Solution to Generalized Sylvester Matrix Equations

An explicit solution to the generalized Sylvester matrix equation AX+BY= EXF is established. This solution is expressed in terms of the R-controllability matrix of (E, A, B), a generalized symmetric operator matrix and an observability matrix. Moreover, based on this solution, solutions to some other matrix equations are also derived. The results may provide great convenience for the analysis and synthesis problems related to these equations.     

基于LSSVM的木材干燥建模研究

针对木材干燥过程的强非线性特点,提出以最小二乘支持向量机LSSVM建立木材干燥基准模型.通过实验用小型木材干燥窑实际干燥过程中采集的数据作为训练样本进行仿真实验,结果表明基于LSSVM的木材干燥模型预测输出能够准确反映干燥过程木材含水率的变化,模型结构简单、预测精度高、泛化能力强,验证了LSSVM对木材干燥过程建模是一种可行而有效的方法.     

自动化配煤系统在洗煤厂储装运车间中的应用

通过对洗煤厂储装运生产车间的自动化改造大大提高了整个车间的精益生产水平,其中皮带运行中的皮带跳动、四大保护故障等问题都可以通过自动化改造得以减少,从而提高设备的运行效率;通过增加一键启动和-键停止功能,提高了岗位工人的工作效率,同时减少了岗位工人的误操作。洗煤厂储装运生产通过自动化改造,最终提高了生产效率,减少了设备故障率,提高了精益生产的水平。     

基于邻近均值图像插值的数字图像隐藏技术

图像隐藏技术作为一种常用的信息保密技术,通过将秘密图像隐藏于一幅或多幅公开图像中,来实现对秘密图像的保护.方法给出了一种邻近均值图像插值(NMI)的方法并将该方法应用于图像隐藏.邻近均值插值具有低时间复杂度和高的计算效率.结果与结论数值试验表明该方法的隐藏能力较大,并保证了很好的视觉质量,且算法简单易行.     

液剂视频序列中运动异物的模糊自适应分割

运动异物的正确分割是实现液剂自动检测的关键.提出一种基于帧差图空间方差和方差梯度的液剂异物模糊自适应阈值分割算法.首先将4帧序列图像差分得到的2幅帧差图分为5×5的图像块,计算2幅帧差图对应图像块间的方差和方差梯度,并以两者的乘积构成新特征图;然后使用自适应阈值对新特征图进行运动异物分割和提取.为使阈值能够跟随图像块灰度变化,阈值的调整采用模糊推理依据方差和方差梯度变化自适应实现.实验及实际测试结果表明,该算法能够满足低对比度和局部光照变化的液剂异物实时检测要求,是一种实用有效的图像分割算法.     

一种基于浓缩树结构的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,其中基于区分矩阵的约简算法是一种高效的约简算法,但算法具有很高的空间复杂度.为了减少区分矩阵的空间开销,利用浓缩树结构,结合区分矩阵单个属性一定为核属性的特征,提出改进的生成浓缩树算法,压缩存储区分矩阵中的非空数据项,且不丢失原区分矩阵的所有信息;利用生成的浓缩树结构结合启发式策略,给出属性约简算法.实验结果表明,算法正确有效并且空间复杂度有明显降低.     

二次拟合：一种提高软件可靠性模型精度的新方法

针对软件可靠性模型精度不高的问题,提出了"一次建模 + 二次拟合"的方法,通过误差补偿机制来提高模型精度,并将该方法应用于航天软件失效数据集.实践结果表明,提出的方法对于提高软件可靠性模型精度是有效的.     

基于自适应蚁群优化的Ad Hoc网络路由算法

针对蚁群优化固有的搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点,提出一种改进的基于蚁群优化的AdHoc网络路由算法.通过增加自适应因子提高路由搜索能力,充分考虑节点间的时延来改进信息的更新机制,同时对路由表做出修改,提高路由算法性能,增强算法的适应能力.经过与已有路由算法DSR和AODV的仿真比较,结果表明该算法在成功传输率和平均端到端延迟上表现了较好的性能.     

DCS中网络通信的设计与实现

文章简要介绍了DCS系统结构及本系统中现场控制站的组成,重点阐述了该系统中网络通信任务的设计和实现过程,并给出了主要的程序代码。实测表明,程序运行稳定可靠,系统性能达到了设计要求。     

基于双极偏好控制的多目标粒子群优化算法

考虑双极偏好信息对粒子群的控制作用,提出一种使用双极偏好——正偏好和负偏好引导粒子群向 Pareto 前沿偏好区域进化的方法．根据TOPSIS 决策法思想,将外部种群粒子与正负偏好点的相对贴近度排序作为 外部种群管理和全局最优解更新策略;根据贴近度值确定解集的分布度;选取6 种不同类型的多目标测试函数进行 算法模拟,从世代距离、空间测度和超体积测度3 个指标与基于单极偏好的多目标粒子算法进行性能比较．结果显 示,基于双极偏好控制的多目标粒子群算法的收敛性和综合性能更优秀．