基于参数方差调节萤火虫算法的三维路径规划

为了提高萤火虫算法大范围搜索时的速度和精度,提出了一种参数方差调节萤火虫算法。首先分析基本萤火虫算法,在此基础上提出了参数方差调节萤火虫算法的核心思想：计算种群亮度的方差评估种群的敛散性,根据进程调节参数,进而达到改进萤火虫算法的目的,并给出了算法的实现步骤和流程;然后在四个优化测试函数中将参数方差调节萤火虫算法与基本萤火虫算法、遗传算法、粒子群算法进行比较和分析,发现参数方差调节萤火虫算法在测试中能迅速的找到符合精度要求的解,且成功率是100%,具有较好的稳定性,较之其他算法优势明显;最后通过构建计算能量消耗的目标函数在有实际背景和地理参数的自主式水下潜器三维路径规划的仿真实验中应用参数方差调节萤火虫算法,在三维海底环境中规划出符合要求的路,从而证明了参数方差调节萤火虫算法在三维路径规划中的实用性。     

基于全局/局部共现词对分布的汉越双语新闻事件线索分析

针对汉越双语新闻事件线索分析,提出了基于全局/局部共现词对分布的汉越双语事件线索生成方法。该方法首先将新闻话题词语分布作为全局词语表征全局事件,然后用一定时间粒度下新闻片段特有的时间、人物、地点等事件元素作为局部词语,分析新闻片段中全局词语和局部词语的共现关系,将全局/局部词语的共现规律作为监督信息,结合RCRP算法和汉越双语新闻的对齐语料,构建有监督话题生成主题模型,获得相应时间跨度下代表事件发展进程的子话题分布,通过子话题的分布反映事件发展的线索,从而构建出在线汉越双语事件线索生成模型。实验在汉越混合新闻数据集上进行,事件线索生成对比实验结果证明了提出的方法的有效性。
     

基于改进PIDNN滑模控制的电压型PWM整流器

针对传统滑模变结构控制在三相电压型PWM整流器中应用时参数摄动所引起的抖动现象,提出一种改进PID神经网络的滑模变结构在线控制方法,将PID三个参数作为神经网络隐藏层的神经元,利用PID算法响应快、无静差的特点以及神经网络的在线自学习能力,实时对滑模趋近律参数进行修改,从而缩短系统状态进入滑模面的时间并减小抖动。对选取的价值函数进行改进,使算法不会陷入局部最优而逼近全局最优解,并对系统的全局稳定性进行分析。通过仿真和实验验证,结果表明该方法能使系统全局稳定,抖动有明显削弱且具有更好的动态响应。     

基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法

三维图像拼接是通过锥束CT(CBCT)获取大尺寸物体完整的高分辨率三维图像过程中的关键技术之一,成为目前三维图像处理的一个新的研究方向.针对基于特征点的三维CBCT图像拼接技术中相似特征匹配正确率低、匹配过程耗时长的问题,提出一种基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法.首先对二值特征描述子BRIEF进行三维拓展,以适应三维图像;在此基础上加入全局描述子,增强特征描述子的独特性;在特征点匹配时,根据上述特征描述子的特点设计由粗到精的匹配策略,提高特征匹配正确率和效率.实验结果表明,该算法简单有效,可以在大量相似特征条件下提高特征点匹配的正确率,同时也显著提升了匹配速度.     

UUV导航测速信息的灰色自适应滤波方法研究

针对水下无人航行器UUV（Unmanned Underwater Vehicle）的导航测速数据受海洋环境噪声影响大、处理实时性要求高的问题,提出了一种基于灰色动态预测和数据自适应融合的滤波方法。该方法考虑到UUV的速度在连续变化前提下可能存在的机动性,将基本的静态灰色预测模型改进为灰色动态预测模型,以获得速度数据的近似估计值。然后根据估计值和实际采样值之间的偏差,自适应的调整两者之间的权重系数进行融合,以实现实时的数据滤波。通过对UUV海上试验数据的验证,证明了该方法的有效性。     

分布式仿真系统中的全局一致性问题研究

系统一致是分布仿真应用DSA的基础和前提。为提高DSA的全局一致性程度,获得真实、可信的仿真结果,首先阐述了DSA全局一致性问题;然后以某分布仿真系统为例,系统阐述了其全局不一致现象;在此基础上,分析了DSA系统的全局一致性需求;最后,重点给出了模型域、服务域和认知域内的一致性控制策略与建议。本研究可为DSA系统设计与开发人员提供技术与方法指导。     

基于硬件可编程逻辑的SAT求解算法研究与进展

布尔可满足性SAT问题作为第一个被证明的NP完全问题,是计算机理论与应用的核心问题,有着重要的应用价值,因此近年来涌现了各种各样SAT求解器。但是,SAT求解器的运算效率始终是影响其应用的关键因素,所以利用硬件的高性能与并行性来加速SAT求解过程已成为验证领域的一个研究热点。归纳总结了在SAT求解过程中,利用硬件现场可编程门逻辑FPGA的并行性和灵活性加速求解过程的各种算法研究,着重总结分析了应用型SAT求解器的加速策略。通过对各种方法的深入分析,指出它们的优缺点,为未来的研究提供了思路。     

基于人工蜂群的连续域蚁群优化算法

连续域蚁群优化算法是蚁群优化算法的一个重要研究方向,针对连续域蚁群优化算法(ACOR)计算时间较长、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于人工蜂群的连续域蚁群优化算法(ABCACOR)。首先,引入一种替代机制来选择指导解,以替换原来的基于排序的选择方式,目的是节约计算时间和尽可能地保持搜索的多样性;其次,结合人工蜂群算法的搜索策略来提高算法的全局搜索能力,进一步减少计算时间和提高求解精度。通过对大量的测试函数进行仿真实验,结果表明,ABC-ACOR算法较现有的一些连续域蚁群算法具有更好的寻优能力。     

全局信息共享的自适应FA算法

针对萤火虫算法FA对于高维复杂问题,收敛速度慢、求解精度低,优化效果不理想等缺点,提出一种基于全局信息共享的自适应FA算法。分别从三个方面对FA算法进行了改进:通过引入群体距离,改进γ值的调节方式,提升算法的自适应调节能力;通过增加过程搜索信息,加强算法的精细化调节能力;通过引入基于全局平均位置信息的量子空间下的δ势阱模式,增强算法的全局搜索能力。最后对几种典型函数的测试结果表明,改进算法在收敛速度与收敛精度上,较其它算法有明显提高。     

起落架磁流变减摆器模糊PID控制算法的研究

为了减小飞机机轮的摆振,提高飞机乘坐的舒适性和驾驶的安全性,将磁流变控制技术应用于飞机起落架减摆器,实现减摆器阻尼力的实时智能控制;针对磁流变减摆器,建立了飞机起落架摆振的半主动控制非线性动力学模型,设计了模糊PID控制算法,并使用Matlab/Simulink建立了半主动控制仿真模型;通过调节流过磁感线圈的电流大小改变磁流变减摆器的阻尼力,从而减小机轮摆动实现半主动控制;通过动力学仿真,在给定速度下分别对比未安装减摆器、被动控制下以及半主动控制下机轮摆角、侧向位移、侧滑角随时间变化的曲线,结果表明了模糊PID控制算法的正确性和可行性,该控制策略可以较好的抑制机轮的摆振,同时也表明模糊PID控制算法具有良好的可控性,减摆效果也明显优于传统的被动控制。