本发明公开了一种并行 LLL 高维模糊度降相关算法，首先通过混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法针对高维模糊度降相关的计算效率，增强高维模糊度降相关的能 力。其次为了得到降相关能力较强的 Z 变换矩阵，所以在每一次 QR 分解变换过程中，变换系数矩阵要 获取较小的整数值，因此在每次下三角分解前先对模糊度协方差矩阵的行向量按内积大小进行升序排序， 而在上三角分解前先对矩阵的列向量按内积大小进行降序排列，由此求得的 Z 变换降相关性能更佳。最 后把算法正交变换过程中的取整运算移至在求 Z 矩阵时取整，可以避免算法迭代过程中反复取整而引起 的误差累积，解决算法发散的问题，从而进一步提高并行 LLL 算法的计算效率和稳定性。 

本成果针对空间目标的运动特征，通过研究目标距离徙动轨迹与 等效运动模型，构建了一个欠定的运动方程组，基于全局炳最优化准 则求解出目标运动参数，提出了一种全新的距离对准算法。实验结果 表明该算法具有较高的准确性，更重要的是，距离对准过程中不会引 入距离像随机偏移误差和高频相位误差，这也是应用大转角高分辨成 像方法的前提条件。

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在

本发明提出了一种基于时间-能耗重要性比重的并行任务调度算 法，在满足时间和能耗的双重限制下，实现异构并行系统下任务所用 时间和能耗的权衡优化。本发明考虑到实际情况中任务受各种因素的 影响，执行时间不是固定且确定的，而是近似于正态分布，因此在确 定任务调度顺序时，不采用以往技术中使用执行时间平均值的方法， 而是将执行时间的平均值和方差同时考虑进来使用近似权重。在任务 分配阶段，同时考虑时间和能耗这两个性能指标，并能根据

用电设备的最优管理是智能电网中实现需求侧响应的关键一环。然而该问题通常需要同时管理调度大量的用电设备，同时考虑多个时槽，是一个时间空间耦合的复杂问题，想要在短时间内解决该问题十分困难。因此，如何设计合理的算法，提高计算效率，降低计算时间，是目前的研究热点。

在串联回路中，当电弧或放电现象发生时，对电流进行频谱分析，根据电流 的频谱特征变化来确定是否有电弧发生，提供预警信息或保护动作。为了防止在 开关的瞬间或受到其他脉冲电流的干扰造成电弧故障检测电路误动作，同时在频谱分析的基础上综合电弧时间长短等其他特性作为电弧故障的判据。系统的硬件 部分包含电流检测、滤波、故障特征提取等模块。软件部分包含信号采集、信号 处理、故障判别等模块，并综合时间等其他因素降低误报率，提高检测系统的可 靠性。在算法中，采用了人工智能算法以提高系统的适应性。主要成果包

        5T管理”理念，即基于农作物及果实生长的自然通道特性，按时间敏感性将收储过程界定为熟收 (T1)、田场 (T2)、干燥 (T3)、收仓 (T4)以及仓储 (T5)等5个事件，进一步围绕5个事件优选管理目标因子和控制因子、制定管理指标体系和配套先进适用技术装备。在吉林省粮食和物资储备局的支持下，依据“5T管理”原理，制定了《吉林优质稻谷收储作业5T管理技术规程》。依托吉林省粮食和物资储备局、吉林大米联盟、九台贡米联盟、益海嘉里金龙鱼等大米相关产业组织在省内外进行推广，减损效果显著，可以显著延长大米的保鲜期，特别是探明了不当管理导致的7.16%“隐性”损失，同时也减少了粮食微生物毒素危害，为稻谷的持久鲜活保驾护航。

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

本发明提出一种基于MWC系统的盲多带稀疏信号快速恢复算法，首先利用Xampling采样板获得压缩采样值y[n]，将y[n]乘以一个高斯随机矩阵R，得到传统的压缩感知模型V=y[n]R=CU,这种方法避免了原方法中需要做特征值分解的操作，可以有效的减少MWC系统中CTF模块的运行时间，此外，控制高斯随机R的列数在一个较低水平，可以进一步减少矩阵V的列数，这样在用M-OMP算法恢复支撑集的过程中又能进一步的减少运行时间。经过验证，该算法可以大幅度提高CTF模块的运算速度。

为了解决计算机多视几何中稀疏特征点错误匹配导致基本矩阵F精度不高的问题，提出一种RANSAC(RANdom SAmple Consensus)求解F时自动设置内点门限的方法。此方法根据RANSAC求解F矩阵的要素，将固定设置极线距离门限Th的方式改为自动设置，提高了算法的鲁棒性。这些要素是图像对中的稀疏特征点匹配的个数N、图像像素多少、初始计算得到的特征点到极线的平均距离Dinit。Th计算采用公式Th = Min(w×N/51200, Dinit/3)，w为图像的宽，单位为像素。Min为取二者最小值的函数。门限Th与图像大小和特征点匹配个数成正比，图像越大，匹配越多，Th越大。相对于传统方法，本方法将固定门限变成了自动设置，可以自适应三维重建不同类型的图片，更加实用和鲁棒。