基于三角模糊多属性决策的配电网投资效益评价

为了解决配电网投资建设中广泛存在的投资决策问题，提出了一种新的配电网投资效益综合评价方法。该方法以配电网投资效益为核心评价目标，构建了目标层、准则层、指标层3层指标体系。在权重计算中，提出了三角模糊多属性决策方法，推导并简化了三角模糊判断矩阵的一致性校验方法与权重求解算法，提出采用EFC-OWG算子进行模糊信息的集成。结合模糊层次分析法建立了综合评价模型。算例表明：所提方法可以有效地对配电网的投资效益进行评价，评价结果可为配电网的规划、投资决策提供参考。     

基于变异算子和邻域值自适应的MOEA/D算法

基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）在解决多目标问题时，具有简单有效的特点。但多数MOEA/D采用固定的控制参数，导致全局搜索能力差，难以平衡收敛性和多样性。针对以上问题提出一种基于变异算子和邻域值自适应的多目标优化算法。该算法根据种群中个体适应度值的分散或集中程度进行判断，并据此对变异算子进行自适应的调节，从而增强算法的全局搜索能力；根据进化所处的阶段以及个体适应度值的集中程度，自适应地调节邻域值大小，保证每个个体在不同的进化代数都有一个邻域值大小；在子问题邻域中，统计子问题对应个体的被支配数，通过判断被支配数是否超过设定的上限，来决定是否将Pareto支配关系也作为邻域内判断个体好坏的准则之一。将提出的算法与传统的MOEA/D在标准测试问题上进行对比。实验结果表明，提出的算法求得的解集具有更好的收敛性和多样性，在求解性能上具有一定的优势。     

一种新的混合演化多目标优化算法

在KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件下,m维的连续多目标优化问题的Pareto解集在决策空间是一个(m-1)维的流形(manifold)。随着算法的迭代,当前种群将分布在流形的周围。为充分利用这一规则特性(regularity property)以解决具有复杂PS(Pareto set)的多目标优化问题,本文提出一种基于差分算子和分布估计算子的混合子代生成算法。首先,引入一个参数来指示当前种群的收敛程度,即当前种群解个体所构成的数据的协方差矩阵的前(m-1)个特征值的和与所有特征值的和的比,比值越大,收敛程度越高;进而,根据不同比值,自适应调节差分算子和分布估计算子生成新解的数量。将该算法在tec09系列测试函数上进行仿真实验,并与RM-MEDA、NSGA-II-DE两个算法进行对比,实验结果表明,RM-MEDA/DE算法优于与之比较的其他算法。     

应用VMD与Teager能量算子的结构模态系统辨识

针对变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)参数选择对结构模态特征识别的影响,应用VMD和Teager能量算子(Teager energy operator,简称TEO)提出了一种新的结构系统辨识方法,根据VMD层数参量K的变化寻找稳定的极点,用于识别结构模态特性。为了满足TEO对单分量的要求,采用VMD方法将振动信号分解成不同尺度的细节信号(band-limited intrinsic mode function,简称BIMF)。对BIMF使用TEO法估计固有频率与阻尼比,使用层数参量K时形成的稳态极点判断真实结构模态系统参数,去除虚假分量。进行了数值和实验验证,并与传统方法进行比较,结果表明,所提出的方法在传统模态分析与环境激励的模态分析均为有效、准确且可行的。     

结合MNF变换和Canny算子的遥感影像变化检测

针对大面积区域的多时相遥感影像变化检测的需求，提出了一种基于最小噪声分离（MNF）的Canny边缘检测提取影像变化信息的检测方法。对多时相影像采用多种变换组合成具有多维波段信息的影像，采用最小噪声分离法分离噪声并得到单波段差异图，通过Canny边缘检测法计算梯度幅值，采用高低双阈值法细化边缘，从而提取差异图变化边缘，有效突出了变化信息。以1995年和2003年加扎勒河的两期遥感影像为例，利用两时相影像进行土地覆被变化检测。实验结果表明，该方法适用于监测大面积区域内地物的突变情况。在数据基础上进行最小噪声分离可以有效解决传统Canny边缘检测提取边缘时造成的伪边缘现象，同时采用高低双阈值法有效去除伪边缘点，从而获得更加精确、直观的变化检测效果，在自然地理变化监测、地理国情灾害监测等有很好的应用价值。