摘要:正则参数的选择是Tikhonov正则化法光子相关光谱(PCS)粒度反演的关键。为了获取最优正则参数,基于Morozov偏差原理正则参数选择策略,提出利用差分算法对正则参数进行优化,从正则参数的一个解集开始,按着差分变异、交叉和选择3种规则不断迭代,并根据每个解的目标函数值进行优胜劣汰,从而引导搜索过程逐渐逼近最优解。分别对单峰、双峰和宽分布颗粒的模拟数据进行了反演,反演结果表明,本文方法具有良好的抗噪性,在噪声水平为0.000 0~0.001 0时,单峰、宽分布颗粒的结果与理论分布吻合,双峰分布颗粒的双峰特征明显,反演的最大峰值误差不超过5%。由此说明,在PCS粒度反演中,差分算法用于优化正则参数是有效的。 更多还原