分层模糊神经网络的轧钢产品质量建模

轧钢生产过程是极其复杂的大系统,模糊神经网络进行质量建模将不可避免地陷入维数灾。分层模糊神经网络是解决维数灾的有效手段。文中采用分层模糊神经网络对轧钢产品质量进行建模,并用预处理后的数据进行训练和校验。仿真结果表明所建质量模型能够较好地拟合建模数据,表明了该方法的有效性。     

制造业产品生产过程质量模型与质量控制研究

分析制造业产品生产过程的质量模型及其建模问题,给出制造业产品生产过程质量控制系统结构,研究和探讨产品生产过程质量控制及其实现过程。     

基于进化优化与增强特征的车辆识别研究

提出了一种基于雷达和视觉传感器融合的实时车辆检测和识别系统。雷达数据用来测量前方车辆的距离和缩小图像中车辆尾部的搜索区域。利用视频传感器,可以验证雷达目标和确定车辆的宽度及横向位置。所做工作如下：第一,提出了一种新的进化优化对称测度方法;第二,阐述了一种车辆检测和识别算法,此算法包括两个步骤：（1）利用基于一组Haar滤波器和AdaBoost学习算法检测器的生成假设;（2）利用进化优化与生物机制车辆识别系统的验证假设。第三,利用经典的混淆矩阵及宽度和横向位置的准确度信息来对系统的性能做出评价。实验训练和测试了超过30 000幅图片,结果表明本系统具有良好的鲁棒性和实时性。     

车辆导航中的交互多模卡尔曼滤波跟踪方法

对GPS车辆定位中常用的卡尔曼滤波技术的扩展与应用进行了研究,建立了车辆运动的两种基本模型,并针对车辆机动目标给出了基于交互多模卡尔曼滤波跟踪的车辆导航方法,该方法能够有效地减小跟踪误差,并克服了传统目标跟踪算法的滞后性等缺点。     

网络仿真及其对TCP/RED模型的仿真研究

针对日益严重的网络拥塞现象,研究和探讨了TCP/RED网络拥塞控制系统的结构模型,给出了TCP拥塞控制机制的微分方程和RED算法的实现,并将仿真软件NS2用于TCP/RED网络拥塞控制的研究中。通过与去尾算法进行仿真对比,结果表明,随机早期检测算法可以有效地控制平均队列的长度,减小丢包率和传输延迟时间,提高网络服务质量,实现网络拥塞控制。     

基于安全距离模型的汽车防追尾避撞方法

在对汽车防追尾安全距离模型分析的基础上,给出一种基于安全距离模型的主动避撞方法.该方法通过实时信息采集,根据安全距离模型进行判断,给出当前车的行驶状态,必要时自动刹车,并且能够保持最优车距.仿真实验表明了该方法的有效性.     

基于IGA优化WNN的产品质量建模方法

针对某轧钢厂的热连轧产品质量生产过程,对遗传算法（GA）的交叉和变异操作进行改进,给出了基于改进的遗传算法（IGA）优化小波神经网络（WNN）结构的产品质量建模方法。仿真实例表明：该建模方法既保留了GA的全局搜索能力和WNN学习算法简单有效的特点,又具有网络训练速度快、建模精度高等优点,表明了该方法的有效性。     

焦炉加热串级调控中蓄顶温度与火道温度的研究应用

针对天宏焦化焦炉加热结焦时间内炉温的变化规律,换向过程蓄顶温度变化规律观测研究,根据目标火道温度的模型和火道温度的检测情况,得出拟合火道温度与实测蓄顶温度的相关模型,实现了焦炉加热优化串级控制系统火道温度的实时监控.     

改进的强跟踪器自适应滤波信息融合方法

给出了改进的强跟踪器自适应滤波信息融合方法,该方法信息融合结果精度高,同时对突变信号有很强的实时跟踪能力.仿真结果表明了该方法的有效性和可靠性.     

变维卡尔曼滤波算法在车辆导航系统中的应用

对GPS车辆定位中常用的卡尔曼滤渡技术的扩展与应用进行研究，针对车辆机动目标给出变维卡尔曼滤波（VD-kalman）算法，避免可能产生的发散情形。仿真结果表明该方法能够有效的提高滤波数值的稳定性和运用GPS进行车辆定位的精度。