视性最大化为目标的多层空间导向标识布设优化模型,并将平面规划研究中用以表述模块位置关系的Sequence-Pair表示法引入空间内布设决策点位置关系的确定中,解决了决策点在不同设施间重复计算的问题.为改善传统模拟退火算法收敛慢、缺乏精度等缺陷,将模拟退火算法与变尺度法进行结合,通过实例对模型进行求解,所得结果证实了改进算法在计算时间和全局最优解精度等方面优于传统算法.

摘要： 针对印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)上存在大量异材连接,在元器件自发热和环境温度变化的作用下产生的变形会直接影响PCB组件工作性能的问题,通过PCB预变形热-力耦合仿真分析,以元器件变形后平面度误差为目标函数,结构定位参数为设计变量,运用变尺度法计算出最优结构定位参数.结果表明:采用优化后的结构参数可以使PCB组件产生适当的预变形量,从而有效改善目标元器件工作时的变形程度.

摘要： Cuckoo Search ( CS) is a novel meta-heuristic algorithm. Aiming at the defects of weak local search ability,slow convergence velocity and low convergence accuracy,a modified CS algorithm based on DFP and adaptive step is proposed in this paper. In the im-proved cuckoo search algorithm,the step of Lévy flight nonlinear dynamic changes improve convergence velocity. After evolved from Lévy flights and elimination mechanism,the cuckoo populations rapidly access to global minima by DFP. Sixth representative benchmark functions are used to test the performance of DACS algorithm and CS algorithm respectively. The conclusions indicate that DACS algo-rithm has faster convergence speed,higher convergence accuracy and robustness,compared with CS algorithm. Meanwhile,DACS algo-rithm keeps strong global search capability,which is particularly suitable for the optimization of multimodal function and high dimension function.%布谷鸟搜索算法( Cuckoo Search,CS)是一种新型的元启发式算法。针对CS算法局部搜索能力较弱、后期收敛速度偏慢和收敛精度不高等缺点,提出一种基于变尺度法(DFP)和自适应步长(Adaptive Step)的布谷鸟搜索算法(DACS),使Lévy飞行的步长非线性自适应变化来提高算法的收敛速度,同时使经过Lévy飞行机制和淘汰机制进化后的布谷鸟种群再运用DFP快速获取全局最优解。用6种具有各种代表性的测试函数分别测试DACS算法和CS算法的性能。实验结果表明,DACS算法在保持强大的全局搜索能力的同时,比CS算法具有更快的收敛速度、更高的收敛精度和更好的鲁棒性,尤其适合多峰及高维函数的优化。

摘要： 给水管网仿真是城市供水系统管理的一个重点内容,给水管网管段摩阻系数的正确确定直接关系到给水管网仿真的准确性。将给水管网的水力模型与反问题分析方法相结合,建立管段摩阻系数反分析模型,给出其变尺度求解方法和计算步骤。结合室内给水管网实验平台在多种工况下的实测数据,按照反分析模型及其求解方法计算管段摩阻系数,再以求得的管段摩阻系数为基础,利用EPANET软件计算管网的节点水头与管段流量,与实测值进行对比分析。并利用实际城市给水管网对模型的准确性进行验证。

摘要： 无功优化问题是一个多约束、多变量的混合整数规划问题,它的变量有连续变量和离散变量,从而导致优化问题的求解变得十分复杂.鉴于补偿电容器组投切组数的离散特性,采用了简单实用的处理方式.构造一个表示电容器组投切状态的辅助函数,将离散变量转化为连续变量.最小化目标为由电能损耗和设备调节代价构成的综合费用.对于最优问题的求解,采用变尺度法.所提算法在一个算例上进行了分析验证.

摘要： 首先将最优化方法中的梯度法与贪婪算法相结合,在已有梯度追踪算法的基础上提出了基于变尺度法的梯度追踪(VMMGP)算法,分析比较这些算法的计算复杂度和存储需求;其次用这些算法分别重构一维、二维信号,分析比较了算法重构效果及其性能好坏.实验结果表明,对于一维信号和二维信号的重构,所提出的VMMGP算法,重构效果是所有梯度追踪算法中最好的.

摘要： 针对多个源信号线性混合的情况,对独立分量分析算法进行了研究,在FastICA的基础上,结合非线性优化的变尺度法,对FastICA的核心迭代进行改进,提出了一种快速的D-FastICA算法。该方法在高维问题下,有显著的优越性,可以减少独立分量分析的迭代次数,从而加快算法的收敛.

摘要： 混沌神经网络是近来发展起来的一门新的科学,由于具有混沌特性的人工神经网络具有十分复杂的动力学特性,获得了广泛的研究,针对BP学习算法的不足,将混沌映射与变尺度法相结合,给出多层前馈神经网络的一种混沌学习算法.仿真结果表明,本文算法取得了良好的效果.

摘要： 结构噪声主动控制是控制结构中低频噪声的有效方案。传统控制方法没有考虑控制代价问题，并且作动器布放和次级力大小分开确定，通常都是通过解析法或经验公式得到，使控制效果不能达到全局最佳。本文以简支板为例，通过外加作动器，抑制板的声辐射，考虑控制代价的同时，采用变尺度法(DFP)对作动器布放位置和反馈增益同时优化，使噪声主动控制在较宽的频带上取得满意的控制效果。

摘要： 求解NP难度问题是计算机科学技术的瓶颈任务.研究了一类NP完全问题-圆集在圆容器内的优化布局问题.将混沌映射与变尺度法相结合,提出一种求解此问题的混沌变尺度算法.数值结果表明了此算法的有效性并且优于变尺度算法,此算法可以用于求解其它布局优化问题.

摘要： 求解NP难度问题是计算机科学技术的瓶颈任务.研究了一类NP完全问题—圆集在圆容器内的优化布局问题。将混沌映射与变尺度法相结合,提出一种求解此问题的混沌变尺度算法.数值结果表明了此算法的有效性并且优于变尺度算法,此算法可以用于求解其它布局优化问题。

摘要： 求解NP难度问题是计算机科学技术的瓶颈任务.对此,本文研究了一类NP完全问题--圆集在圆容器内的优化布局问题.将混沌映射与变尺度法相结合,提出一种求解此问题的混沌变尺度算法.数值结果表明了此算法的有效性并且优于变尺度算法.此算法可用于求解其他布局优化问题.

摘要： 针对土体的非线性弹性邓肯-张模型,本文用变尺度法编制了优化程序,对该模型参数进行参数识别,结合工程算例进行验证,并进行了反馈分析。结果表明变尺度法是一种很好的约束优化算法,其收敛速度快、准确性高,反馈分析结果能很好地符合工程实际。

摘要： 混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为,针对混沌时间序列的难以预测和控制的问题,提出了基于趋势的混沌预测模型,利用混沌系统的初值、参数敏感性来微调和控制系统扰动,并用改进的最优化方法来估计模型的参数,在其相空间中对时序的未来值进行预测,算例表明,选取最佳的模型阶数能增加预测的准确程度,它不仅克服了仅用延迟嵌入技术的弊端,也降低了直接使用预测误差决定输入模式的盲目性.预测效果比其它时序方法要好.

摘要： 混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为,针对混沌时间序列的难以预测和控制的问题,提出了基于趋势的混沌预测模型,利用混沌系统的初值、参数敏感性来微调和控制系统扰动,并用改进的最优化方法来估计模型的参数,在其相空间中对时序的未来值进行预测,算例表明,选取最佳的模型阶数能增加预测的准确程度,它不仅克服了仅用延迟嵌入技术的弊端,也降低了直接使用预测误差决定输入模式的盲目性.预测效果比其它时序方法要好.

摘要： 混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为,针对混沌时间序列的难以预测和控制的问题,提出了基于趋势的混沌预测模型,利用混沌系统的初值、参数敏感性来微调和控制系统扰动,并用改进的最优化方法来估计模型的参数,在其相空间中对时序的未来值进行预测,算例表明,选取最佳的模型阶数能增加预测的准确程度,它不仅克服了仅用延迟嵌入技术的弊端,也降低了直接使用预测误差决定输入模式的盲目性.预测效果比其它时序方法要好.

摘要： 本发明公开一种基于变尺度凸峰法的故障微弱信号检测方法及系统，检测方法包括：获取输入信号；根据所述输入信号确定待检测信号；根据所述待检测信号构建非线性变尺度杜芬系统；根据所述待检测信号和所述非线性变尺度杜芬系统构建非线性变尺度杜芬检测系统；判断所述非线性变尺度杜芬检测系统是否发生状态转迁；当所述非线性变尺度杜芬检测系统没有发生状态转迁，则判断所述非线性变尺度杜芬检测系统中参数是否超出设定范围，进而实现对故障微弱信号的识别。本发明所提供的一种基于变尺度凸峰法的故障微弱信号检测方法，能够快速的识别出某种频率的故障微弱信号，提高了故障微弱信号检测的效率和准确率。

摘要： 本发明公开了基于粒子滤波的变尺度单方向重力采样矢量匹配定位方法，包括以下步骤：一、建立重力辅助惯导单点匹配模型，二、利用重力辅助惯导单点匹配模型得到基于粒子滤波的匹配点，三、选取前、后的匹配点与当前匹配点组成匹配点对判断重力辅助惯导单点匹配点是否可信，四、计算当前匹配点的最终结果；本发明考虑了载体的机动航行，克服了原有的重力矢量匹配算法在载体的非直线或者非匀速航行情况下失效的缺点，减小了匹配误差。

摘要： 本发明公开一种基于变尺度凸峰法的故障微弱信号检测方法及系统，检测方法包括：获取输入信号；根据所述输入信号确定待检测信号；根据所述待检测信号构建非线性变尺度杜芬系统；根据所述待检测信号和所述非线性变尺度杜芬系统构建非线性变尺度杜芬检测系统；判断所述非线性变尺度杜芬检测系统是否发生状态转迁；当所述非线性变尺度杜芬检测系统没有发生状态转迁，则判断所述非线性变尺度杜芬检测系统中参数是否超出设定范围，进而实现对故障微弱信号的识别。本发明所提供的一种基于变尺度凸峰法的故障微弱信号检测方法，能够快速的识别出某种频率的故障微弱信号，提高了故障微弱信号检测的效率和准确率。

摘要： 本发明属于土木工程领域，具体地，涉及一种基于纳微尺度压痕实验的岩石蠕变特性多尺度分析方法，主要步骤如下：(1)、综合分析纳米压痕蠕变实验、微米压痕蠕变实验、三轴压缩蠕变实验结果；(2)、分别建立三种实验的数值模拟网格模型，分别反演获得纳米、微米、岩心尺度下的三维蠕变参数；(3)、提出尺度升级模型实现力学参数从微观向宏观升级，并与三轴压缩蠕变实验计算结果对比分析；(4)、采用数字图像处理技术，构建各尺度下数值模拟网格模型，进行各尺度下的数值模拟，进行蠕变参数的尺度升级计算验证。综合考虑微、纳米压痕实验和宏观蠕变试验，拓宽岩石蠕变特性的研究范围。

摘要： 本发明公开了一种支持时空数据智能尺度变换的变尺度数据分析方法及装置，涉及智能数据分析技术领域。包括：获取待分析的时空数据，基于时空数据构建尺度空间模型；获取初始时空观测尺度；根据初始时空观测尺度、尺度空间模型以及闪电尺度变换，得到待分析的时空数据的变尺度数据分析结果。本发明不仅解决了具有多观测尺的复杂决策问题求解空间的表征难题，而且实现了对时空数据的多步长、变节奏、多尺协同的智能化尺度变换，保证所得到的变尺度数据分析满意解决方案始终具有最低的空间观测尺度层级，在车网互动、车路协同、车车协同等智能决策场景领域具有广阔应用前景。

摘要： 本发明涉及一种变尺度变结构半潜波浪能发电平台试验装置，属于海洋可再生能源开发利用和海洋工程装备技术领域。该试验装置包括由可变结构半潜平台模型、摆板机构模型、系泊缆索模型、池底系泊重块、控制台、信号采集模块和数据采集处理软件。半潜平台模型由A体、B体、调节板、C体、补块、导轨组成，导轨上有导槽，螺栓和方形螺母将其他各个部分包括摆板机构模型连接到导槽上。系泊缆索模型一端与连接环相连、一端与池底重块相连。通过在波浪水池中给予试验平台波浪载荷，能够真实且方便模拟平台在不同结构和尺度下和不同系泊方案下的运动响应和系泊载荷，配套的信号采集模块和软件能够实时反映出模型的运动和缆力，及时的观测试验的进展。

摘要： 本发明公开了基于粒子滤波的变尺度单方向重力采样矢量匹配定位方法，包括以下步骤：一、建立重力辅助惯导单点匹配模型，二、利用重力辅助惯导单点匹配模型得到基于粒子滤波的匹配点，三、选取前、后的匹配点与当前匹配点组成匹配点对判断重力辅助惯导单点匹配点是否可信，四、计算当前匹配点的最终结果；本发明考虑了载体的机动航行，克服了原有的重力矢量匹配算法在载体的非直线或者非匀速航行情况下失效的缺点，减小了匹配误差。

摘要： 用于训练尺度等变卷积神经网络的设备和方法。用于训练尺度等变卷积神经网络（60）的计算机实现的方法（1），其中尺度等变卷积神经网络（60）被配置为确定表征尺度等变卷积神经网络（60）的输入图像（x）的分类的输出信号（y），进一步其中尺度等变卷积神经网络（60）包括卷积层，其中卷积层被配置为基于卷积层的多个可操纵滤波器和卷积输入来提供卷积输出，其中卷积输入基于输入图像（x），并且可操纵滤波器基于多个基础滤波器被确定，其中用于训练的方法包括训练多个基础滤波器。

摘要： 本发明提出了一种声学差动智能轴承变尺度自适应去噪方法及声学智能轴承。该方法为于轴承外圈端面采集期望声音信号，于轴箱盖上采集参考声音信号；对期望声音信号进行自适应变分模态分解，确定最优分解层数和带宽惩罚系数；计算最优模态中心频率并以此设计维纳滤波器组，采用维纳滤波器组对期望声音信号和参考声音信号进行分解得到多个分解子信号对；利用参考声音信号的子信号滤除期望声音信号子信号的带内噪声，输出所有去噪模态为最终的模态，将所有去噪模态求和得到重构的降噪信号。该方法适应性强，能有效去除采集的轴承的声音信号中的噪声，特别适用于提高列车轴承轨边声学信号的信噪比。

摘要： 本发明涉及一种基于变尺度混沌算法的含小水电接入配电网电压优化方法，属于电力系统微电网技术领域。根据当地小水电的分布情况以及水电站的出力情况，针对小水电接入区域配电网所产生的电压越限问题，以配电网各节点电压大小为重要约束，以线路有功损耗最小和设备总投资最小为目标，以线路调压器、小水电运行方式以及调节变电站出口电压为主，智能软开关装置为辅作为调压措施，建立含小水电接入的区域配电网电压优化模型;采用变尺度混沌优化算法对目标函数进行优化求解，得到区域配电网最佳配置方式。该方法能够避免陷入局部最优，比随机搜索更具有优越性，易于跳出局部最优解，具有求解简单、搜索效率高、通用性强等优点。