第一章导引 掌握: 1.算法的定义及其性质(1.1节) 2算法分析的基础知识(1.2节) 重要的约定和假设 关于O,Ω,⊙的定口 了解: 3. SPARKSO口言(1.3节) 4.常用数据口构(1.4节) 5.口与消去口口(1.5节)

由于岩石材料的不透明性和多孔隙特性, 通过传统的物理试验或数值模拟很难真实体现其内部三维细观结构. 本文基于CT扫描技术、边缘检测算法、滤波算法、三维点阵映射与重构算法, 构建了可以表征玄武岩试样内部孔隙结构的三维细观非均匀数值模型. 结合并行计算进行直接拉伸数值试验, 研究了内部孔隙结构特征对试样破坏机制及抗拉强度的影响. 研究结果表明: 加载初期在试样孔隙处产生初始裂纹, 随着荷载的增加初始裂纹逐渐沿横向扩展最终形成宏观拉伸破坏裂纹, 并且孔隙含量和分布位置对试样拉伸断裂的位置具有重要影响. 随着孔隙率增高, 试样破坏过程中的声发射数目和能量逐渐减小. 拉伸破坏模式呈现脆性破坏特征, 同时孔隙的存在削弱了试样的抗拉强度

描述了基于新型驱动电路和低噪声程控放大器的超声测距系统.驱动系统的设计从硬件角度提高了回波信号的信噪比和稳定性.基于能量重心校正法和最小二乘法的原理,提出了一种改进型椭圆中心超声回波寻峰算法:通过曲线拟合搜索椭圆中心点,即回波信号能量集中点,进而找到回波信号的峰值点.测试比较证明,与包络线法和三次多项式法相比,此算法测量相对误差稳定在0.2%,适用高精度工业测量

5.4算法步骤 综合以上讨论,设计平衡型运输问题算法如下: 表上作业法:

13.1 人工神经网络与神经网络优化算法 13.2 遗传算法 13.3 模拟退火算法 13.4 神经网络权值的混合优化学习策略

9.1 层次分析法 9.2 人工神经网络与神经网络优化算法 9.3 遗传算法 9.4 模拟退火算法 9.5 神经网络权值的混合优化学习策略

第一章绪论与数值计算中的误差 1绪论 1、数值分析的研究对象 数值分析是计算数学的一个主要部分,计算数学是数学科学的一个分支,它研究用计算机求解各种数学问题的数值计算方法及其理论与软件实现。数值分析所研究的问题,是为求解各类数学问题去构造算法、分析算法和使用算法。用计算机解决科学计算问题的过程:

算法 所谓算法,就是为了解决一个特定问题而采取 的确定的有限的步骤,这些步骤是计算机能够完成 的。我们编写程序主要就是编制计算机各种操作的 步骤,这一过程叫做算法设计

本章重点: 1.程序、算法的概念 2.算法的表示方式:传统的流程图、N—S流程图

提出了基于免疫遗传算法的形态学自适应结构元素生成算法，并将其用于光学相干断层成像(optical coherence tomography，OCT) 图像中视网膜组织边缘检测. 首先将图像进行去噪和粗分割的预处理，并将图像划分为若干子图像; 其次对每一子图利用免疫遗传算法求取自适应结构元，初始随机生成固定长度的二进制数串作为抗体，并将其转化为结构元素格式，以图像二维熵定义抗体适应度，根据子图像本身结构特征信息，寻找最优抗体结构元素; 最后利用寻优得到的各结构元素对子图进行形态学边缘检测，合并各子图的分割结果，实现整体图像目标边界提取. 实验结果表明了该方法在图像目标边界提取的有效性