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大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)新型快速算法及與信息科學(xué)的交叉研究
旨在為大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)新型高效的求解算法，并結(jié)合信息科學(xué)進(jìn)行交叉研究。在大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)新型Krylov子空間算法及其基礎(chǔ)理論、復(fù)雜電磁計(jì)算、圖像處理高性能數(shù)值方法、動(dòng)力系統(tǒng)與智能控制理論方面進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究，取得了具有創(chuàng)新性的成果，例如：解決了科學(xué)計(jì)算中的有關(guān)基礎(chǔ)或困難問題；提出了Lanczos雙共軛A-標(biāo)準(zhǔn)正交短遞歸Krylov子空間迭代法BiCOR/CORS/BiCORSTAB方法、一種新的“二維雙連續(xù)投影(2D-DSPM)方法”等一系列高效算法；為求解復(fù)雜電磁問題產(chǎn)生的復(fù)雜線性系統(tǒng)設(shè)計(jì)了高效算法與預(yù)條件技術(shù)；提出了一些新型高效的邊界處理、圖像復(fù)原方法，具有更快的計(jì)算速度和更好的復(fù)原質(zhì)量；將數(shù)值代數(shù)與特殊矩陣分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉研究取得成果。
電子科技大學(xué)
2015-01-14
一種基于深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)的代數(shù)應(yīng)用題自動(dòng)求解器
高校科技成果盡在科轉(zhuǎn)云
電子科技大學(xué)
2021-04-10
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一種多種污染物一體化深度脫除系統(tǒng)
本實(shí)用新型涉及一種多種污染物一體化深度脫除系統(tǒng)，包括高頻高壓脈沖供電系統(tǒng)、污染物高壓靜電脫除反應(yīng)系統(tǒng)和噴淋系統(tǒng)，高頻高壓脈沖供電系統(tǒng)利用高能量密度脈沖發(fā)生器與磁開關(guān)技術(shù)，產(chǎn)生多種污染物強(qiáng)化轉(zhuǎn)化吸收脫除所需的高密度能量；污染物高壓靜電脫除反應(yīng)系統(tǒng)為污染物脫除提供反應(yīng)空間，并通過極線?極板的優(yōu)化配置強(qiáng)化高頻高壓脈沖供電系統(tǒng)的能量釋放；噴淋系統(tǒng)為反應(yīng)系統(tǒng)提供污染物深度脫除條件，增強(qiáng)多種污染物脫除效果。本實(shí)用新型對(duì)多種污染物一體化深度脫除進(jìn)行了創(chuàng)新，突破了污染物，特別是氮氧化物、硫氧化物、汞等脫除效率有限的問題，從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)煙氣中氮氧化物、硫氧化物、汞、揮發(fā)性有機(jī)物等多種污染物的一體化深度脫除。
浙江大學(xué)
2021-04-13
一種燃煤煙氣SO3梯級(jí)深度脫除系統(tǒng)
本實(shí)用新型涉及一種燃煤煙氣SO3梯級(jí)深度脫除系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括SCR脫硝裝置、堿性吸收劑噴射裝置、空預(yù)器、調(diào)溫增效裝置、靜電除塵器、脫硫塔和濕式靜電除塵器，所述調(diào)溫增效裝置包括降溫段和升溫段，所述SCR脫硝裝置、空預(yù)器、調(diào)溫增效裝置降溫段、靜電除塵器、脫硫塔、濕式靜電除塵器、調(diào)溫增效裝置升溫段沿?zé)煔饷摮较蝽槾卧O(shè)置；所述堿性吸收劑噴射裝置設(shè)置的位置為SCR脫硝裝置之前，SCR脫硝裝置之后、空預(yù)器之前，或空預(yù)器之后、調(diào)溫增效裝置降溫段之前。本實(shí)用新型通過各污染物控制裝備對(duì)煙氣中的SO3進(jìn)行梯級(jí)深度脫除，實(shí)現(xiàn)SO3的排放濃度小于5mg/Nm3。
浙江大學(xué)
2021-04-13
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樹脂法飲用水深度處理及脫附液資源化技術(shù)
本團(tuán)隊(duì)開發(fā)出新型復(fù)合功能樹脂以及成套化裝備，并在大豐自來水廠實(shí)現(xiàn)了百噸級(jí)/天，千噸級(jí)/天的中試試驗(yàn)，取得了良好的運(yùn)行效果，目前正在進(jìn)行單體規(guī)模3萬噸/天，總規(guī)模10萬噸/天的規(guī)?；こ探ㄔO(shè)。針對(duì)樹脂脫附液的處置，創(chuàng)新性開發(fā)出以電滲析為核心的腐殖酸與鹽溶液分離及濃縮技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了脫附液鹽的再生回用，以及腐植酸制備成液體肥料。此外，有別于傳統(tǒng)的樹脂脫附液末端處置技術(shù)，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出以電滲析為核心的脫附液資源化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了鹽和腐植酸的同時(shí)回收。
南京大學(xué)
2021-04-14
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一種用于分布式電源的孤島保護(hù)裝置及其檢測(cè)算法
本發(fā)明公開了一種用于分布式電源的孤島保護(hù)裝置，包括降壓變壓器、限流電抗、晶閘管和控制器單元。本發(fā)明通過在電網(wǎng)電壓過零附近的一定區(qū)間內(nèi)觸發(fā)晶閘管導(dǎo)通，制造一個(gè)受控的短路電流和電網(wǎng)電壓畸變；本發(fā)明還公開了此種孤島保護(hù)裝置的檢測(cè)算法，檢測(cè)算法包括晶閘管觸發(fā)角在線優(yōu)化算法和孤島判別準(zhǔn)則算法。基于電網(wǎng)支持與脫離時(shí)分布式電源接入點(diǎn)的短路容量的明顯差異，本發(fā)明可以可靠識(shí)別出分布式電源是否處于孤島運(yùn)行。該發(fā)明的孤島保護(hù)裝置是一種可分布式安裝的設(shè)備，不依賴任何通訊媒介，成本低、無信號(hào)衰減和干擾問題。
東南大學(xué)
2021-04-11
一種基于遺傳算法的含鉸結(jié)構(gòu)非線性參數(shù)識(shí)別方法
本發(fā)明公開了一種基于遺傳算法的含鉸結(jié)構(gòu)非線性參數(shù)識(shí)別方法，包括用一種非線性模型來描述含鉸結(jié)構(gòu)中鉸鏈的非線性特性，建立鉸鏈結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)模型，得到含鉸結(jié)構(gòu)的Ｍ、Ｋ、Ｃ方程；將含鉸結(jié)構(gòu)的Ｍ、Ｋ、Ｃ方程轉(zhuǎn)化為非線性的代數(shù)方程組；利用數(shù)值分析中的Ｎｅｗｔｏｎ迭代法對(duì)得到的代數(shù)方程組進(jìn)行求解，得到含鉸結(jié)構(gòu)的頻響數(shù)據(jù)；根據(jù)求解的頻響數(shù)據(jù)與試驗(yàn)獲得的頻響數(shù)據(jù)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，通過Ｍａｔｌａｂ中的ＧＡ遺傳算法進(jìn)行全局化搜索，最終識(shí)別出最優(yōu)的非線性參數(shù)值。本發(fā)明的含鉸結(jié)構(gòu)非線性參數(shù)的識(shí)別方法，可以識(shí)別含鉸結(jié)構(gòu)的非線性特性，克服了傳統(tǒng)方法需要提供經(jīng)驗(yàn)初值及只能保證局部最優(yōu)的局限性。
東南大學(xué)
2021-04-11
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一種基于自適應(yīng)邊緣檢測(cè)和映射模型的一維碼識(shí)別算法
本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)邊緣檢測(cè)和映射模型的一維碼識(shí) 別算法。該算法利用一維碼四個(gè)角點(diǎn)對(duì)一維碼圖片進(jìn)行投影變換，校 正一維碼圖像中可能存在的投影或者仿射變形，然后利用校正后的圖 像生成兩種掃描線，一種是基于圖像分塊的，一種是基于梯度變化的， 對(duì)于獲得的掃描線采用一種自適應(yīng)邊緣檢測(cè)算法來找到一維碼條和空 的邊緣位置，接著采用一種邊緣映射模型將獲得的邊緣位置映射到正 確的編碼位置，根據(jù)編碼位置來獲得條和空的寬度，從而依據(jù)條空的 寬度比和編碼規(guī)則求解一維碼信息。按照本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的一維碼識(shí)別算 法，能實(shí)現(xiàn)對(duì)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
防誤碼擴(kuò)散的 JPEG-LS 圖像無損/近無損壓縮算法硬件實(shí)現(xiàn)方法
本發(fā)明公開了一種防誤碼擴(kuò)散的圖像無損/近無損壓縮方法：采用并行預(yù)測(cè)方式，將分塊的圖像通過兩路并行得到預(yù)測(cè)結(jié)果，在每個(gè)預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)，像素之間間隔一個(gè)像素時(shí)鐘周期，使得由參數(shù)索引、預(yù)測(cè)修正、殘差計(jì)算、參數(shù)更新反饋環(huán)路可使用流水線設(shè)計(jì)；在近無損壓縮模式下，每個(gè)像素有足夠的時(shí)間進(jìn)行像素重建，在當(dāng)前像素進(jìn)行上下文建模前能剛好得到上一個(gè)像素對(duì)應(yīng)的像素重建值；通過引入分塊壓縮與檢糾錯(cuò)編碼相結(jié)合的方法，防止了誤碼的大面積擴(kuò)散，提高了
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于CMA-ES優(yōu)化算法設(shè)計(jì)聲學(xué)超材料單元的方法
本發(fā)明公開了一種基于CMA?ES優(yōu)化算法設(shè)計(jì)聲學(xué)超材料單元的方法，該方法將CMA?ES優(yōu)化算法和有限元分析方法集合，CMA?ES優(yōu)化算法可以對(duì)0?1排布的陣列進(jìn)行優(yōu)化，每一個(gè)尺寸維度的0?1陣列，都對(duì)應(yīng)一種聲學(xué)超材料單元結(jié)構(gòu)，其中，0和1分別代表由空氣或光敏樹脂構(gòu)成的聲學(xué)單元結(jié)構(gòu)的子單元；在優(yōu)化過程中，每一個(gè)聲學(xué)超材料單元結(jié)構(gòu)的等效折射率和阻抗值可以通過有限元分析方法分析提取，作為CMA?ES優(yōu)化算法中適應(yīng)度函數(shù)的變量；通過對(duì)適應(yīng)度函數(shù)的值進(jìn)行優(yōu)化，最終可以得到最優(yōu)的、滿足設(shè)計(jì)要求的聲學(xué)超材料單元結(jié)
東南大學(xué)
2021-04-14