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1.
为提高案例推(case-based reasoning,CBR)分类器的分类准确率并降低时间复杂度,本文提出了一种基于权重阈值寻优的特征约简策略.首先通过基于数据驱动的方法对特征权重进行分配,得到每个特征的权重结果;其次,设计特征权重重要度阈值的适应度函数,并利用遗传算法对该重要度阈值进行优化搜索,最后根据得到的优化阈值与特征的权重分配情况,删除权重小于该阈值的特征从而完成特征的约简过程.通过对比实验,本文所提策略能够有效提高CBR分类器的分类准确率并降低时间复杂度,表明了权重阈值寻优约简策略的可行性与优越性.验证了本文方法不仅可以降低CBR分类器的时间复杂度,而且能够提高CBR的决策与学习能力.  相似文献   
2.
智能制造装备视觉检测控制方法综述   总被引:11,自引:0,他引:11  
为满足智能制造装备产业对机器视觉技术的巨大需求,本文结合装备技术特点和特殊应用环境,提出了通用的机器视觉检测控制技术体系,弥补了当前研究的不足.本文首先对该技术体系的成像系统、自动图像获取、图像预处理、标定与分割、识别检测、视觉伺服与优化控制等关键核心技术,进行了总结和阐述.然后提出了视觉检测控制系统设计的一般原理,并结合3种典型装备,对其具体应用进行详细说明.最后根据智能制造装备不断增长的高可靠性、智能化、高速高精度作业等需求,探讨了视觉检测控制技术所面临的新问题和新挑战.  相似文献   
3.
针对可重复使用运载器(reusable launch vehicle,RLV)的六自由度再入模型,考虑模型不确定和外界干扰对再入姿态控制的影响,提出了一种非线性鲁棒控制策略.首先,根据多时间尺度特性将RLV的再入姿态模型分为姿态角子系统和姿态角速率子系统.其次,对每个子系统分别设计光滑二阶滑模控制器和滑模干扰观测器实现子系统的有限时间稳定.利用干扰观测器可以实现对不确定和外界干扰的精确估计,从而对控制器进行有效的补偿.进而,基于Lyapunov理论证明了整个系统的有限时间稳定.最后,通过仿真验证了提出的控制策略具有良好的控制性能和鲁棒性.  相似文献   
4.
针对航天产品试验样本少,寿命评估难的特点,结合产品在研制阶段多种工作环境的失效数据,提出了一种基于证据推理(evidential reasoning,ER)和置信规则库(belief-rule-base,BRB)进行装备寿命评估的新方法.首先,分析了模型的合理性并使用多维BRB模型将多种环境下的寿命数据折合为标准工作环境下的寿命数据,然后通过ER算法将折合后数据和实际工作环境数据进行融合.其次,详细说明了BRB--ER模型的推理过程和寿命评估的步骤.最后,采用某航天产品的失效数据对该方法进行了验证,并用已有的产品寿命的固定值进行BRB的参数更新.研究结果表明,在专家知识准确合理时,该模型能够准确地评估产品寿命,并可根据已有的产品的固定寿命进行训练,建立更加准确的寿命预测模型.  相似文献   
5.
针对一类含有迟滞特性的未知控制方向严反馈非线性系统,设计了基于误差变换的反步自适应控制器.首先提出动态迟滞算子来扩展输入空间建立神经网络迟滞模型.然后利用径向基函数(RBF)神经网络逼近未知函数,并引入Nussbaum型函数来解决系统未知控制方向问题.最后采用误差变换将误差限定在预设的范围内,并利用反步法设计自适应控制器.该控制方案不仅能够保证跟踪精度,还可以提高系统暂态和稳态性能.仿真结果表明了控制方案的可行性.  相似文献   
6.
本文研究了一类饱和非有理系统状态反馈镇定问题.通过线性分式表示技术,这类非有理系统可以转化为带有两个非线性回路的线性时不变(linear time-invariant,LTI)系统.假设非有理函数项分别满足局部扇形区间不等式以及局部Lipschitz条件,提出了两种基于LMI条件的镇定方法.最后,举例证明了所提出方法的有效性.  相似文献   
7.
本文研究部分可观Petri网建模的离散事件系统的故障检测问题.针对现有的部分可观Petri网系统的在线故障诊断器存在故障诊断率较低的缺陷,本文提出了整数线性规划与广义互斥约束集成的部分可观Petri网系统在线故障诊断改进算法.假定部分可观Petri网系统的结构与初始标识为已知,故障被建模为不可观变迁.首先,算法需要观测接收事件序列,求解部分可观Petri网的整数线性规划问题,算法对系统的故障进行初步诊断.初步诊断为不确定诊断的情形,采用广义互斥约束的方法进行诊断.最后,通过离散事件系统实例分析,采用本文的算法,故障诊断率显著提高,验证了算法的有效性.  相似文献   
8.
针对增程式电动汽车油耗和排放优化问题,首先综合考虑增程器的油-电转换效率特性、HC排放特性、CO排放特性以及NOx排放特性,构造了增程器油耗和排放多目标优化模型,同时结合实际增程器工作中的机械和电气约束特征,分析了多目标优化模型的3种转速、转矩约束条件.然后采用多目标粒子群算法和加权尺度法对增程器油耗和排放多目标优化模型进行了离线优化,得出了增程器的最优全局工作点和各功率值下的多目标最优工作曲线.最后,采用NEDC,FTP和HWFET3种测试工况在AVL Puma Open发动机测试台架上进行了实验,并和基于最佳制动燃油消耗率(BSFC)的油耗单目标优化模型进行了比较.结果表明,本文提出的方法能够以微弱的油耗增加为代价,有效的改善整车的HC,CO和NOx排放.  相似文献   
9.
基于Spark的蚁群优化算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为应对大数据时代中组合优化问题的求解,基于云计算框架Spark,借助其基于内存、分布式的特定,提出一种并行蚁群优化算法。其思路是通过将蚂蚁构造为弹性分布式数据集,由此给出相应的一系列转换算子,实现了蚂蚁构造解过程的并行化。通过在旅行商问题(TSP)求解的仿真实验结果说明了所提出的并行算法的可行性;并在同等实验环境下对比基于MapReduce的蚁群优化算法,优化速度提升达10倍以上。  相似文献   
10.
基于Mamdani型模糊推理的加权质心定位算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
王万良  石浩  李燕君 《计算机科学》2015,42(10):101-105, 121
为了提高加权质心定位算法在室内环境中的定位精度,提出使用实际环境中的RSS数据通过蝙蝠算法拟合输入隶属度函数,通过Mamdani型模糊推理获得节点间精确的权值,以提高加权质心定位算法的定位精度。在Zigbee平台上实现了该算法,通过实验比较3种不同的质心定位算法,结果表明:Mamdani型模糊推理因采用经过蝙蝠算法优化的隶属度函数而具有更小的平均定位误差。  相似文献   
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