一种辨识Wiener-Hammerstein模型的新方法

针对非线性Wiener-Hammerstein模型,提出利用粒子群优化算法对非线性模型进行辨识的新方法.该方法的基本思想是将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的优化问题;然后采用粒子群优化算法获得该优化问题的解.为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出利用一种混合粒子群优化算法.最后,仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.

     

Tent混沌粒子群算法及其在结构优化决策中的应用

首先对Tent混沌序列加以改进,将其引入粒子群算法中;然后提出一种基于改进的Tent映射的粒子群算法.采取分阶段更新的优化策略,使其在搜索初期更具遍历性,在搜索后期,通过人为更替最差粒子的速度和位置,使算法具有更快的收敛速度与更好的全局搜索能力.构建一种资源配置结构优化模型,并将改进的Tent映射粒子群算法引入资源配置结构优化决策中,在寻优速度,精度和成功率等方面均显示出良好的优化效果.

     

GM(1,1)模型拓广方法研究与应用

为了拓广GM(1,1)模型的适用范围,对GM(1,1)模型进行了两方面的改进:对初始序列进行预处理以改善其光滑性;用GM(1,1)模型的内涵型代替白化响应式作为新的预测公式.理论分析与实验结果表明,改进模型不仅比传统模型的预测精度高,而且完全适用于对高增长序列建模,拓广了GM(1,1)模型的适用范围.

     

克服恋食行为的PSO算法改进研究

基本粒子群优化算法(PSO)存在易陷入局部极值的缺点.为此,研究鸟群迁徙觅食中的行为习惯,以加强PSO的鸟群社会模型和对鸟群行为的模拟.在所提出的改进算法中,历史飞行速度在实际觅食中不作为判断因子,只有发生位置重复时粒子才发生变异或摄动,以此增强粒子群优化算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高.

     

求解动态优化问题的自组织进化算法

为在环境发生变化后跟踪最优解的变化,提出一种自组织单变量边缘分布算法(SOUMDA)来求解动态优化问题.自组织策略包含扩散和惯性速度模型,扩散模型利用当前环境的局部信息使群体向外扩散,惯性速度模型利用最优解的历史信息进行预测.将自组织策略与单变量边缘分布算法(UMDA)结合,使得算法在环境变化后自适应地增加种群多样性,提高算法适应能力,快速跟踪最优解.利用动态sphere函数对所提出的算法进行测试,并与iUMDA和UMDA算法进行比较,结果表明所设计的算法能快速适应环境的变化,跟踪最优解.

     

不确定系统鲁棒容错H∞控制的LMI设计方法

针对不确定线性系统,研究了执行器失效情况下鲁棒容错H_∞控制问题.基于连续增益故障模式.利用线性矩阵不等式LMI推导了系统H_∞指标约束下鲁棒容错镇定的充要条件,分别给出了输出反馈和状态反馈H_∞控制器的设计方法.通过引入变量代换,将求解输出反馈H_∞指标约束的鲁棒容错控制器的可解条件转化为标准的LMI所获得的控制器不仅能使故障系统鲁棒定,并且能达到给定的H_∞性能指标.仿真实例验证了所提出设计方法的有效性.

     

基于辅助模型的多新息广义增广随机梯度算法

将辅助模型辨识思想与多新息辨识理论相结合,利用系统可测信息建立一个辅助模型.分别用辅助模型输出和噪声估计值代替辨识模型信息向量中未知真实输出变量和不可测噪声项,并引入新息长度扩展标量新息为新息向量,提出了Box-Jenkins模型的辅助模型多新息广义增广随机梯度辨识方法.所提出方法重复使用系统数据,能够改善参数估计精度"加快算法的收敛速度.

     

基于遗传规划的作业车间调度算法研究

遗传规划很少应用于解决调度问题,对此,研究一种进化算法---遗传规划算法在作业车间调度中的应用,并对其做了改进.结合Read线性编码和基于工序的编码设计了新的编码策略,使编码后的个体更容易进行遗传操作,大大提高了运算效率;同时对交叉算子进行了改进,以防子代中非法解的产生.通过对作业车间调度问题标准测试集的求解,所得结果验证了该算法求解作业车间调度问题的有效性.

     

一种动态分级的混合粒子群优化算法

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题,提出一种动态分级的混合粒子群优化算法．该算法采取３种级别的并行粒子群算法,分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合,并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目．在全局搜索中,将混沌机制引入算法中以增强算法的全局搜索能力;在局部搜索中,采用单纯形法对适应度最优解进行局部寻优．仿真实验表明,该算法比其他优化算法具有更好的性能．

     

BUCK变换器带恒功率负载反馈精确线性化控制

对BUCK变换器带恒功率负载系统的非线性控制进行了研究.根据恒功率负载的非线性特性,推导出BUCK变换器带恒功率负载的精确线性化反馈控制规律,设计了系统非线性控制器.用SABER软件对控制律进行了仿真,结果表明反馈精确线性化技术可以实现对BUCK变换器带恒功率负载的控制,在电源及负载大范围变化时,保证系统的稳定运行,具有大信号稳定特性.

     

基于广义差别矩阵的核和属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容.为此引入广义差别矩阵,提出基于广义差别矩阵的核和属性约简算法.该框架可有效避免连续属性值离散化,且有利于与其他机器学习方法相结合.理论分析表明,所提出的算法是有效而可行的.

     

优势模糊粗糙模型及其在审计风险评估中的应用

针对模糊信息系统,建立基于优势关系的粗糙集模型,并给出该模型的多种知识约简定义.通过构造分辨函数,得到了求解优势模糊粗糙集模型的最大分布约简算法.最后将该模型应用于审计风险评估,得到了较为合理的评估规则.

     

一种基于改进粒子滤波的多目标跟踪算法

针对复杂背景环境下的多目标跟踪问题,论述了主要的数据关联技术,将目标检测算法与粒子滤波相结合,利用颜色直方图作为观测模型,并利用全领域(GNN)算法进行数据关联,提出一种改进的基于粒子滤波的多目标跟踪算法,实现了视频场景中的多个目标跟踪.该算法对于目标在场景中的频繁出现和消失,相似外表,交叉运动和短暂遮挡等均有较好的处理效果.

     

一种新的快速模糊规则提取方法

提出一种高效的规则提取算法,采用熵测量改进Chi-merge特征区间离散化方法,模糊划分输入空间.先为每个数据生成单条规则,再聚集相同前项的单条规则产生带概率属性的分类规则.提取的规则无需任何调整,应用模糊推理便可获得较理想的分类效果,同时支持增量式规则更新.最后给出了新方法的性能测试结果.

     

软件人群在入侵检测系统中的协调控制

在深入研究大系统控制理论,人工智能和“软件人”智能检测技术的基础上,采用先进的分布式体系结构,提出一种基于“软件人”群(MSM)的智能入侵检测协商模型.模型采取无控制中心的“软件人”群体结构,避免了单个中心分析器带来的单点失效问题.每个数据采集部件,检测部件和分析部件都是独立的单元,不仅实现了数据采集的分布化,而且将入侵检测和实时响应分布化,提高了系统的健壮性,真正实现了分布式检测的思想.

     

基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.

     

动态零等待流水线调度问题的滚动策略及优化算法

针对工件动态到达的零等待流水线调度问题,提出一种基于工件的滚动策略.证明了在该策略下全局调度性能随着局部调度的逐步滚动可得到不断改善.将该策略与基于差分进化的混合算法有机结合,能有效处理动态零动态调度,滚动策略,差分进化,全局罚函数.

     

基于概率突跳和模拟退火的改进自适应微粒群算法

在两种微粒群算法分析的基础上,针对算法存在局部最优和后期振荡的现象,提出一种改进自适应微粒群算法.新算法引入概率突跳因子改变了原算法中微粒的速度更新公式,引入模拟退火接受准则抑制了概率突跳的不可控制性.典型函数寻优结果表明,新算法能很快地收敛到全局最优解,大幅度降低了达到最优值所需要的迭代数,同时提高了算法的收敛率和收敛精度,在跳出局部搜索的能力上远优于标准微粒群算法和自适应微粒群算法,稳定性好.

     

模糊概率SDG模型及故障推理方法

基于符号有向图(SDG)的故障诊断方法具有良好的完备性和易于解释性,但其存在分辨率差的缺陷,为此提出基于模糊概率SDG模型和贝叶斯推理的半定量故障诊断方法.用模糊变量表示节点变量,用条件概率表(CPT)表达节点间的定性因果关系,利用贝叶斯推理和回溯搜索找出故障源候选解的集合,并对候选解进行排序.最后建立了某卫星一次电源系统的诊断模型.仿真结果表明,该方法有效地提高了诊断的分辨率,适用于航天器在轨故障诊断.

     

2-D状态滞后系统的时滞相关H∞控制

研究了具有状态滞后的二维(2-D)离散线性系统的时滞相关H∞ 控制问题 .首先提出了2-D 状态滞后系统的时滞相关有界实引理,基于此引理,通过线性矩阵不等式(LMI)的可行性,设计状态反馈控制器使得闭环系统具有H∞扰动衰减度 γ;进而求解一个线性凸优化问题可得最小化γ 值. 所得的时滞相关结果可转化为时滞无关情形. 数值算例说明了所得结论的有效性和优越性.