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.

     

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.

     

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.

     

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.

     

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.

     

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．

     

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.

     

基于节点协同覆盖的传感器网络寿命最大化模型

针对保证网络连通覆盖和最小能量消耗的优化目标,建模了基于节点协同覆盖的传感器网络寿命最大化模型．提出一种基于多目标优化遗传算法的求解方案,设计了基于链路状态的分簇机制以及基于ＮＳＧＡ-Ⅱ的簇内覆盖控制算法．仿真结果表明该方案能快速收敛于最优解,在高密度和低密度布撒环境下表现出优越的性能,且具有良好的适应性．

     

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.

     

一种带参考批次的线性时变系统迭代学习控制算法

!针对线性时变系统的轨迹跟踪控制问题,提出一种带参考批次的迭代学习控制算法,并给出了算法的收敛性分析.该迭代学习控制算法不需要事先了解线性时变对象的太多知识,而是将当前批次输入轨迹的较小变化所引起的输出轨迹作为参考批次,并以当前批次与参考批次的输入变化与对应的输出变化之比作为学习律,从而实现目标轨迹的跟踪.以一个典型的线性时变系统为例进行仿真分析,验证了所提出算法的有效性.

     

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.

     

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.

     

基于杂合机制的免疫遗传算法在动态问题中的应用

针对遗传算法在求解动态问题时存在多样性缺失,无法快速响应环境变化的问题,提出一种基于杂合子机制的免疫遗传算法．该算法借鉴免疫系统中多样性与记忆机理,从保持等位基因多样性出发,在免疫变异中引入杂合映射机制,使种群能够探索更大的解空间．同时,通过引入记忆策略,使算法迅速跟踪最优解变化轨迹．该方法在动态０-１优化问题的求解中取得了较好的效果．

     

基于观测器的非线性互连系统的自适应模糊控制

针对一类不确定非线性MIMO互连系统,提出一种自适应模糊控制算法.通过设计观测器来估计系统的状态,因此不要求假设系统的状态是可测的.给出的自适应律只对不确定界进行在线调节,从而大大减轻了在线计算负担.该算法能够保证闭环系统的所有信号是一致有界的,并且跟踪误差指数收敛到一个小的零邻域内.仿真结果表明了算法的可行性.

     

加工时间不确定的炼钢连铸生产调度问题研究

针对炼钢连铸生产过程中存在的加工时间不确定性问题,采用三角模糊数表示不确定性加工时间信息,引入４种模糊运算,建立了问题的模糊规划调度模型．采用“中间值最大隶属度”的算法,将模糊规划调度模型转化为非线性规划模型,并在多重精炼工序、多机并行条件下,应用遗传算法求解最小完成时间．最后,利用实际生产数据的仿真实验表明了模型与算法的有效性．

     

一种可最优化计算特征规模的互信息特征提取

利用矩阵特征向量分解,提出一种可最优化计算特征规模的互信息特征提取方法．首先,论述了高斯分布假设下的该互信息判据的类可分特性,并证明了现有典型算法都是本算法的特例;然后,在给出该互信息判据严格的数学意义基础上,提出了基于矩阵特征向量分解计算最优化特征规模算法;最后,通过实际数据验证了该方法的有效性

     

DS-CDMA系统中结合串行干扰消除的资源分配

提出一种启发式算法,用于求解资源分配问题.算法分为两层:内层检验方法调整译码顺序,并快速检验速率模式的可行性;外层更新机制通过遗传算法有效地更新速率模式.从理论上证明了该算法能完全收敛于全局最优.仿真结果表明,在有限代的进化中,修正遗传算法适值函数的外层更新并结合内层检验,能获得良好的性能,快速有效地分配资源.

     

基于Agent的分形供应链自适应协同计算

应用分形、智能Ａｇｅｎｔ和神经网络自适应控制技术,研究分形供应链适应环境变化的结构模式和策略模式．探讨了分形供应链Ａｇｅｎｔ关联结构,提出了分形供应链双层自适应协同计算模式,论述了资源Ａｇｅｎｔ,信息协调Ａｇｅｎｔ,人机交互Ａｇｅｎｔ和领域计算Ａｇｅｎｔ之间的相互作用关系．以一个分形模块的策略协同为分析对象,研究了领
域单元的自适应协同计算模式,分析了分形模块的成本模型,并对基于Ａｇｅｎｔ交互的神经网络模型部分进行了算例仿真．

     

基于带有随机时滞的多通信通道的网络控制系统镇定

基于带有随机时滞的多通信通道,建立了离散时间网络控制系统模型．利用缓存对丢包进行补偿,并设计了状态反馈控制器,使系统达到随机稳定．采用锥型补偿线性化（ＣＣＬ）算法得到了控制器增益的全局最优解．最后通过倒立摆系统的仿真例子验证了所提出方法的可行性．