基于模糊自适应免疫算法的非线性系统模型参数估计

复杂生产工艺中非线性系统的模型参数估计是系统建模优化问题中的难点, 为避免优化算法过早收敛于错误的参数估计值, 根据生物免疫机理和模糊逻辑原理提出了一种新颖的模糊自适应免疫算法, 该算法采用混沌超变异操作增强算法搜索能力, 并用免疫网络调节策略保持抗体群的多样性, 同时采用模糊逻辑调节算法参数以提高算法的自适应能力. 函数优化仿真结果表明其具有较好的收敛性能, 并能够克服早收敛问题. 最后将其成功应用于重油热解非线性模型参数估计中, 验证了该算法解决实际建模问题的可行性和有效性.     

基于一致性指标的两类不确定偏好信息集结

研究了两类区间数判断矩阵偏好信息的集结问题.首先,基于Saaty提出的数字互反判断矩阵一致性检验指标(CR),给出了区间数互反判断矩阵的满意一致性条件;然后利用互反与互补判断矩阵之间的关系求解出数字互补判断矩阵的一致性指标(CGCI),并在此基础上给出了区间数互补判断矩阵的满意一致性条件;最后建立了一致性指标最大的两类区间数判断矩阵偏好信息的集结模型,并用此模型解决了供应链中伙伴企业的选择问题.     

一种基于GPU加速的细粒度并行蚁群算法

为改善蚁群算法对大规模旅行商问题的求解性能,提出一种基于图形处理器(GPU)加速的细粒度并行蚁群算法.将并行蚁群算法求解过程转化为统一计算设备架构的线程块并行执行过程,使得蚁群算法在GPU中加速执行.实验结果表明,该算法能提高全局搜索能力,增大细粒度并行蚁群算法的蚂蚁规模,从而提高了算法的运算速度.     

基于.NET平台的信息系统开发方法

介绍了软件开发的相关环境、模式以及工具,提出一个基于.NET平台的信息系统的开发框架,以建筑设计项目管理软件开发为实例,对系统设计和实现过程作出技术分析.     

文本分类技术研究进展

介绍文本分类的研究背景、关键技术;总结经典文本分类方法;讨论目前新涌现的分本分类模型及面临的问题,并对文本分类趋势进行展望。     

一类非线性时滞系统的鲁棒间接自适应控制

针对一类不确定非线性时滞系统,基于变结构控制原理,利用多层神经网络逼近的能力,提出具有投影算法的间接自适应控制方案。该方案通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界,并引入综合误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响。理论分析证明跟踪误差收敛到零,仿真结果表明该方法有的效性。     

基于主成分分析的运动阴影检测算法

运动阴影在视频图像序列中普遍存在, 为了防止被错误地检测为目标,提高阴影检测算法的准确性和普适性,提出了一种基于空间变换技术的运动阴影检测算法.该算法通过对视频序列建立高斯混合背景模型产生自适应背景,利用主成分分析(PCA)技术对其进行空间变换提取特征,再利用背景与当前帧图像对应像素点在特征空间的位置进行阴影检测.实验结果表明该方法能够很好地抑制噪声,减少光照变化的影响,准确地检测出阴影.     

基于KDA和SVM的文档分类算法

为了高效地解决Web文档分类问题,提出了一种基于核鉴别分析方法KDA和SVM的文档分类算法。该算法首先利用KDA对训练集中的高维Web文档空间进行降维,然后在降维后的低维特征空间中利用乘性更新规则优化的SVM进行分类预测。采用了文档分类领域两个著名的数据集Reuters-21578和20-Newsgroup进行实验,实验结果表明该算法不仅获得了更高的分类准确率,而且具有较少的运行时间。     

基于加权最小二乘的卡尔曼滤波算法

为了将卡尔曼滤波(KF)应用于非线性系统中,利用了离散采样点将非线性模型线性化.通过加权最小二乘原理.得到近似的线性化模型,再将KF算法应用于这个线性模型中.结果表明,加权最小二乘与KF结合的方法在非线性模型中的计算结果同扩展卡尔曼滤波(EKF)算法接近,且不需要EKF那样求偏导就能很容易地应用到非线性系统中.这种方法实现容易,预测可靠,具有实际应用的价值.     

高/低通复合多通道系统辨识的测试信号设计

从频域的角度研究了二进制多频序列(Muhifrequency Binary Sigal).从该信号的基本特点入手,通过对信号变化疏密的设计,调整信号的频谱分布.当已知待测系统的频谱集中在某些频段时,选取适当的二进制多频序列信号,能使测试信号的频谱也集中在那些频段,能充分地利用测试信号.大大提高了信噪比.设计出高频和低频复合的二进制多频序列信号.应用于一个通道是高通的,另一个通道是低通的二输入系统,能同时充分激励2个通道,取得较好的辩识效果.仿真算例可以看出有效性.