分解算法

摘要： 动态合乘是出行路线相似的出行者共用一辆车的交通方式,能够有效利用现有资源,最大化社会效益。当前合乘研究存在司机-乘客匹配质量不高,算法实时性差等局限。提出了考虑订单匹配数量、司机旅行时间、乘客等待时间与乘客延误时间的司机-乘客合乘匹配模型。针对模型特点,设计了基于分解方法的司机-乘客合乘匹配与路径规划算法。通过选择贪心随机自适应搜索算法、粒子群算法与本文的算法对比,成都市网约车数据验证,结果表明:分解算法下司机与乘客不方便成本低于贪心与粒子群算法;分解算法订单匹配率在90%以上,高于贪心与粒子群算法的80%~90%匹配率。通过对比证明,所提出的模型与算法,能够在保证高匹配率的前提下,降低出行不方便成本,提高算法实时性,在实际工程中有较好的应用效果。

摘要： 基于模方法和低秩近似的快速非负张量环分解算法余煜塬,谢侃,余锦视,蒋祺,谢胜利非负张量环(nonnegative tensor ring,NTR)分解是一种用于同时捕获张量目标潜在特征和保留张量数据多线性结构的有力工具.现有的NTR算法在优化过程中依赖于频繁的变形和置换操作,并通过改变步长或投影技术来确保变量非负性,这导致了算法收敛速度较慢,尤其是在大规模问题中.首先,本文提出了一种基于模方法的NTR算法(NTR-MM),该算法可以通过模方转换来约束核心张量的非负性.其次,提出了LRA-NTR-MM算法,通过将低秩近似(low-rank approximation,LRA)引入NTR-MM算法,显著降低了NTR-MM算法的计算复杂度并抑制噪声.最后,实验结果表明,LRA-NTR-MM算法在保持特征提取有效性的同时,比现有同类型算法具有更高的计算效率.

摘要： 针对短期电力负荷预测精度低与准确性差的问题,设计了CEEMDAN-DISPSO-LSTM混合预测模型.运用自适应噪声的完全集成经验模式分解算法以获取平稳负荷序列,采用改进的动态个体-群体粒子群算法求解长短期神经网络参数的最优值,利用最优参数值构建的LSTM网络进行负荷预测.仿真结果表明:与其他模型相比,该混合预测模型取得了较低的电力负荷预测误差,其误差评价指标RMSE、MAE和MAPE分别为43.71 MW,28.53 MW和0.81％,有效地提高了短期电力负荷的预测精度和准确性.

摘要： 由于电源的波动性使得配电网故障恢复需要考虑更多的不确定因素,因此提出了一种考虑分布式电源出力不确定性的故障恢复方法。首先,基于仿射理论对分布式电源出力不确定量进行分析,并建立了以失电负荷恢复量最大为目标函数、以系统运行可靠性为约束条件的配电网故障恢复模型;其次,根据分段线性逼近思想将原二次项约束转化为线性可解形式,同时采用分解算法将转化后的故障恢复模型进行迭代求解;最后,通过算例仿真测试结果表明,所提故障恢复方法在分布式电源波动恶劣场景下能够恢复更多的失电负荷,具有较高的工程应用价值。

摘要： 针对短期电力负荷预测精度低与准确性差的问题,设计了CEEMDAN-DISPSO-LSTM混合预测模型.运用自适应噪声的完全集成经验模式分解算法以获取平稳负荷序列,采用改进的动态个体-群体粒子群算法求解长短期神经网络参数的最优值,利用最优参数值构建的LSTM网络进行负荷预测.仿真结果表明:与其他模型相比,该混合预测模型取得了较低的电力负荷预测误差,其误差评价指标RMSE、MAE和MAPE分别为43.71 MW,28.53 MW和0.81％,有效地提高了短期电力负荷的预测精度和准确性.

摘要： 为解决L系统文法在字符迭代过程中生成效率低下的问题,提出一种基于并行框架的分解算法.通过L系统的文法特征将L系统进行分类,将分类后的文法字符进行多线程处理,提高文法的生成效率.可直接操作纯文本的L文法字符串,无需任何编译、链接翻译过程.实验结果表明,该算法可以高效处理参数化L系统、上下文敏感L系统和随机化L系统,当文法数量达到百万级规模时,算法生成文法的效率提高了25％.

摘要： 传统的时序芯片设计方法每一轮清扫调度计算时间较长,为此,提出FPGA协方差特征分解在时序芯片设计中的应用。采用FPGA协方差特征分解矩阵,完成新一轮清扫调度,在此基础上,设置时序芯片查询路径,完成基于FPGA协方差特征分解的时序芯片设计。实验中,分别测试两个设计方法清扫调度的计算时间,实验结果表明,所建设计方法的计算时间短,更符合设计需求。

摘要： 本文提出了一种新的基于用户交互的单幅RGB-D图像本征图像分解算法.考虑到光照的空间变化性,本文将光照图像分解为远距离部分与近距离部分,从而得到了一个新的包含三个本征属性部分(远距离光照项、近距离光照项以及材质项)的本征图像模型,基于该模型,本文采用两步策略以先后求取远距离光照项和其余两项.在对远距离光照项的求解过程中,提出了一种新的基于球面调和函数的光照估计算法,并将恢复的光照作为分解先验约束,以获得更为准确的分解结果,同时本文的能量方程也可减少深度图像噪声对分解结果的影响;之后,引入用户交互,以获得部分材质相同但光照条件不同的像素,并设计算法,将用户交互约束传递至全图,从而实现对于场景材质图像及近距离光照图像的分解.实验结果证明了本文算法的有效性。

摘要： 在电力工业市场化的过程中，省级电力市场普遍采用中长期合同的交易方式。本文提出了一种切实可行的火电机组合同电量分解算法。该方法综合考虑了发电－负荷平衡、机组月度检修计划调整、合同电量的滚动修正等因素。以该算法为核心成功地开发了电网经济调度系统，并利用甘肃电网的相关数据验证了其实用性和有效性。

摘要： 针对二维形状的金字塔快速分解在拼图游戏等应用中的需求,首先实现了由Aggarwal等提出的算法,其基于可视性原理,能够在在O(nlog3n)时间和O(n)空间内求出任意多边形的最长对角线;然后基于最长对角线提出分而治之的金字塔分解算法.大量实验结果表明,该算法是有效的,且最终得到的金字塔分解结果接近最优解;在拼图游戏的应用中展示了二维金字塔形状的有用性.

摘要： 二维形状的金字塔分解是几何处理中的一个基本问题,被广泛应用于形状编码和形状分析中.求解二维形状的最优金字塔分解(块数最少)是一个NP难问题.本文首先实现了由Aggarwal和Suri提出的算法,它基于可视性原理能够在3O(nlog n)时间和O(n)空间内求出任意多边形的最长对角线;然后基于最长对角线,本文提出了分而治之的金字塔分解算法,并证明了它的平均时间复杂度为O(nlog n).大量的实验结果表明,本文算法的运行速度非常快,实际的运行时间与边界上的采样点数基本呈线性关系,而且最终得到的金字塔分解结果接近最优解。

摘要： 本文基于黑白图像的稀疏分解算法,将其推广到彩色图像上,以实现彩色图像的稀疏分解.一幅彩色图‘像可以看成是R、G、B或是Y、U、V三个分量组成,对此三个分量分别采用黑白图像的稀疏分解算法,得到其各自的稀疏表示,从而最终实现彩色图像的稀疏分解.本文通过大量实验证明了这一方法的可行性,并对比了在两个彩色空间进行处理的优劣性,最终选择了YUV空间.最后本文对彩色图像稀疏表示得到的数据进行了量化,并将其压缩效果与传统的JPEG压缩进行了比较,证明了稀疏分解在彩色图像的低比特压缩时的优良特性.

摘要： 地震信号谱分解技术,已广泛应用于确定地层厚度、地层可视化、储层的刻画和直接的烃类检测.短时傅里叶变换是一种发展较早的时频分析技术,但该方法时频分辨率受所选时窗的限制.Wigner分布是另一种计算时频分析的方法,具有较好的时频局部化性质,但受交叉项影响.近几年来又发展了基于连续小波(CWT)的时频分析技术,它将信号分解为不同尺度的时频原子,可以较好地适应地震信号的时频特性,但小波族是建立在尺度与频率成反比的基础上,而在小波框架中展开系数不能对波形频率组分进行精确的的估计.匹配追踪(MP)算法是一种贪婪迭代算法,它通过建立与地震信号时频特征相匹配的冗余字典,将地震信号分解为一系列原子向量的线性加权展开.本文主要探讨了各种算法的实用性，并对其实际应用进行了分析。

摘要： a本文采用小波方法建立了基于Volterra级数的非定常气动力降阶模型。在模型识别过程中，激励是光滑连续的且以零阶保持方式进行离散，近似的一阶Volterra核基于Haar尺度函数族展开。为了获得一阶核的各项展开系数，需要求解由输入/输出数据组成的超定方程，其中涉及到奇异值分解算法。为了验证小波方法的有效性，算例选取了二维的NACA64a010翼型。数值结果表明该方法能够比较准确地预测结构小扰动引起的非定常气动力响应且能描述一定的非线性现象。

摘要： 本报告简要介绍有机与生化分析中的“数学分离”和直接定量分析的若干新进展，包括基础理论和应用研究。基础理论研究包括：二阶校正的交替惩罚三线性分解算法、二阶校正的交替非对称三线性分解算法、交替惩罚四线性分解算法。应用基础研究包括：尿液和血浆中氢化可的松和波尼松龙的同时测定、三维荧光结合三线性分解二阶校正方法对血浆中美托洛尔进行直接测定。

摘要： 提出了基于混合基函数的信号分解方法,选取过完备小波包基函数逼近连续谱主要分量,用余弦基函数逼近线谱.通过对基函数的通带通性进行分析,选取合适的小波或小波包基函数.该方法通过引入稀疏性分解,仅使用少数小波包基函数就能够准确重构连续谱主要分量的时域信号形式.

摘要： 现代企业计算的业务过程越来越复杂,有很多分散且相对独立的组织机构,为了协同来自不同组织的业务过程,文中提出一种IOPB模型(面向交互的Petri网)用于描述跨组织的工作流协同,该模型包含组织内的过程模型和组织间的交互关系.为了确保IOPB模型能够被正确地执行,文中提出IOPB模型的弱合理性(relaxed soundness)作为IOPB模型的正确性标准之一.IOPB模型是一种复合模型,其规模一般较大,采用基于状态空间的分析方法,容易产生状态空间爆炸问题,为此文中提出基于不变量的分解方法,能够将一个弱合理的无回路IOPB模型分解为一组顺序图,并提出相关定理:一个无回路IOPN模型是弱合理的当且仅当其可以被分解为一组合法的顺序图.

摘要： 本发明公开了一种基于小波变换、奇异值分解、海森堡分解和果蝇优化算法的图像隐藏方法，其特征在于，包括如下步骤：1）水印的嵌入；2）水印的提取；3）图像隐藏。这种方法能使嵌入水印的图像具有良好的隐蔽性、该图像受到图像操作攻击和几何攻击时具有强鲁棒性，特别是在对抗缩放攻击、滤波攻击、噪声攻击、锐化攻击、JPEG压缩和JPEG 2000压缩攻击时有着很强的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法的水印框架算法与小波包分解多功能教学装置，包括底板，所述底板的下端四角固定安装有四个滚轮，所述底板的上端固定安装有若干个呈等间距分布的滑动组件。本发明通过设置的滑动组件和调节组件，通过拉动拉把在凹块内转动由支柱带动拉线收缩，拉线带动挡柱和卡柱向档环的方向移动，然后使用者向上抬升固定板，固定板带动面板向上移动，滑块带动滑块在滑槽内向上滑动，将面板滑动到合适的位置后，松开拉把弹簧带动挡柱和卡柱在安装孔内滑动，卡柱卡在卡孔内从而进行固定，挡块阻挡滑块防止滑块滑出滑槽，设置有多组滑动组件可以方便工作人员进行使用，也可以便于使用是人员进行教学。

摘要： 一种基于CART剪枝算法的电网能源成分分解及能源溯源算法，涉及能源溯源技术领域，以输配电系统能源传输3原则为基础，从末端电源点开始分析，先确定末端电源点能源占比和能源溯源信息，然后删除这些电源点，再从余下的拓扑节点中查找输入线能源占比全部确定的叶子节点进行继续分析，如此递归往复，直到所有节点能源占比和能源溯源信息均确定。本发明的有益效果在于：本发明在充分混合能源传输系统3原则基础上，采用基于CART剪枝算法分析多种能源供应电网系统各节点的能源占比和能源溯源情况，解决了混合能源输送后，用能构成不明的现状，为今后新能源设计布点、能源交易和能源决策过程提供数据支撑。

摘要： 本发明公开了一种基于分解‑并行遗传算法的约束优化算法，将约束优化算法所针对的问题分解成Q个子问题和1个常规问题，先采用遗传算法分解得到的Q个子问题并行进行迭代进化，直到每个子问题所对应的种群中至少有一半以上的染色体满足该子问题的约束条件，从子问题中选择满足约束条件的染色体按顺序组成多条染色体，作为常规种群的初始种群；然后对常规问题和子问题进行并行遗传算法迭代，达到迁移间隔时即分别进行前向迁移和后向迁移，当迁移次数达到阈值，从常规问题的种群中选择最优染色体作为约束优化问题的解。本发明采用分解‑并行遗传算法，可以快速求解出约束优化问题的最佳或近优解。

摘要： 本发明的脂肪族聚酯系生物可分解性树脂用分解促进剂含有碱性硫酸镁。

摘要： 本发明公布了基于分解多目标遗传算法的软件生态系统社区检测方法。目前提出的多目标社区检测算法中，分解多目标遗传算法为该问题提出了一个高效的新思路。但是，算法局部搜索能力较差，应用于社区划分问题也需要多角度考虑具体的软件生态系统的社区结构特征。基于此，本章针对具体特征提出节点归属度函数作为社区检测问题模型的目标函数，并利用基于节点归属度函数的标签传播算法进行编码初始化，为算法提供一个高效的初始解。在此基础上，具体分析改进个体混合交叉策略，并融合模拟退火算子以提高算法的局部进化能力。

摘要： 本发明提供了基于光矢量分解合成及惠更斯‑菲涅尔的矢量衍射算法，包括如下步骤：对沿x方向偏振的入射光，其传播到探测面上任意一点(x,y)，将x方向的电场强度Ex分解为s光Es和p光Ep，入射光传播到探测面Es不改变方向，Ep改变方向；对改变方向的Ep和不改变方向的Es重新进行矢量合成，得到x，y和z方向的分量E’x、E’y、E’z；将分量E’x、E’y、E’z的表达式带入惠更斯‑菲涅尔衍射公式得到矢量的惠更斯‑菲涅尔衍射。本发明获得的矢量的惠更斯‑菲涅尔衍射和Richard‑Wolf矢量衍射公式进行模拟对比可知，二者差别很小，仅在高数值孔径下有细微的差别，且本算法理论原理简单明了、计算方便。

摘要： 本发明公开了一种基于目标级联分解算法的噪声指标分解方法，所述方法包括：步骤1)确定整体噪声指标，建立整体噪声指标分解问题；步骤2)依据功能、结构和学科领域将问题拆分至满足精细程度的各设计单元；步骤3)基于各设计单元，进行参数初始化，选定求解算法，设定迭代次数上限和迭代更新步长；步骤4)在迭代更新次数未超出迭代次数上限时，根据求解算法，并行求解拆分后的各个子优化问题，判断是否满足终止条件，判断为是，转至步骤5)，否则迭代次数加1，并转至步骤4)继续优化；若迭代更新次数超出迭代次数上限，则转至步骤3)进行相应调整再次进行优化求解；步骤5)整理优化结果，输出噪声指标分解报告。

摘要： 发明公开了一种基于粒子群算法的变分模态分解算法参数优化方法,属于非平稳信号时频分析方法的范畴.该方法主要流程：首先定义能够反映非平稳信号特征模态函数(Intrinsic Mode Function，IMF)分解效果的特征量即IMF傅立叶谱的熵，以IMF的傅立叶谱熵函数作为粒子群优化算法的适应度函数；再对PSO算法进行初始化，然后开始搜索适应度函的数最优解；最后，把得到的最优解作为变分模态分解算法的参数。本发明提出的方法，即通过粒子群算法自动求解出变分模态分解算法K，α的最优参数组合，求出的参数K和α不仅最优，而且快速高效。

摘要： 本发明提供的是一种基于雷达和变分模态分解算法的心率测量方法。所述方法为：利用雷达进行探测，将得到的回波信号，进行快时间采样和慢时间采样，将快时间采样转换为距离信号，慢时间采样积累为原始时间序列信号，利用牛顿法求解最佳k值，通过VMD(Variational Mode Decomposition)算法对这两种信号分别进行分解，得到各自的k个VIMF(variational Intrinsic Mode Functions)分量，做频谱分析，由确定心率频率范围确定对应的VIMF分量，从而得到两个心跳信号，对两个信号做阈值判断，从而得到心率。本发明方法具有非接触、体积小、高精度、实时性等特点，在健康监测领域具有重大意义，并且具有普适性。