基于混沌PSO算法的选择性神经网络集成方法

提出基于十进制粒子群优化算法（DePSO）和二进制PSO算法（BiPSO）的选择性神经网络集成(NNE)方法,通过PSO算法合理选择组成神经网络集成的各个神经网络,使个体间保持较大的差异度,减小"多维共线性"和样本噪声的影响。为有效保证PSO算法的粒子多样性,在迭代过程中加入混沌变异。试验表明,混沌PSO算法是组合优化权值的有效方法,同已有方法比较可以有效提高神经网络集成的泛化能力。     

基于VSSAP算法的自适应干扰对消技术研究

针对雷达干扰机收发天线之间存在的同频干扰问题,文中研究了基于变步长仿射投影(VSSAP)算法的自适应干扰对消技术。该算法针对仿射投影(AP)算法的定步长因子进行改进,建立了以高斯分布函数为基础改进的步长函数,同时利用误差信号的自相关作为步长函数的自变量,得到步长因子随误差信号变化的函数表达式,从而在加快算法收敛速度的同时改善稳态误差。最终的实验结果证明：该算法的收敛速度和稳态误差明显优于最小均方误差(LMS)及其改进算法,且与参考算法相比,收敛速度大大加快,对消比提高了10 dB左右。在转发式雷达干扰机中,欺骗干扰与压制干扰得到有效抑制,使得目标信号得以较好还原。     

基于 LDA-CLCBA 组合模型的 高速铁路道岔故障诊断

ZY(J)7电液道岔转换设备已在高速铁路大量投入使用,对其进行精确的故障诊断有助于高速铁路道岔的日常维护作业。以ZY(J)7道岔故障文本数据作为研究对象,提出一种基于LDA(latent dirichlet allocation)主题模型与关联规则分类技术相结合的高速铁路道岔故障诊断模型。该模型首先采用LDA主题模型实现ZY(J)7道岔故障文本数据的特征提取;其次,由于道岔各故障类别数据的不均衡性,将原有的关联规则分类算法引入类支持度相关概念进行不平衡数据的处理,最终实现ZY(J)7道岔的故障诊断。通过对某铁路局2017～2019年的ZY(J)7道岔故障文本数据进行实验分析,实验结果表明提出的故障诊断方法分类精确率和召回率分别达到95.08%和90.24%,既保证了整体分类的准确率又有较好的小类别分类性能。     

基于区域划分和余弦定理的DV-Hop算法改进

针对传统距离向量-跳段定位算法(Distance Vector-Hop,DV-HOP)存在的节点密度分布不均引起误差比较大的问题,根据DV-Hop算法特性,采用余弦定理,证明节点密度越大所得定位坐标越准确,使用余弦定理减少在节点密度过大时因空间角度导致节点路径曲折过多而引起的误差,同时提出一种区域划分的改进算法,减少在节点密度较小区域的误差;利用接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)对跳数进行量化分级处理,改善实际距离与计算出的距离相差过大的情况;最后采用最小二乘法估计未知节点坐标。仿真表明,所提出的算法与传统的DV-Hop算法相比,误差有一定的减少。     

基于FPGA的短波红外图像灰度级拉伸算法实现

为了增强短波红外成像仪的成像对比度,提高目标的识别率,介绍了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的灰度拉伸算法的实现方法。利用视频数据两帧之间灰度分布近似的特性,通过统计上一帧图像的灰度分布,计算图像拉伸所需要的参数,处理当前帧的图像,达到实时处理的效果。在灰度统计模块中,利用FPGA的片上块随机存储器(Block RAM)资源,采用非倍频的流水线数字逻辑设计,避免了跨时钟域的操作,降低了系统状态机的复杂度,提高了系统的工作频率。采用国产320×256元InGaAs面阵探测器,搭载了Xilinx Artix-7系列芯片的实验平台进行实验,仿真结果表明,该方法能有效提高短波红外图像的对比度,具有占用资源少、运算速度快、成本低、可移植性高等优点,满足短波红外成像仪实时灰度拉伸处理的设计要求。     

IEEE 802.15.4a工业无线标准的研究与应用

对目前常用的几种工业无线标准进行了简单比较,并着重介绍了低速无线个人区域网络的新标准IEEE802．15．4a及其关键技术MDMA和CCS。新标准采用Chirp扩频物理层技术作为物理层标准,对工业环境中的干扰等具有很强的鲁棒性。以IEEE802．15．4a为基础,在现场总线测控系统中构建了无线子网段,实验表明系统处于稳定运行状态,且满足一般流程工业要求。该实例为工业无线网络接入到有线网络提供了一种解决方案,新标准在工业现场的短距离传输方面将会有广阔的应用前景。     

异构网络测控系统集成设计及发电实验应用

为了将基于IEEE 802.15.4a的工业无线网络和典型工业以太网同时集成到现场总线Profibus-DP中,设计了主从式结构化层的新型异构网络集成架构和多协议转换模型,提出了虚拟从站映射的多协议转换方法,并开发了多协议网关.同时,利用WinCC、WebAccess等组态监控软件,构建了针对发电过程实验平台的有线/无...     

基于半监督学习的视频检索相关反馈算法

小样本问题会制约贝叶斯相关反馈算法的学习能力。为此,提出一种基于半监督学习的视频检索贝叶斯相关反馈算法,其中一个分类器用于估计视频库中每一个镜头属于目标镜头的概率,另一个半监督学习分类器用于判断用户未标记镜头是否与目标相关,由此扩大贝叶斯学习器的训练数据集,提高其分类能力。实验结果表明,该算法提高了贝叶斯算法的检索性能。     

玻纤/环氧复合材料力学性能和界面参数的实验研究

本文对玻璃纤维增强环氧树脂基复合材料的力学性能,包括刚度、强度、横截面内的油松比以及界面参数作了较为详细的实验研究。着重研究试件制作过程中温度和压力以及它们的维持时间对各种性能参数的影响。界面参数的计算采用Hashin在1990年提出的一种自洽模型。     

基于切换频度的马尔科夫网络控制系统均方指数镇定

针对一类马尔科夫网络控制系统(Networked control system, NCS),研究了其均方指数镇定问题. 首先将网络控制系统建模为离散时间切换系统,子系统间的切换过程由一个转移概率矩阵已知的马尔科夫链描述, 并给出了子系统间切换频度的范围;进而基于随机过程理论和切换系统稳定性理论, 利用状态反馈实现了网络控制系统均方指数镇定,状态反馈控制律可通过求解一组线性矩阵不等式获得. 最后通过数值仿真例子验证了本文方法的有效性.