基于混沌遗传算法的机器人路径规划方法研究

针对机器人路径规划中,应用遗传算法时容易陷入局部最优解以及收敛速度较慢等问题,设计出一种基于混沌遗传算法的路径规划方法。在基本遗传算法的基础上采用自适应调整的选择概率,并引入混沌操作,从而增强移动机器人路径规划算法的鲁棒性,解决一般遗传算法的早熟和收敛速度慢问题。经MATLAB仿真,证明该方法具有良好的避障性能。     

基于矩阵约简的Apriori算法改进

 Apriori算法在搜索频繁项集过程中,通常需要对数据库进行多次的重复扫描和产生大量无用的候选集,针对此问题提出一种基于矩阵约简的Apriori改进算法。该算法只需扫描一次数据库,将数据库信息转换成布尔矩阵,根据频繁k-项集的性质推出的结论来约简数据结构,有效地降低无效候选项集的生成规模。通过对已有算法的对比,验证该算法能有效地提高挖掘频繁项集的效     

保持拓扑连通的多智能体网络有限时间聚集控制

针对个体动态为二阶积分器的多智能体网络,研究有限时间聚集控制问题,采用势能函数法和变结构控制思想设计分布式非光滑有界控制协议.在网络初始能量有限的前提下,得出该非线性耦合网络拓扑始终保持连通的结论.基于不变集原理和Lyapunov函数的二阶集值李导数信息,进行有限时间稳定性分析,得出在选取合适牵制权值的情况下,网络可实现保持拓扑连通的有限时间聚集的控制策略.最后通过仿真实例验证了理论方案的有效性.     

基于灰色线性回归模型的预测控制

针对大滞后线性时不变控制系统,将Smith预估控制方法和灰色线性回归预测方法相结合,提出一种改进型预测控制方法.该方法设计一种灰色线性回归预测器,将其置于反馈回路,预测下一时刻的输出值,达到超前控制的效果.同时根据预测精度来选择控制方案,达到精度要求时,在Smith预估控制中加入灰色线性回归预测控制器,否则就只采用Smith预估控制.仿真结果表明该方法有效地克服了大滞后对控制系统性能的影响,提高了控制精度.     

小波奇异性分析在输油管道泄漏检测中的应用

针对目前输油管道泄漏检测准确率低的现状,采用小波奇异性分析的方法,对管道压力信号进行小波分析,检测出信号的奇异点,采用了能够抑制模极大值漂移的改进的ad hoc算法,对奇异点进行定位,对4条管线检测结果表明,该方法可以用于输油管道泄漏监测,并可进行精确的定位。     

基于神经网络的移动机器人多传感器数据融合研究

针对单超声波的测距缺陷,采用多个超声波结合红外开关共同测距,提高整体测量精度;针对BP神经网络训练收敛速度慢,容易陷入局部极小值等缺点,加入动量-自适应因子来改进BP神经网络;将改进的BP应用于移动机器人传感器旅行家II号数据融合中,实践证明,经改进后的BP神经网络收敛精度高误差小,融合后的信息比未经融合的信息更精确。