优化Elman神经网络用于网络流量预测

对量子粒子群优化(QPSO)算法进行研究,提出了自适应量子粒子群优化(Adaptive QPSO)算法,用于优化Elman神经网络的参数,改进了Elman神经网络的泛化能力.利用网络流量时间序列数据进行预测,实验结果表明,采用AQPSO算法优化获得的Elman神经网络模型不但具有较强的泛化能力,而且具有良好的稳定性,在网络流量时间序列数据的预测中具有一定的实用价值.     

基于混合粒子群优化算法的聚类分析

针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法.新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃逸算子.仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度.     

基于参数方程处理等式约束优化的粒子群算法

针对目前已有的粒子群优化算法求解有等式约束优化问题时对收敛速度和解的精度的影响,提出了一种新的基于参数方程的粒子群优化算法.它是粒子群在初始化和选代进化过程中使用求解参数方程的方法处理等式约束设计出的粒子群优化算法.数值实验结果表明,新算法是有效的.它不仅提高了收敛速度和解的精度,而且是一种通用的智能算法.     

催化剂颗粒浓度在线检测系统的研究与开发

基于Mie光散射理论,开发了石油炼化装置烟气催化剂颗粒浓度在线检测系统,采用了基于最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的软测量技术.利用LS-SVM优良的非线性映射和强大的泛化能力,建立了颗粒浓度的软测量模型,通过LS-SVM的学习和支持向量的自适应更新,实现催化剂颗粒浓度的最佳估计.仿真和实际运行结果表明所开发的监测系统可对烟气催化剂颗粒浓度进行有效测量,其测量精度比经验公式提高4.2倍.     

基于量子粒子群算法的医学图像配准

医学图像配准是图像融合等图像处理需要先行解决的问题.首先用坎尼算子提取图像的边缘,再用K均值聚类算法进行聚类分析提取轮廓特征点,然后引入了带有量子行为的粒子群优化算法来求解配准所需的空间变换参数.实验结果表明,QPSO能够迅速地在全局范围内找到最优解,应用于多模态医学图像配准是可行的.     

自适应搜索区域的微粒群优化算法

基于基本微粒群优化算法搜索后期,众多微粒都拥挤在历史最优位置周围进行重复性无效搜索这一现象,提出一种改进的微粒群算法--自适应搜索区域的微粒群优化算法,其主要思想为:每当搜索进行到当前设定的一个最大迭代次数时(即,微粒在全局历史最优位置周围徘徊进行无效搜索时),在原搜索区域的基础上,重新构造一个较小的搜索区域,并重新初始化微粒,继续进行搜索,最终获得最优解.对3个常用标准测试函数进行优化计算,仿真结果表明,该算法具有比基本微粒群优化算法更好的优化性能.     

转弯机动目标的两层交互多模型跟踪算法

针对转弯机动目标跟踪, 提出了一种两层交互多模型(IMM)跟踪算法. 算法的内层多模型由当前统计模型和恒速模型构成, 针对目标的速度方向角进行滤波, 将获得的角速度估计值作为外层的中心角速度; 外层多模型由转弯模型构成, 其角速度集合由中心角速度和对称角速度(交互输出的加速度与速度的比值)组成. 由于既准确估计了目标的角速度, 又设计了合理的角速度集合, 算法显著提高了转弯机动目标的跟踪精度. 仿真实验验证了算法的有效性.     

一类约束条件下的跟踪保性能控制

本文研究了一类时变非线性系统在输入有位置约束条件下的跟踪保性能控制问题.首先对非线性对象选择合适的特征运行状况,采用瞬时线性化技术得到多个线性化控制模型,将之看作是一个线性不确定系统,提出应用基于线性矩阵不等式的跟踪保性能控制设计控制器,然后经过推导得到了满足控制约束的充分条件,以定理的形式给出了约束条件下跟踪保性能控制器存在的充分条件.最后给出了仿真算例,仿真结果表明了所提方法的有效性和可行性.     

基于关节力矩传感器的灵巧手指的阻抗控制

基于位置的阻抗控制以位置控制为基础,将它作为整个控制器的内环,附加的外环是阻抗力控制器,其控制效果的好坏取决于位置控制器的精确程度。将轨迹跟踪控制算法构建的位置控制器作为控制内环,同样阻抗参数下,增加了控制的稳定性和柔顺性,减小了超调和跟踪阶段的误差。并给出了基于H IT/DLR灵巧手手指基关节力矩传感器的阻抗控制的实验效果。     

基于语义域语言模型的中文话题关联检测

关联检测是话题检测与跟踪领域的基础性研究,其任务是检测任意新闻报道对是否论述同一话题.通过分析报道内容的结构关系和语义的分布规律,提出基于语义域语言模型的关联性检测方法,并在此基础上检验融入依存分析的语义描述策略对该模型性能的影响.实验采用TDT4中文语料进行评测,结果显示语义域语言模型显著改进了现有检测系统的性能,其最小DET代价降低了约3个百分点.