一种改进的α-β-γ滤波跟踪算法

α-β-γ滤波器是一种高速的目标跟踪器.该文章针对传统α-β-γ滤波跟踪精度与收 敛速度之间存在的矛盾以及由于系数固定而难以跟踪强机动性目标的局限性,设计了一种自 适应α-β-γ滤波算法,根据目标机动性的变化,利用跟踪误差调整模糊系统的输出,在保 证精度的前提下,得到自适应的系数值,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了跟踪精度与收敛 速度之间的矛盾.仿真结果表明,在满足所要求精度的前提下,该算法跟踪机动性强的目标比传统的α-β-γ滤波算法具有更强的自适应性.     

机动目标跟踪的改进α-β算法

针对目前机动目标跟踪算法存在计算要求高的不足，提出了以增加加速度作为状态估计项的一种改进的α-β滤波算法．该算法的滤波精度和IMM算法大体相当，但运算量远远小于IMM算法,仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定新方法

针对目前马斯京根河道洪水演进模型参数率定中所存在的线性化、求解复杂、精度差等问题,本文提出了一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的非线性马斯京根模型参数率定新方法,并将其应用于称钩弯—临清段洪水演进计算中.通过与PSO线性模型、最小二乘法线性模型参数率定法洪水演算结果的对比分析,发现基于PSO算法的非线性模型精度高于两种线性模型,1960、1961和1964年三场典型洪水误差平方和分别减小了0.9%、6.2%和1.6%,表明基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定结果更接近实际洪水的演进过程.     

隧穿问题的Numerov算法

提出了计算电子隧穿问题的一种新的数值方法，该方法适用于任意形状的一维势垒．在该方法中首先要用高精度的Numerov算法求解定态薛定谔方程，再利用所得结果计算电子透射系数．为检验算法精度，计算了电子对矩形双势垒及三角形势垒的透射系数，数值计算结果与相应的精确解对比表明，文中提出的算法具有很高的精度．     

基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定新方法

针对目前马斯京根河道洪水演进模型参数率定中所存在的线性化、求解复杂、精度差等问题，本文提出了一种基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法的非线性马斯京根模型参数率定新方法，并将其应用于称钩弯一临清段洪水演进计算中，通过与PSO线性模型、最小二乘法线性模型参数率定法洪水演算结果的对比分析，发现基于PSO算法的非线性模型精度高于两种线性模型，1960、1961和1964年三场典型洪水误差平方和分别减小了0．9％、6．2％和1．6％，表明基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定结果更接近实际洪水的演进过程．     

基于PSO-ABFO的负荷频率控制系统控制器设计与优化

负荷频率控制对于保障电网本身安全可靠运行有重要作用,适宜的控制器整定参数使得电网在各种随机扰动下能维持系统频率稳定和长期安全运行.针对单区域两机组电网的负荷频率控制器参优化整定问题,提出一种基于粒子群改进自适应细菌觅食优化算法(PSO-ABFO)的控制器参数整定设计方法.PSO-ABFO在标准细菌觅食算法的基础上,结合粒子群(PSO)算法思想引入全局最优、个体最优以及自适应步长,重新定义细菌的健康度并修改细菌迁移的方式,提高算法的寻优速度和寻优精度.最后,建立负荷频率控制系统(LFC)模型进行仿真试验,验证所提控制器设计与优化方法使系统动态性能显著提升.     

基于粒子群优化算法的BP神经网络在图像识别中的应用

介绍了一种采用微粒群算法与BP算法相结合的方法用于BP神经网络模型优化，来提高模型的收敛速度和精度。仿真结果表明，与BP算法相比较，PSO—BP学习算法训练的神经网络不仅训练时间明显缩短，而且其预报精度也得到了较大的提高。     

平面坐标转换的稳健总体最小二乘算法

为解决控制点坐标在原坐标系与目标坐标系中均含有误差的情况下求解模型参数的问题,对应用基于奇异值分解(SVD)与拉格朗日方法的总体最小二乘算法(TLS)建立高斯-马尔可夫(G-M)模型求解转换参数的方法进行了讨论.通过算例对TLS算法与最小二乘算法(LS)进行了比较,TLS算法较LS算法更合理.应用稳健估计的方法,解决了由于控制点含有粗差导致控制点坐标精度不等,对参数求解有影响的问题;对基于稳健估计方法的TLS迭代定权算法进行了讨论,并通过算例与其它两种算法进行了比较.基于稳健估计的TLS算法能更好的解决含有误差的控制点已知坐标对坐标系统转换影响的问题.     

采用STD总线的高压直流输电微机控制系统(Ⅱ)——控制系统软件结构及动模试验结果

本文论述了采用STD总线的HVDC微机控制系统的软件结构。基于多CPU模块化硬件结构,控制系统的软件结构也是模块化的,各软件模块配合相应的硬件模块完成专门的任务。本文在定电流和定电压调节器中尝试采用了PD—PID分离算法并获得成功,动模试验结果表明该控制系统软件是成功的,它具有快速、灵活、准确的特点。     

基于GA-BP神经网络的输油管道内腐蚀速率预测

针对BP（Back Propagation）算法的神经网络易陷入局部极小的缺点,尝试引入遗传算法（Genetic Algorithm）处理了BP神经网络的权值与阈值,并分别建立了BP和GA-BP两种不同算法的神经网络模型对输油管道腐蚀速率进行预测。对结果进行对比分析发现,GA-BP算法的神经网络预测精度要高于BP网络;GA-BP算法具有高的预测精度,其预测值与实验值相关系数为0.9863,表明该算法模型是合理可靠的。