基于模拟退火及蜂群算法的优化特征选择算法

为了解决中文文本分类中初始特征空间维数过高带来的“维数灾难”问题,提高分类精度和分类效率,提出了一种基于模拟退火及蜂群算法的优化特征选择算法.该算法中,以蜂群算法流程为主体,根据蜜蜂群体觅食的特点快速寻找最优解,并且针对蜂群算法容易陷入局部最优解的问题,把模拟退火算法机制引入其中.该算法既保留了蜂群算法群体寻优的特点,又可以有效地避免陷入局部最优解.通过选择合适的收益率函数和温度下降函数,用实验的方法与卡方统计、信息增益和互信息等算法进行比较,表明了该算法的可行性和有效性.     

具有结构不确定性的时滞系统的闭环鲁棒预测控制器

针对具有结构不确定性的时滞系统,设计了闭环鲁棒预测控制算法.该控制算法基于控制不变集方法,通过采用双模控制和闭环控制策略,增加了控制设计的自由度,进而扩大了系统的初始可行域并能获得较优的控制性能.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于GPU的卷积检测模型加速

近年来,形变部件模型和卷积神经网络等卷积检测模型在计算机视觉领域取得了极大的成功。这类模型能够进行大规模的机器学习训练,实现较高的鲁棒性和识别性能。然而训练和评估过程中卷积运算巨大的计算开销,也限制了其在诸多实际场景中进一步的应用。利用数学理论和并行技术对卷积检测模型进行算法和硬件的双重加速。在算法层面,通过将空间域中的卷积运算转换为频率域中的点乘运算来降低计算复杂度;而在硬件层面,利用GPU并行技术可以进一步减少计算时间。在PASCAL VOC数据集上的实验结果表明,相对于多核CPU,该算法能够实现在单个商用GPU上加速卷积过程2.13~4.31倍。     

考虑加速度约束的终端角度约束滑模制导律设计

针对含终端角度约束的滑模制导律在制导初期加速度指令过大的问题,采用趋近律方法和引入阻尼项设计一种考虑加速度约束的角度约束滑模制导律.首先,分析制导指令大小与滑模变量趋近速度的关系;然后,在滑模面函数中引入阻尼项,动态调节制导指令中不同部分的占比,从而降低制导初期整体指令值;最后,设计多幂次自适应趋近律来调节不同阶段的滑模变量趋近速度,达到降低制导指令极值、满足加速度约束的目的,同时保证滑模面函数的快速收敛.与常见的终端角度约束滑模制导律相比,仿真结果验证了所提出方法在降低加速度极值方面的有效性.     

1000MW超超临界机组的多变量约束预测控制的研究

针对1000MW超超临界机组,分析了机组协调控制的3输入3输出系统,研究了机组系统的双层结构多变量约束预测控制(multivariable constrained predictive control,MCPC),给出了基于阶跃响应的多变量约束预测控制方法和具体算法,并给出了仿真效果.最后与传统协调控制进行了对比,仿真结果表明了算法的有效性.     

网络系统中动态矩阵控制的稳定性条件

网络控制系统中的时滞和丢包会影响控制器的稳定性;因此,传统的动态矩阵控制器设计方法无法适应网络化环境.本文针对这一问题设计了一种改进型动态矩阵控制器.通过建立缓存器将不确定时滞转化为固定时滞;并提出了一种更新系统单位阶跃响应系数的方法,用来处理时滞对控制器的影响.采用一次性传输整个控制序列的方法,避免了丢包时需要更新控制量的问题.此外,进一步分析了该控制系统的稳定性问题,给出了考虑时滞和丢包信息的系统稳定性充分条件.最后通过实时仿真软件示范了如何确定允许的最大时滞和丢包.验证了该方法的有效性.     

面向水声传感网的自主水下航行器辅助定位动态路径规划

水声传感器网络(UASNs)节点由于洋流等因素长时间作用会出现位置偏移,故需要修正其位置信息。在水声传感器网络节点定位中将自主式水下潜器(AUV)作为移动锚点辅助定位可有效降低定位成本,但在AUV辅助定位过程中AUV的能量利用率仍有待提升。为了进一步提高AUV的能量利用率,该文提出一种面向水声传感网的AUV辅助定位动态路径规划方法。该方法中将节点位置修正过程看成节点位置信息熵减少的过程。在AUV动态路径规划时根据定位过程的节点位置信息和预计AUV能耗,规划AUV下一步移动目标位置。使用贪婪算法选取使信息增益期望和移动消耗能量比值最大的位置作为AUV下一步移动目标位置。仿真结果表明,该算法能够在保证节点定位精度的基础上有效提高AUV能量利用率。     

页面扭曲的结构光辅助校正方法

拍摄或扫描图书文档时,所获得的页面图像会有不同程度的扭曲形变,这不仅影响美观或视觉效果,而且影响其深层处理,如OCR(Optical Character Recognition)字符识别。为解决上述问题,提出一种改进的基于模型的扭曲页面校正算法。首先对输入图像进行转正预处理,并通过以图像梯度信息确定阈值的二值化方法去除页面的灰色背景,然后利用简易的直线结构光提取页面文字行点集,由点集中心点曲线构建柱面模型进行页面校正。实验表明该方法能适应更多不同的页面扭曲类型,校正和去背景处理效果好、效率高,可显著提高OCR识别率,而且系统结构简便,容易实现。     

采用预测控制的地铁节能优化控制算法

本文针对地铁列车自动运行系统(automatic train operation,ATO)一般运行情况以及晚点延迟发车情况下的节能问题,基于预测控制算法设计了地铁节能优化控制算法.利用预测控制算法的在线滚动优化特性,通过设计含有能量消耗趋势优化项的控制目标函数,控制算法能够针对节能目标实现快速动态调整.通过调节目标函数中各优化项权重的相对大小,节能算法可以在满足列车时间与路程运行指标的同时,达到降低能耗的目的.在MATLAB平台上利用真实车辆模型对提出的节能优化控制算法进行了仿真,在列车不延迟与延迟的情况下,算法都很好地平衡了跟踪目标与节能目标,为地铁能耗动态优化控制提供了可行方案.     

基于马氏距离的双层聚类电力远动异常检测

通过对电力远动监测系统和数据挖掘技术的讨论,提出一种基于马氏距离的双层聚类异常检测算法。针对远动系统数据非球面分布的特点,该算法通过K-means聚类改进算法对数据进行初始分类,然后使用基于马氏距离的Clustering Using Representatives(CURE)聚类改进算法对初始分类结果进行优化,以较少的计算成本去除K值设定的影响,达到预期的检测结果。同时,基于马氏距离的CURE聚类改进算法对球面和非球面分布的数据有非常好的适应能力。