【摘 要】
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本文应用张量不变理论对卫星重力梯度数据确定地球重力场的方法进行了研究，就张量不变观测方程的线性化处理、非全张量观测值的数据处理策略以及白噪声特性下的梯度观测值恢复地球重力场的精度等进行了数值分析。结果表明，张量不变解实现了不同观测值的联合求解，基于先验重力场模型的线性化方法在实现张量不变观测模型线性化处理的同时，提升了张量不变方法的模型解算精度，且初始参考模型的选择对解的收敛特性影响较小；在无噪声
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本文应用张量不变理论对卫星重力梯度数据确定地球重力场的方法进行了研究，就张量不变观测方程的线性化处理、非全张量观测值的数据处理策略以及白噪声特性下的梯度观测值恢复地球重力场的精度等进行了数值分析。结果表明，张量不变解实现了不同观测值的联合求解，基于先验重力场模型的线性化方法在实现张量不变观测模型线性化处理的同时，提升了张量不变方法的模型解算精度，且初始参考模型的选择对解的收敛特性影响较小；在无噪声和白噪声条件下，利用先验位模型的球谐综合值代替低精度梯度分量实现非全张量梯度观测值的处理均是可行的，不会
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可微分网络架构搜索（DARTS）可高效、自动地设计神经网络架构，但其超网络的构建方式与派生策略的设计不完全相符。首先，以候选操作关联的架构参数为量化指标，分析超网络的训练过程，发现在派生架构中未生效的候选操作none，占据了权重最大的架构参数，从而导致算法搜得的架构表现欠佳，针对该问题设计了优化的搜索空间；然后，分析了DARTS超网络与派生架构之间的差异，以架构参数为基础定义了架构熵，并把架构熵作
为了解决家庭用电负荷的调度优化问题，综合考虑用电成本、满意度以及用户侧波动程度3个目标进行优化；提出改进自适应权重多目标粒子群算法(Improved Adaptive Weighted Multi-objective Particle Swarm Optimization， IAW-MOPSO)求解模型，通过对粒子的适应度值分段更新惯性权重，均衡了粒子群算法的局部改良能力和全局搜索能力，在保证得到
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