基于双种群混沌鲸鱼算法的自抗扰控制器参数整定

非线性自抗扰控制器具有多个耦合参数且依靠传统的经验整定法难以整定,以至于对控制器的精度和抗扰动能力造成一定影响。针对此问题,提出一种双种群混沌鲸鱼算法对控制器参数进行在线整定。针对传统鲸鱼算法易陷入局部最优以及在迭代后期出现寻优缓慢的现象,提出一种混沌策略和双种群协同机制对算法进行改进。以机械臂作为被控对象进行仿真验证,结果表明优化后的自抗扰控制器具有更好的控制精度和良好的抗扰动能力。改进后的鲸鱼优化算法可以用于非线性自抗扰控制器参数整定。     

基于改进的差异演化算法求解SVM反问题的研究

针对求解支持向量机反问题的效率较低,算法复杂度高以及运用传统方法求解该问题容易陷入局部最优出现早熟收敛的问题,提出一种基于改进差异的差异演化算法。该算法在标准差异演化算法的基础上利用种群分类机制对算法进行改进,对改进后的算法与标准差异演化算法和K-means聚类算法进行实验设计,并对算法最终实验结果进行分析,改进的差异演化算法除在运行时间外,结果对比以及最大间隔次数比都有明显的提升,有效地保护处于最优解区域但是适应值低的个体,能够提高算法局部搜索能力,有助于算法实现全局收敛。实验结果表明,改进的差异演化算法在求解SVM反问题上能有明显的提升。     

具有时滞与Beddington-DeAngelis发生率的多易感种群的传染病模型研究

主要研究一类具有时滞与Beddington-DeAngelis发生率的多易感群体的传染病模型,得到基本再生数■.通过构造Lyapunov泛函和LaSalle不变原理对系统的稳定性进行了研究,得到了平衡点的全局渐近稳定条件.进行系统的数值仿真分析对结果验证.     

MS Project 4.0 forWindows使用初探

本文介绍了微软公司项目管理软件Project4．0Forwindows的几点使用小经验。     

基于CT试验的混凝土破损机理生态学研究

本文引入数学生态学种群的概念，在整个CT标尺范围内，以100等间距考察了混凝土圆柱试件第一扫描断面σ=9．87MPa时的CT图像，获取和分析了40个种群的个体数量和空间位置信息。在此基础上，确定了骨料种群、砂浆种群和孔隙或裂纹种群分区界限值，最终实现了混凝土骨料、砂浆和裂纹3个种群的提取，并对上述各种群的空间演化信息和CT数演化信息进行了分析，总结了混凝土的破损机理。     

国家初始水权分配制度和水权转让制度

初始水权是国家根据法定程序，通过水权初始化而明晰的水资源使用权。初始水权配置（明晰）是国家水权制度建设的基础性工作，以建立和完善流域（区域）水量分配制度、取水许可总量控制制度和其他取用水权配置制度为核心，逐步明晰区域水资源管理权限。     

基于切削声信号与优化SVM的刀具磨损状态监测

提出了一种利用切削声实现刀具磨损状态多特征监测的方法。根据经验模态分解与Hilbert变换理论,提取切削声信号的内禀模态能量与不同频段的Hilbert谱能量作为监测信号的备选特征。采用支持向量机作为分类器,针对备选特征的有效筛选问题,利用多种群遗传算法对分类器的输入特征进行了优化,剔除备选特征中的干扰特征,利用多种群遗传算法对分类器的模型参数进行了优化。利用优化后的分类器对测试样本进行分类,并与优化前的分类结果进行了对比。结果表明,优化后分类器的分类性能得到了明显提升,该方法可以对刀具磨损状态进行有效识别。     

自适应多种群遗传算法的换热管清洗路径优化

为提高清洗效率,对糖业蒸发罐换热管清洗机器人定位移动时间进行研究。在分析影响总定位移动时间因素的基础上,以总合成位移为优化目标,以机器人轴运动分辨率为约束条件,建立了以机器人在各换热处构型和换热管清洗顺序为决策变量的清洗路径优化模型。为克服遗传算法早熟收敛,提出一种自适应多种群遗传算法对清洗路径进行优化。针对84根换热管进行仿真实验,结果表明自适应多种群遗传算法优化后总合成位移比标准遗传算法和固定交叉和变异概率的多种群遗传算法所得总合成位移分别减少39.77%和20%,与固定交叉和变异概率的多种群遗传算法相比,进化代数也从1221减少到1142。由此可见,自适应多种群遗传算法在全局搜索能力和收敛速度两方面都取得较好优化效果,优化所得清洗路径为清洗机器人的运动控制提供依据。     

基于改进的小波神经网络异步电动机故障诊断

根据异步电动机常见故障征兆与故障模式之间的映射关系,利用小波神经网络建立了异步电动机的故障诊断模型。该模型采用共轭梯度下降算法,用动量法和自适应学习速率相结合来优化,并对小波神经网络参数进行了初始化研究。仿真结果表明:与常规小波神经网络和BP网络相比,该模型显著缩短了训练时间,用于异步电动机故障诊断是有效的。