为了快速准确地计算电大尺寸目标高频散射场,降低计算代价,本文提出了一种基于八叉树多层结构与二次曲面离散技术的多层快速物理光学(multilevel fast physical optics,MLFPO)算法。八叉树多层结构的引入能够充分利用并行技术对计算加速...
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为了快速准确地计算电大尺寸目标高频散射场,降低计算代价,本文提出了一种基于八叉树多层结构与二次曲面离散技术的多层快速物理光学(multilevel fast physical optics,MLFPO)算法。八叉树多层结构的引入能够充分利用并行技术对计算加速;二次曲面离散技术可以更好地拟合凸散射体的表面,相较于平面三角形面片能有效降低未知量数目。在此基础上,本文将MLFPO算法应用目标拓展到复杂的多层涂覆目标。数值算例表明,与商业软件FEKO中的PO算法相比,MLFPO算法在S、C、X、Ku四个波段的双站散射场误差在1.54 dB以内,且计算速度随着频率增加可以提升8倍以上,而计算存储度降低98%。说明MLFPO算法在确保物理光学散射场计算精度的同时能够降低计算代价,是分析电大尺寸目标高频电磁散射问题的有效方法。
基于模型诊断(MBD)方法在不同的环境中有越来越多的用途,包括软件故障定位、电子表格的调试、Web服务和硬件设计,以及生物系统的分析等.受这些不同用途的启发,近年来MBD算法改进成效显著.然而,对体系庞大、结构复杂的系统,需要对现有方法进一步改进.由于求解诊断解在计算上具有挑战性,因此相继提出了一些通过压缩模型的MBD算法来提高诊断效率,如基于统治的多观测压缩模型(dominated-based compacted model with multiple observations,D-CMMO)算法.对于给定多个观测值且注入1个以上错误需要大量时间的诊断问题,提出了一个新的诊断模型CCM(cardinality-constrained compacted model)来解决.基于基数约束的压缩模型算法使用2种方法对求解过程进行优化:首先,利用系统观测的故障输出和故障组件数量之间的约束关系来限制目标解的范围;其次,通过对假设集采用单次入队方法,进而有效提升MaxSAT(maximum satisfiability)求解器的性能.此外,在ISCAS85和ITC99基准测试用例上的实验结果表明,与目前最新的MBD求解方法D-CMMO相比,上述2种优化方法有效缩小了MBD问题的求解范围,降低MaxSAT求解器搜索目标解的难度,进而能在更短的时间内返回一个诊断解.在平均状况下,CCM方法相比D-CMMO方法求解效率分别提升64.5%和92.8%.
多视图聚类是当前数据分析领域的一个重要研究方向，旨在通过整合来自不同视角的数据，提升聚类精度。然而，传统的多视图聚类方法虽然在一定程度上提高了聚类效果，但往往忽略了视图间局部与全局特征的交互与融合。此外，尽管近年提出的多视图深度聚类方法，通过深度神经网络或对比学习增强了表征能力，但大多只关注局部或全局特征，未能在同一框架下对这两类特征进行综合处理。针对这些不足，提出了一种融合卷积神经网络与Transformer的深度多视图聚类模型(Deep Multi-View Clustering Network Integrating Local and Global Features，DMVCN-ILGF)，该模型设计了并行的卷积分支和Transformer分支，分别用于提取局部特征和全局特征。为了实现特征的有效融合，引入了特征交互机制(Feature Interaction Mechanism，FIM)和特征融合模块(Feature Fusion Module，FFM)，通过充分整合各视图的特征信息，以增强不同特征的交互和融合，最终提升聚类性能。进一步地，还设计了实例级和类别级对比损失，分别计算各视图的局部与全局特征之间的相似性，从而优化模型的表征能力和聚类效果。实验结果表明，提出的DMVCN-ILGF模型在多个多视图数据集上均取得了显著优于现有方法的聚类性能。
海量图像以流数据的形式实时涌入网络,使得在线图像检索需求越来越迫切。为了保证在线图像检索性能,研究人员利用在线哈希算法实时更新哈希函数,并重新学习新、旧数据集的哈希码。然而,随着旧数据集的日益积累,在线更新旧数据集的哈希码会严重影响在线检索效率。为此,提出非对称深度在线哈希(asymmetric deep online Hashing,ADOH),以非对称的方式深度学习在线哈希网络,并且仅生成新数据集的哈希码,无须更新旧数据集的哈希码,能够有效地提升在线检索效率。ADOH算法通过最小化哈希码内积与相似度矩阵之间的差异,保持样本对之间的语义相似性关系。另外,ADOH算法建立分类损失项和标签嵌入模块学习样本的语义信息,使生成的哈希码更具备语义鉴别性。在3个广泛使用的数据集cifar-10、mnist和Places205上设置在线近邻检索对比实验,结果表明ADOH算法的在线近邻检索性能优于目前8种较先进的在线哈希算法。
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