基于自适应粒子群的产品再制造拆卸规划

采用干涉矩阵和拆卸深度矩阵建立拆卸模型,给出可行拆卸序列生成方法,产生了拆卸可行域.设计一种自适应粒子群算法,该算法基于锯齿波提出惯性权重因子周期线性衰减,实现全局与局部搜索的平衡,给出适应变异策略,避免陷入局部最优解.针对拆卸序列规划问题,使用拆卸序列可行链表对粒子编码,构建区段拆卸序列,应用到粒子变异和基于浮动窗口的粒子更新中,保证每次迭代后粒子序列的可行性,避免对不可行序列的判断,提高了求解效率.通过一个典型实例,验证了该方法的有效性.     

一种按块递归的盲源分离方法

自然梯度算法比随机梯度算法有更好的收敛性能和数值稳定性,块递归算法需要较少的运算时间． 结合这两者的优点,提出一种基于块递归的盲源分离算法． 首先基于自然梯度和非线性主分量分析,构造出按块递归更新的矩阵方程, 然后用QR分解和回代法逐块求解该矩阵方程得到最优分离矩阵． 与已有递归型盲源分离算法相比, 数值仿真实验表明本方法运行一次所需平均时间减少了65％, 所求矩阵的正交性能指标改善了10dB．     

时变遗忘因子动态DOA跟踪算法

针对目标信号源波达方向(DOA)实时变化的情况,提出了一种时变遗忘因子的自适应样本协方差矩阵更新方法。时变遗忘因子根据DOA变化的快慢自适应调节自身的大小,从而合理地调整历史数据及当前采样数据在协方差矩阵更新过程中所占的权重。在更新协方差矩阵后,对其直接应用最大似然估计方法,并将序列二次规划(SQP)应用于似然函数的优化求解上,最终实现了DOA的动态跟踪。仿真结果表明:该算法具有解相干的能力和良好的跟踪精度,并且在小样本、低信噪比下仍能达到比较满意的跟踪效果。     

利用奇异值分解的鲁棒盲信源分离

利用Amari等提出的估计函数分析了在最小化非线性主分量标准的意义上分离矩阵的最优解,将其描述为归一化的输入与非线性输出的互相关,提出了一种采用奇异值分解的鲁棒盲信源分离方法．该方法将分离矩阵的估计解释为一种非线性的能量迭代问题．在求解过程中对能量项进行了奇异值分解,从而避免了归一化矩阵的求逆以及计算平方根问题,减小了运算量．由于使用了能量项的正定逆平方根来归一化分离矩阵,因此提高了算法的鲁棒性,并且在每一步迭代中都能使分离矩阵保持正交．实验仿真验证了算法的性能．     

一种基于L1稀疏正则化和非负矩阵分解的盲源信号分离新算法

针对线性混合模型下的盲源分离这一反问题,提出了一种结合迭代正则化和非负矩阵分解的交替最小化算法．首先把该问题转化为有界约束的二次规划,然后采用了一种自适应BB(Barzilai-Borwein)步长的投影梯度算法来求解．该方法不仅可减少存储量,提高算法速度,而且还很好地刻画了信号的稀疏性和独立性．理论分析和数值试验都验证了该方法的有效性,对混合的二维图像能提高分离的信干比．     

基于KL散度的增量非负矩阵分解盲源分离算法

利用KL散度衡量增量非负矩阵分解效果,提高非负矩阵分解性能;施加行列式、稀疏性和相关性等约束条件,保证盲源信号分离的唯一性和性能;采用自然梯度下降法并选择合适的学习速率,得到源分离算法,该算法利用前一次分离结果和现在的输入信号矢量,迭代更新分离矩阵。仿真表明,KL-INMF盲源分离算法性能优于基于欧式距离INMF的盲源分离算法。     

一种新的基于最小二乘准则的超宽带多用户检测算法

本文通过由跳时码唯一确定的编码矩阵将超宽带无线多址通信信道模型建模为一种线性模型,提出了一种新的基于最小二乘准则的超宽带多用户检测算法。该算法把最小二乘准则公式： 写成矩阵形式并且利用矩阵Moore-Penrose逆递推公式实现的自适应递推算法直接对编码矩阵进行更新,从而得到了一种新的超宽带多址通信自适应多用户检测算法。计算机模拟结果表明,该算法比传统的RLS算法有更好的收敛速度,并且相应的自适应多用户检测器比传统的检测器有更好的检测性能。     

混沌协方差矩阵自适应进化策略优化算法

为了改进进化策略算法的性能,提出了一种混沌协方差矩阵自适应进化策略(ChaosCMA-ES)算法,该算法在协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)算法的基础上引入了混沌算子,并利用其更新种群中心的位置,使得种群具备良好的全局搜索能力。试验结果表明,本文算法对复杂多峰函数的寻优效果好于其他几种算法。最后,将本文算法用于优化网络安全态势的预测模型,预测结果的精度高于其他方法。     

基于非线性空时编码系统的自适应信道估计

用非线性分组编码，在时间选择性衰落信道环境下，将基本LMS自适应算法推广到对二维空时编码信号的权矩阵自适应迭代估计，分析了对输入信号序列编码所生成的非线性编码矩阵之间的相关性，运用解相关LMS自适应算法对衰落信道进行估计．在不同噪声情况下，根据估计信道和噪声统计量，推导了对非线性编码进行解码的最大似然决策方法．仿真试验表明，采用扩展LMS算法和解相关LMS算法跟踪时变衰落信道响应具有较强的鲁棒性和快速收敛性，非线性空时分组编码系统相对干线性编码系统提高了编码系统性能，运用最大似然决策方法进行解码降低了系统误码率．     

基于最小均方误差和稀疏特征的欠定盲源分离

针对欠定条件下的盲源分离问题,即观测信号个数小于信源个数的情况,提出了一种基于最小均方误差和稀疏特征的算法．首先,利用变换后信源的稀疏特征,采用一新的势函数通过聚类算法估计混叠矩阵．然后利用混叠矩阵和信源自身的相关性,通过寻找信源在聚类方向时间点上的精确值,以均方误差最小为准则寻找最佳分离矩阵实现信源的分离,克服了传统的分离算法在寻找最佳分离子矩阵方面的缺点．仿真结果显示使用该方法分离的信号具有更高的信噪比,和其他同类方法相比具有更优越的分离性能．     

改进的LDPC码译码算法

通过将串行置信度传播机制与归一化BP_Based译码算法相结合,构造出一种改进的LDPC码译码算法。该算法按照校验节点的一定顺序进行置信度传播,改善了置信度传播的收敛特性;同时应用归一化BP_Based算法的置信度更新计算法则,有效降低了译码复杂度,适合硬件实现。在AWGN信道下进行性能仿真。仿真结果表明,本文构造的串行归一化BP_Based算法的译码收敛速度明显快于常用LDPC码译码算法的收敛速度,可以显著提高译码性能。     

一种适合于对象-关系模型的规则机制

讨论了对象-关系数据库管理系统ANGEL的规则机制的实现,主要包括规则语义、规则的耦合模式、冲突处理、级联触发以及继承等;给出了ANGEL系统中规则的表示方法;描述了规则的触发算法。     

Autoregressive moving average model as a multi-agent routing protocol for wireless sensor networks

A prediction-aided routing algorithm based on ant colony optimization mode(PRACO)to achieve energy-aware data-gathering routing structure in wireless sensor networks(WSN)is presented.We adopt autoregressive moving average model(ARMA)to predict dynamic tendency in data traffic and deduce the construction of load factor,which can help to reveal the future energy status of sensor in WSN.By checking the load factor in heuristic factor and guided by novel pheromone updating rule,multi-agent,i.e.,artificial ants,can adaptively foresee the local energy state of networks and the corresponding actions could be taken to enhance the energy efficiency in routing construction.Compared with some classic energy-saving routing schemes,the simulation results show that the proposed routing building scheme can ① effectively reinforce the robustness of routing structure by mining the temporal associability and introducing multi-agent optimization to balance the total energy cost for data transmission,② minimize the total communication consumption,and ③ prolong the lifetime of networks.     

论共性技术

共性技术是基础科学研究和专有技术之间的桥梁,在技术结构中处于基础性的地位。共性技术的突破对产业结构提升意义重大。为了揭示共性技术的本质和发展规律,本文从经济学、技术学和哲学的学术视角对共性技术的属性进行了分析,并在此基础上对美国经济学家G.坦森的“以技术为基础的经济增长模型”在理论上作出了修正。本文还论述了共性技术的层次性和共性技术与专有技术相互转化原理,这对选择共性技术研发路线和政策框架设计都具有重要的现实意义。     

未知源信号数目投影自然梯度盲信号分离算法

分析了已有源信号数目未知的盲信号分离算法中分离矩阵的动态变化,找到了分离矩阵范数趋于无穷大而导致算法发散的原因:分离矩阵在某一等价类中的冗余移动.利用正交投影方法消去了自然梯度中引起冗余移动的冗余分量,推导出源信号数目未知的投影自然梯度算法.新算法具有与自然梯度算法相同的收敛速度,而且克服了已有算法不能稳定收敛的缺点.仿真验证了新算法的分离性能和收敛稳定性.     

新型LDPC码译码器

通过研究LDPC码奇偶校验矩阵的结构特点和LDPC码译码算法数据流程的特性,设计出一种新型LDPC码译码器。译码器包含可扩展的存储器阵列、结构精巧的地址控制单元和功能强大的时序控制状态机,具备可灵活扩展译码码长、硬件实现复杂度低和硬件资源利用率高的优点。构建通信系统,对硬件译码器进行性能测试,测试结果表明,译码器的译码性能与理论仿真值基本吻合,证明设计的正确性。     

基于规则矩阵的数值化推理算法

何华灿等于１９９４年首次提出了数值化推理技术的概念，给出了一种基于规则矩阵的数值化推理算法，它同时完成规则的激活和可信度传播计算。本文提出另一种基于规则矩阵的数值化推理算法，它先判定规则是否被激活，再进行被激活规则的可信度传播计算。这两种方法各有优缺点，适用于不同场合，可根据应用需要选择     

两层介质圆盘的雷达散射截面计算

根据高频近似条件下的远场积分解，利用物理光学近似计算了两层介质圆盘的雷达散射截面（ＲＣＳ），其中反射系数的计算采用了逆向传输矩阵法，并且考虑了多层结构，照明区的面积分通过梯形法则进行数值积分得到。     

一种正交向量基结构动力模型修正

针对矩阵修正方法不能保存原模型的连接信息以及计算效率低的缺点,基于多自由度振动和矩阵奇异值分解(SVD)理论,提出了一个具有SVD的模型修正方法．该方法引入矩阵重组技术以及采用SVD理论使未知参数的维数从n×2n降低到1×2n维,因而提高了矩阵修正法的计算效率．在此基础上对修正结果进行矩阵物理化处理,恢复了原模型的连接信息．最后,通过数值算例证明了该方法的有效性与可行性．     

基于推理的上下文感知RBAC模型设计和实现

为了解决现有基于角色的访问控制（RBAC）模型缺乏对上下文约束条件的动态调整和生成,无法根据调整后的感知条件对用户权限实时进行调节的问题,在融合上下文感知RBAC模型和基于推理的RBAC模型基础上,提出了基于推理的上下文感知RBAC扩展模型.该扩展模型采用逻辑推理方法实现了上下文约束条件的动态调整,启用相应的公共感知器和自定义感知器感知约束条件的属性值;利用感知获得的动态上下文值进行角色和权限规则的推理,实现了访问主体对客体控制权限的实时更新.应用实例表明,该模型能提高分布式环境中用户动态访问控制的灵活性,并降低实时访问控制管理的复杂度．