随机选择最优个体的量子粒子群优化算法

在分析量子行为粒子群优化算法的基础上,针对算法后期粒子群体容易聚集到一个狭小搜索区域,群体多样性降低的问题,提出了在算法中引入随机选择最优个体的改进方法,提高算法搜索过程中粒子群体的多样性。将改进后的量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较,仿真结果表明改进后的算法更适合解决多峰类的优化问题。     

轮腿式机器人倾覆稳定性分析与控制

对于运动在不平坦地形中的移动机器人而言,其倾覆稳定性非常关键．设计了一种结构对称的轮腿式机器人,它有4个独立的轮腿运动单元,能够变化多种构形．采用动态能量稳定锥方法和倾覆稳定性指数对机器人的稳定性进行综合评价,建立了一个模糊神经网络自适应控制系统．根据稳定性指数值,该系统可以实时改变机器人的构形和速度,保证其倾覆稳定性．正弦路面上的仿真结果表明,该系统所产生的动作实时性好、可靠性高,能够降低机器人自主越障过程中的危险．     

一种基于P2P机制的虚拟以太网改进设计与实现

传统基于C/S模式的虚拟以太网的数据在处理过程中需要两次经过协议栈,这在一定程度上影响了远程安全组网的传输效率.提出了一种改进的基于P2P机制的虚拟以太网设计,实现虚拟网络中节点之间的对等连接,能有效克服传统虚拟以太网的不足.测试表明,该设计提高了系统的通信效率,明显改善了虚拟以太网的传输性能.     

粗糙one-class支持向量机

粗糙集理论是处理不确定性和不完备信息的重要方法之一.通过将粗糙集理论引入到one-class支持向量机,提出了一种新颖的粗糙one-class支持向量机.通过定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地对决策超平面产生影响.并且,outlier样本由于距离上近似超平面较近并产生较小的间隔误差,不会导致决策超平面对它们产生明显的过拟合.实验结果表明,粗糙one-class支持向量机的泛化性能优异,识别率和误识率均优于传统的one-class支持向量机.     

使用静态小波变换增强与降噪真彩图像

由于几乎所有真彩图像都不同程度含有噪声,并且含有阴影和明亮光源的图像的动态范围超过了多数电子设备和人眼的感受区域,这就要求真彩图像被增强的同时还能够对噪声进行抑制.因此,在分析了噪声在HSV色彩空间分布的基础上,根据静态小波变换解释的入射-反射模型,提出了一种能够同时增强与降噪真彩图像的方法.实验表明,本方法在明显增强真彩图像的同时,还可以有效抑制图像中的噪声.     

飞机电气设备自动测试系统设计

从国内外飞机检测技术的现状入手,通过对飞机电气设备自动化检测的需求进行分析,设计了飞机电气设备自动测试系统,介绍其总体结构和工作原理,详细论述了硬件系统的各部分组成与功能,并给出软件系统的设计方案.在实际应用中,实现了飞机电气设备测试的自动识别,具有良好的扩展性,解决了人工测试方式费时费力的问题.     

分组通信网络时钟同步研究及性能仿真

精确的时间和频率信息对于通信系统各种应用非常重要.传统电路交换通过TDM链路帧同步实现精确频率同步,而分组网络的"存储-转发"特性为同步消息引入延时,要实现精确的能够满足传统通信需要的频率和时间同步更加困难.IEEE1588精密时间同步协议(Precision Time Protocol,PTP)是一个原来应用于工业控制、测试测量等领域低成本高精度的同步协议,根据分组通信网络的特点,提出了IEEE1588在通信中的应用框架,采用虚拟和真实网络环境相结合的仿真方法,分析了所提框架的同步性能及各种性能补偿措施的补偿效果.虚拟网络仿真采用OMNeT++工具,给出网络业务特性对精确时间同步的定性和定量影响.真实网络仿真基于校园网环境,采用软件时间戳标记达到50μs的同步精度.     

无人水下航行器发射鱼雷可行性仿真分析

为分析无人水下航行器在低速浅水情况下发射鱼雷的可行性,对鱼雷发射后的初始弹道进行建模仿真,通过和鱼雷试验数据进行比对,确定仿真方法正确可行.结合无人水下航行器的性能,分析鱼雷管制舵角和发射速度对初始弹道的影响,确定合理的发射参数.然后绘制鱼雷冲角、俯仰角和速度的变化曲线,分析鱼雷姿态,确保结论的正确性.仿真结果表明在合理设置发射参数的前提下,鱼雷航行姿态正常,鱼雷初始弹道能够满足发射要求,鱼雷从无人航行器发射是完全可行的.     

基于语义神经网络的汉语表层语义分析

本文提出一种基于语义神经网络的汉语表层语义分析方法。该方法将符号主义和连接主义结合在一起。文中给出了语义神经网络的定义、构造,以及应用于汉语表层语义分析的算法。     

永磁同步电机的自适应反演滑模变结构控制

针对永磁同步电机提出一种基于反演的PMSM自适应滑模控制方案.设计基于反演的滑模变结构位置控制器,通过RBF神经网络实现系统参数变化和外部负载扰动等引起的不确定上界值的在线辨识,减小滑模控制器的控制量,并引入饱和函数来减弱系统的"抖动"现象.理论分析和仿真结果对比表明,基于RBF神经网络的自适应反演滑模控制对参数变化和外部负载扰动具有很好的鲁棒性,永磁同步电动机获得了很好的跟踪效果.