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本发明提供了一种优化方法，包括：通过创建RPC通信实例；设置第一变量，所述第一变量用于指示是否创建所述RPC通信实例的RPC主线程，所述RPC主线程用于处理RPC任务队列的执行；设置第二变量，所述第二变量用于指示是否创建所述RPC通信实例的传输主线程，所述传输主线程用于处理数据的传输；根据所述第一变量和所述第二变量，确定是否创建所述RPC通信实例的所述RPC主线程和所述传输主线程；通过初始化RPC模块的RpcGlobal类来创建RPC全局线程；如果确定不创建所述RPC通信实例的所述RPC主线程和所述传输主线程，则通过所述RPC全局线程调用RpcPollService函数处理所述RPC通信实例的RPC任务队列的执行和数据的传输。可以减少为RPC通信实例创建的线程数量，从而提高程序的稳定性。

本发明提供一种基于异步分布式优化算法的高效蕈菌毒性识别方法，包括：通过将蕈菌毒性识别结果转换为有向网络上多智能体的异步分布式优化问题，采用基于异步分布式非精确性梯度推送优化算法，对异步分布式优化问题进行求解，得到蕈菌毒性识别结果，基于异步鲁棒梯度跟踪机制，对蕈菌毒性识别结果进行处理，获取蕈菌毒性梯度的平均值，作为蕈菌毒性识别的目标结果。本发明能够使得每个蕈菌均能够线性收敛到精确的最优解，确保蕈菌毒性识别的高精度，且提高了蕈菌毒性识别的效率。

本发明公开了一种基于奇异值分解的二维正交匹配追踪优化算法，包括获取行测量矩阵、列测量矩阵、测量值、稀疏基和信号稀疏度；对两个测量矩阵执行SVD分解，更新测量矩阵和测量值，并初始化残差和索引集合以及优化后的传感矩阵，找到索引，计算信号的新近似；再进行更新残差，不断迭代，最后输出信号的估计值和索引集合。本发明实现了前端信息采集中的测量矩阵和后端重建中的重建矩阵的分离，适用于一般的可分离线性系统。对两个测量矩阵进行SVD分解，得到优化后的两个重建矩阵，有效地消除测量值之间的相关性，显著提高重建信噪比及算法的鲁棒性。并且由于在测量矩阵的设计中使用了可分离算子，可用于大尺度图像的重建过程。

本发明公开了一种基于改进Adam优化算法的反应釜连续搅拌过程的辨识方法，属于化学工程系统辨识技术领域。其技术方案为：一种基于改进Adam优化算法的反应釜连续搅拌过程辨识方法，包括以下步骤：步骤1)建立反应釜连续搅拌过程的输入非线性Hammerstein‑CARMA模型；步骤2)构建改进Adam优化算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的改进Adam优化算法是一种改进梯度优化算法，它相比较传统的梯度优化算法等有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好地适用于对反应釜连续搅拌过程的建模和参数辨识，具有一定的工程实际应用价值。

本发明公开了一种基于卷积优化算法和Pyraformer神经网络的径流区间预报方法，包括采集数据，采用卷积优化算法优化Pyraformer神经网络模型作为径流区间的预测模型；利用覆盖率指标PICP、平均宽度指标PINAW、对称性指标PIS定义卷积优化算法的复合目标函数CSWC作为模型的适应度函数，并在参数可行域范围内优化预测模型参数；利用预测模型预测径流区间取值的上、下边界；同时利用覆盖率指标PICP、平均宽度指标PINAW、对称性指标PIS对上下边界进行准确度进行评价及修正；利用上下边界误差，获得误差数据的预测结果；并将预测结果送入设计的误差校正策略中，获得最终的区间预测结果。本发明解决了现有技术中局部优化算法预报径流区间不准确的问题。

本发明涉及一种用户关联与功率控制在异构蜂窝网络中的协同优化算法，属于移动通信技术领域。该算法具体包括：S1：利用拉格朗日函数和凸优化工具找出最佳的用户与基站间的关联指数；S2：利用牛顿方法和回馈直线搜索方法为基站分配合适的发射功率；S3：双层迭代方案：在外层循环寻找最佳的用户关联矩阵，在内层循环找出基站最佳的传输功率，通过反复的迭代找出最终的用户关联矩阵和基站的传输功率。本发明能够提升系统的能效和负载均衡，减少干扰，同时降低了算法的复杂度。

本发明公开了一种基于变异粒子群优化算法的三维产权体视角选择方法，涉及计算机视觉形状识别技术领域，包括生成包围模型的正二十面体，选用正二十面体几何中心上方的16个视点构建候选视角集合；人工对16个视角下所观察到的三维产权体模型评分排序；提取三维产权体模型的评价特征包括可见三维界址点数量、关联性、视角舒适度，利用评价特征和特征权重分配定义评价函数；基于已有的训练模型集合以及人工标定视角得分序列，采用变异粒子群优化算法和退火算法进行特征权重学习，获取最适合该产权体各评价特征的权重组合；基于以上结果，构建待评价模型的评价函数，求解得出得分最高视角即最优视角，输出最优视角下的三维产权体图件。