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基于特征正交分解的材料微结构参数化表征模型及等效性能优化设计被引量：1: 2017年; 随着计算能力的不断发展,近年来基于材料微结构图像的材料等效性能数值模拟越来越受到学者们的重视.在此背景下,提出了一种针对材料微结构图像的高效参数化表征模型.通过特征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)对已有材料微结构图像数据进行特征分析,得到近似描述该类材料微结构的特征缩减基.应用移动最小二乘(moving least squares,MLS)法建立特征缩减基映射系数的响应面模型,拟合得到任意给定参量相应的缩减基映射系数.利用拟合缩减基系数可获得任意给定参量对应的微结构图像矩阵.该参数化表征模型被用于表征含椭球夹杂的两相材料(2-phase composite)的二维情形,并进一步应用于这类复合材料宏观等效力学性能的优化设计.; 郭志文肖曼玉夏凉; 关键词：材料微结构响应面代理模型均匀化优化设计

复线性方程组的预处理MCG算法被引量：5: 2018年; 复线性方程组在科学与工程计算的诸多领域中有着重要的应用价值,如何高效的求解复线性方程组,一直是人们所关心的问题.目前对于复线性方程组,常用的处理方式有以下两种:一种是直接对方程组迭代求解,另外一种是将其转化为实线性方程组后进行求解.本文主要从两种处理方式讨论了共轭梯度法(CG法),并理论上证明了两种处理方式下的CG法具有相同的收敛性.之后基于变形共轭梯度法(MCG法)收敛速度的本质与CG法类似,只需将MCG法推广到复线性方程组进行研究,并且为了提高MCG法的收敛速度,提出了一种预处理MCG法.最后,通过数值算例验证了算法与理论分析的一致性,以及预处理算法的有效性.; 张迎春吕全义肖曼玉; 关键词：收敛性

基于SIFT特征向量的图像检索优化被引量：2: 2013年; 基于SIFT(scale-invariant feature transform,尺度不变特征转换)向量的图像检索在精度和实时性方面都与使用者的心理预期有较大的偏差,该文在建树(build vocabulary tree)、检索、以及匹配度计算方面做了一些改进,在满足实时性的要求下,提高了检索精度;在建树过程中,重新定义了SIFT特征向量聚类机制,将分类和K均值聚类法结合起来代替传统的K均值聚类法;在进行图像检索时,直接利用已有欧氏距离信息,减少向量之间距离的计算,对SIFT向量统一化处理;最后通过改进单位化处理方法,克服SIFT大数据造成的误差.数值结果表明,改进后vocabulary tree的节点有更强的差异性,克服了将训练集按数量均分而不是按距离均分和直接决定树的层数的缺陷;使得检索时间很好地满足了实时性的要求;改进的单位化方法消除了SIFT大数据的误差,从而极大地提高了检索精度.; 肖曼玉卢江虎谢公南; 关键词：SIFT 图像检索倒排文件 K均值聚类

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国家自然科学基金(11302173)